共享环境非常有用，它能让其他人安装你的代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。比如你开发了一个药店数据分析系统，你要提交给项目部署系统的王二狗来部署你的项目，但是王二狗并不知道你当时开发时使用的是哪个python版本，以及使用了哪些包和包的版本。这怎么办呢？

你可以在你当前的环境中终端中使用 conda env export > environment.yaml 将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件（包括Pyhton版本和所有包的名称）。

命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）。

在“notebook工作文件夹”下（及你在终端中上图的路径）可以看到导出的环境文件：

在 GitHub 上共享代码时，最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装你的代码的所有依赖项。

导出的环境文件，在其他电脑环境中如何使用呢？

首先在conda中进入你的环境，比如activate py3

然后在使用以下命令更新你的环境：

其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径
conda env update -f=/path/to/environment.yml

对于不使用 conda 的用户，我通常还会使用 pip freeze > environment.txt 将一个 txt文件导出并包括在其中。

举个例子你可能更容易理解这个使用场景：

首先，我在自己的电脑上在conda中将项目的包导出成environment.txt 文件：
然后我将该文件包含在项目的代码库中，其他项目成员即使在他的电脑上没有安装conda也可以使用该文件来安装和我一样的开发环境：

他在自己的电脑上进入python命令环境，然后运行以下命令就可以安装该项目需要的包：

pip install -r /path/requirements.txt

其中/path/requirements.txt是该文件在你电脑上的实际路径。

我有时候会忘记自己创建的环境名称，这时候用 conda env list 就可以列出你创建的所有环境。

你会看到环境的列表，而且你当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境（即当你不在选定环境中时使用的环境）名为 root。