conda创建python3.9虚拟环境命令

如何使用 Conda 创建 Python 3.9 的虚拟环境
可以按照以下方法创建一个基于 Python 3.9 的虚拟环境：
使用 -n 参数指定环境名称
通过 conda create -n env_name python=3.9 命令，其中 env_name 是自定义的虚拟环境名称。此命令会自动下载并安装 Python 3.9 及其依赖项到指定环境中[^1]。
conda create -n my_py39_env python=3.9
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上述命令中的 my_py39_env 即为新创建的虚拟环境名称，可以根据实际需求更改该名称。

添加国内镜像源加速安装过程
为了提高软件包下载速度，建议配置国内镜像源（如清华大学开源软件镜像站）。可以通过以下命令完成设置[^4]:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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随后验证是否成功添加镜像源：
conda config --show-sources
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如果显示如下内容，则表示已成功添加镜像源：
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
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激活新建的虚拟环境
创建完成后，需激活该虚拟环境才能正常使用。运行以下命令即可激活名为 my_py39_env 的环境：
conda activate my_py39_env
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此时终端提示符前缀应变为 (my_py39_env)，表明当前处于目标虚拟环境中。

安装额外的依赖库
进入虚拟环境后，可利用 conda install package_name 或者 pip install package_name 来安装所需的其他第三方库[^3]。例如：
conda install numpy pandas matplotlib
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或者借助 pip 工具实现相同功能：
pip install requests flask
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删除不再使用的虚拟环境
当某个虚拟环境不再需要时，可通过以下命令删除它及其关联文件夹：
conda remove -n my_py39_env --all
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这一步骤有助于释放磁盘空间以及保持工作区整洁有序。

总结
以上介绍了如何运用 Conda 构建支持 Python 3.9 的独立开发测试平台，并提供了优化网络性能的方法——即引入本地化存储仓库作为补充资源渠道；同时还涵盖了基本操作流程诸如启动、扩展组件加载以及最终清理销毁等内容[^2].