spyder使用虚拟环境

### 配置和使用 Python 虚拟环境

#### 安装 Spyder 到指定虚拟环境中
为了使 Spyder 使用特定的 Python 虚拟环境，在该环境下安装 Spyder 是必要的操作。这可以通过命令 `pip install spyder` 或者对于 Anaconda 用户来说可以采用 `conda install spyder` 来完成[^1]。

#### 展示已有的库以及创建好的虚拟环境
查看当前系统下所有的包列表可利用命令 `pip list`；而要浏览所有可用的 Conda 环境，则应执行 `conda env list` 命令来获取信息[^2]。

#### 创建新的虚拟环境并指明 Python 版本
如果需要建立一个新的带有具体 Python 版本号（比如 3.7）的虚拟工作区，那么应该运行如下指令：`conda create -n env-name python=3.7`，这里 `-n env-name` 表达的是新构建出来的环境名称为 "env-name"。

#### 激活目标虚拟环境
当准备就绪之后，通过输入相应的激活语句如 Windows 下面是 `activate env-name` （Linux 和 macOS 上则是 `source activate env-name`），就可以启动之前定义的那个名为 "env-name" 的独立开发空间了。

#### 在 Spyder 内部切换至所需的解释器路径
最后一步是在图形界面里调整默认使用的 Python 解释程序位置。进入菜单栏中的 **Tools -> Preferences** ，找到 Interpreter 设置项，并指向早先所设立的那个虚拟环境下的 Python 可执行文件的位置，这样就能让 Spyder 正确识别到这个隔离的工作区域及其内部安装的各种依赖库了。

# 创建并激活一个Python 3.7的新环境
conda create -n my_env python=3.7
conda activate my_env

# 安装Spyder在这个环境中
conda install spyder