conda激活虚拟环境
在项目目录下，推荐使用前面配置好的 Miniconda 来创建 Python 虚拟环境。
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创建虚拟环境
conda create --name all-in-rag python=3.12.7 -
激活虚拟环境
所有系统统一使用以下命令激活虚拟环境：
conda activate all-in-rag -
依赖安装 如果严格安装上述流程当前应该在项目根目录，进入code目录安装依赖库
cd code pip install -r requirements.txt
在 VS Code 中安装或使用 Conda 时，Python 版本并非由 VS Code 直接决定，而是由你创建 / 使用的 Conda 环境 决定。VS Code 本质是一个编辑器，它本身不 “安装” Python 或 Conda，而是通过配置关联已有的 Conda 环境及其包含的 Python 版本。
要理解这一过程，需要先理清「Conda 与 Python 的关系」以及「VS Code 如何关联 Conda」，具体可拆解为以下 3 个核心问题：
1. 首先：Conda 本身不直接绑定固定 Python 版本
Conda 是一个包 / 环境管理工具（而非 Python 解释器），它的核心功能是创建独立的 “环境”，每个环境可单独指定 Python 版本。
当你安装 Anaconda 或 Miniconda（Conda 的两种分发版）时，会默认创建一个名为 base 的基础环境，这个环境会包含一个默认的 Python 版本（版本由你下载的 Anaconda/Miniconda 安装包决定）：
- 例如：2024 年 Anaconda 官网下载的安装包，
base环境默认 Python 版本通常是 3.10 或 3.11（具体以官网最新安装包为准）； - 你可以在安装后通过终端执行
conda activate base激活基础环境，再执行python --version查看其默认 Python 版本。
2. 关键：你可以为 Conda 创建任意 Python 版本的环境
Conda 的核心价值是 “环境隔离”—— 你可以创建多个独立环境，每个环境指定不同的 Python 版本（比如一个环境用 3.8，另一个用 3.12），互不干扰。
例如，在终端中执行以下命令，可创建一个 Python 3.9 的 Conda 环境（命名为 py39-env）：
bash
# 创建指定Python版本的环境
conda create -n py39-env python=3.9
# 激活环境
conda activate py39-env
# 查看当前环境的Python版本（此时会显示3.9.x）
python --version
3. VS Code 如何关联 Conda 的 Python 版本？
VS Code 不会 “安装” Conda 的 Python，而是通过「选择解释器」功能，关联你已创建的 Conda 环境中的 Python 可执行文件。具体步骤如下：
- 确保已安装 Conda：先在系统中安装 Anaconda 或 Miniconda（不是在 VS Code 里装，而是从 Anaconda 官网 下载安装包）；
- 在 VS Code 中打开终端：打开 VS Code 后，新建终端（快捷键
Ctrl + ``），确保终端已加载 Conda（若未加载，可重启 VS Code 或执行 Conda 安装目录下的condabin/conda` 初始化脚本）； - 激活目标 Conda 环境：在终端中执行
conda activate 你的环境名（例如conda activate py39-env）； - 选择 Python 解释器：
- 按下
Ctrl + Shift + P，输入Python: Select Interpreter； - 在列表中会看到已激活的 Conda 环境对应的 Python 解释器（路径通常是
C:\Users\你的用户名\miniconda3\envs\py39-env\python.exe或 Linux/macOS 下的类似路径），选择即可。
- 按下
此时 VS Code 会使用该 Conda 环境中的 Python 版本运行代码、安装依赖。
总结：如何查看 / 控制当前使用的 Python 版本？
| 操作目标 | 具体步骤 |
|---|---|
| 查看 Conda 环境列表 | 终端执行 conda info --envs，列出所有已创建的环境（带 * 的是当前激活环境） |
| 查看当前环境的 Python 版 | 激活环境后，终端执行 python --version 或 python -V |
| 切换 Python 版本 | 新建指定版本的 Conda 环境（conda create -n 新环境名 python=X.X），再在 VS Code 中关联该环境 |
简单来说：VS Code 用的 Python 版本，就是你当前激活的 Conda 环境的 Python 版本，你可以通过创建不同版本的 Conda 环境来灵活切换。
equirements.txt 是 Python 项目中用于记录依赖包及其版本信息的文本文件，它与 Conda 的关系可以从「功能对比」和「协作使用」两个角度理解：
1. 核心功能：记录依赖，便于环境复现
无论是用 Conda 还是传统的 Python 环境（如 venv），requirements.txt 的核心作用都是标准化项目依赖：
- 当你开发一个项目时，会安装各种第三方库（如
pandas、requests等），requirements.txt会记录这些库的名称和精确版本（例如pandas==1.5.3）。 - 其他人拿到你的项目后，只需通过一条命令（如
pip install -r requirements.txt），就能自动安装所有依赖，快速复现与你一致的开发环境。
2. 与 Conda 的关系：互补而非替代
Conda 作为环境管理工具，和 requirements.txt 并非对立关系，而是可以配合使用：
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Conda 环境 ≠ requirements.txt：
Conda 管理的是整个环境（包括 Python 版本、编译器、系统级依赖等），而requirements.txt主要记录 Python 第三方库（通过pip安装的包）。 -
在 Conda 环境中使用 requirements.txt：
当你在 Conda 环境中用pip安装包时（例如pip install pandas），这些包可以通过pip freeze > requirements.txt导出到requirements.txt中。
其他人在自己的 Conda 环境中，可通过pip install -r requirements.txt安装这些依赖。 -
Conda 自己的依赖记录方式：
Conda 有自己的依赖记录文件environment.yml（比requirements.txt功能更全，可记录 Python 版本、Conda 渠道等），例如：yaml
name: myenv channels:- defaults dependencies:- python=3.9- pandas=1.5.3- pip:- requests==2.31.0 # 也可包含pip安装的包但
requirements.txt是 Python 生态的通用标准，跨环境（Conda、venv 等）兼容性更好。
3. 常见操作：在 Conda 环境中管理 requirements.txt
bash
# 1. 激活目标 Conda 环境
conda activate 你的环境名# 2. 导出当前环境中通过 pip 安装的依赖到 requirements.txt
pip freeze > requirements.txt# 3. 在另一个环境中，根据 requirements.txt 安装依赖
pip install -r requirements.txt
总结
requirements.txt是Python 依赖的通用记录格式，用于确保项目在不同环境中能安装相同版本的依赖包。- 它与 Conda 可以配合使用：Conda 负责管理环境隔离和基础依赖，
requirements.txt负责记录项目的 Python 库依赖。 - 若需要更全面的 Conda 环境记录（包括 Python 版本、Conda 专属包等），可使用
environment.yml，但requirements.txt因其通用性更适合跨工具协作。