根据Anaconda博客文章中描述的信息，我认为最佳实践是创建一个环境文件，这样就可以可预测地创建conda环境。

我尝试了这里发布的一些答案，但都没有成功，我不想乱搞python路径等。相反，我添加了一个环境。Yml文件类似如下:

name: your-environment-name
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.9.12
  - requests=2.28.1
  - pandas=1.4.4
  - pip=21.2.4
  - pip:
    - python-dotenv==0.19.2

这保证您首先安装所有conda依赖项，然后在conda环境中安装pip，并使用它来安装通过conda不可用的依赖项。这是可预测的、可重用的，并且遵循了博客文章中描述的建议。

然后使用下面的命令创建一个新的conda环境:

conda env create -f environment.yml

卸载重复的python安装。只需要保留anaconda，并使用此处指定的所需python版本创建一个env: https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-python.html。然后，当你在envs之间切换时，你的python和pip版本会发生变化。

我在anaconda上安装一个非conda包时遇到了一个问题，我遵循了这里最喜欢的答案，它不顺利(可能是因为我的anaconda在F目录下，env创建在C中，bin文件夹没有创建，我不知道，但它不起作用)。

根据anaconda pip已经安装(在anaconda提示符上使用命令“conda list”找到)，但pip包没有安装，所以这是我所做的，我再次安装pip，然后pip安装包。

conda install pip
pip install see

See是一个非conda包。

python -m pip install Pillow

是否使用当前Python激活的pip

源激活shrink_venv

根据Anaconda博客文章中描述的信息，我认为最佳实践是创建一个环境文件，这样就可以可预测地创建conda环境。

我尝试了这里发布的一些答案，但都没有成功，我不想乱搞python路径等。相反，我添加了一个环境。Yml文件类似如下:

name: your-environment-name
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.9.12
  - requests=2.28.1
  - pandas=1.4.4
  - pip=21.2.4
  - pip:
    - python-dotenv==0.19.2

这保证您首先安装所有conda依赖项，然后在conda环境中安装pip，并使用它来安装通过conda不可用的依赖项。这是可预测的、可重用的，并且遵循了博客文章中描述的建议。

然后使用下面的命令创建一个新的conda环境:

conda env create -f environment.yml

对于那些希望使用pip在conda中安装少量软件包的人，

sudo $(which pip) install <instert_package_name>

为我工作。

解释

无论如何，对我来说，哪个pip对于找到通往你所在位置的conda env pip路径是非常可靠的。然而，当使用sudo时，这似乎重定向路径或以其他方式破坏这一点。

使用$(pip)独立于sudo或任何命令执行该命令，类似于在Linux中运行/home/<username>/(mini)conda(3)/envs/<env_name>/pip。这是因为$()是单独运行的，并且文本输出添加到outer命令中。