conda 使用
常用 conda 命令与示例
Python 进阶
类型提示、异步、打包与测试
Web 开发（Flask/Django）
项目结构与生产部署
数据与机器学习
NumPy/Pandas/Scikit-learn/PyTorch
学习资源与实战
书单、课程与源码仓库
常用 conda 命令示例
| 主题 | 命令/示例 | 说明 |
|---|---|---|
| 创建环境 | conda create -n myenv python=3.9 | 新建虚拟环境并指定 Python 版本 |
| 激活环境 | conda activate myenv | 进入已创建的环境 |
| 安装 PyTorch（CPU/默认） | conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch | 常规安装，若需 CUDA 请使用官网生成器 |
| 安装带 CUDA 的 PyTorch | conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia | 示例：按官网生成器选择具体 pytorch-cuda 版本 |
| 安装 cudatoolkit（虚拟环境） | conda install -n myenv cudatoolkit=11.8 -c conda-forge | 或激活后安装：conda activate myenv && conda install cudatoolkit=11.8 -c conda-forge |
| 导入 / 导出 环境 | conda env export > environment.ymlconda env create -f environment.yml | 便于环境复现与共享 |
| 卸载包 | conda remove --name myenv package-name | 从指定环境移除包 |
Jupyter 使用与部署（常用命令）
| 项目 | 命令 / 示例 | 说明 |
|---|---|---|
| 启动与访问 | jupyter lab jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser | 默认 127.0.0.1:8888，生产请配合反向代理与 HTTPS |
| Token / 密码 | jupyter lab --generate-config python -c "from notebook.auth import passwd; print(passwd())" | 将生成的哈希写入配置 c.NotebookApp.password |
| systemd（示例） | # systemd snippet: ExecStart=/home/youruser/.local/bin/jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser | 作为服务运行，替换 user/路径为实际值 |
| 导出与展示 | jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb pip install voila && voila notebook.ipynb | 导出为 HTML/PDF 或用 Voila 转为交互式 Web 应用 |
| 扩展 / 内核 | pip install jupyterlab jupyterlab-lsp jupyterlab-git -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python -m ipykernel install --user --name=venv --display-name "venv" | 为每个环境注册内核并安装 LSP/git 扩展 |