用 PyCharm + Anaconda 做科学计算时正确的包管理逻辑应该是怎么样的？

[capbone]

之前用 Python 做过几个图像处理相关的项目，当时在 PyCharm 中没有特别关注解释器的选择，一般都是用 conda 创建一个 new env 然后再在里面安装所需的包。但是今天无意中看了一下 Anaconda 的安装目录，里面 envs 文件夹下基本每个子文件夹都有 1G 多大，而且每个项目的 Lib\site-packages 目录下基本都包含了重复的包，比如 numpy、matplotlib 这些，感觉既浪费硬盘空间，也让每个项目变得很臃肿。

我想请问下，如果假设我创建的所有项目都是基于同一个 Python 版本的，是否存在一种解决方案，能够在让所有项目共享一部分常用的包（比如 numpy、scipy 等等）的基础上，又允许为每个项目单独指定一些包？举个例子，我之前在 Anaconda prompt 中安装了 tensorflow，但是最近我想新建一个项目用来练手 pytorch，能不能让这个项目中不再出现 tensorflow 这个包？

PS：还有一个问题，PyCharm 的 Setting -> Project -> Project Interpreter 中，最右边有一个 Anaconda logo 的绿色小圈圈，写着 Use Conda Package Manager，这个到底应不应该勾选呢？

[SeaRecluse]

环境隔离一般是针对不同软件版本带来的问题的吧（比如 py2,py3 ），既然你基础环境相同，就直接 conda install 呗

[clavichord93]

我选择 conda 装 env 然后在 env 里面用 pip 装包

[Rubbly]

由于 python 不同包之间的依赖关系，anaconda 并不支持已安装包的共享，只是会利用一些 cache 来省去二次下载的过程或者初始环境时的 clone 功能。
一开始用 Anaconda 的时候，我也是习惯一个框架一个环境，后来磁盘空间实在窘迫，就还是按照 python 版本划分了两个子环境，用到现在也觉得没必要再细分了。另外 Use Conda Package Manager，这个应该对应的是这个 button 上面的那个+号之类的功能吧... 无关紧要了，反正也是命令行安装。

[capbone]

@SeaRecluse @clavichord93 @Rubbly 呃... 你们都是用命令行来装包吗？我是直接在 PyCharm 里面用那个 GUI 来搜索然后安装，这样是不是有什么问题？
@Rubbly 所有项目都共享一个环境的话，时间长了会导致堆积了很多不必要的包吧，而且版本间可能也会有些冲突。关键是我使用的其中一台机器配置不高，每次打开 PyCharm 非常慢，indexing 的时间非常长，我担心共用一个环境的话可能会拖慢 PyCharm 更多...

[SeaRecluse]

@capbone sublime text/vscode 欢迎你😂

[Rubbly]

@capbone 因为经常会在服务器上操作，所以一切环境配置的事都很少用图形页面去做了。至于 PyCharm，根据我的经验，只有在对环境进行更改后，才会进行一次 re-indexing，平时打开应该只是读取了某个 table ？