虽然 Arch 本身自带 Python3 环境，但我这边因为有 conda 的需求，所以另外安装了 miniconda 去使用。

不过选择 conda 作为基础环境的话，可能在使用 aur helper 时会报错。 也可以通过 docker 来构建 miniconda 的镜像。

原生的 Python 环境建议安装一个 pip :

会有两个选择，aur/miniconda3 和 archlinuxcn/miniconda，我这里都不建议。 之前一直在使用 aur/miniconda3 这个包，但关于写入 /opt/miniconda3 的权限是个大问题，如果修改文件夹的权限的话，之后如果包有更新，还是会出现错误。 所以，最后选择了自己从官网下载 Miniconda3.sh，安装

之后一路 yes 即可，直到 conda init 的时候，选择 no，记录下安装的 miniconda 的位置，一般默认 ~/miniconda3 下，接下来照着提示修改环境变量即可。

添加环境变量，本来是 PATH=~/miniconda3/bin:$PATH，修改为 -> PATH=$PATH:~/miniconda3/bin，因为在安装软件时，使用 conda 作为基础 Python 环境时，会发生错误，要求使用系统自带的 Python3。

这样 python 是默认使用系统自带的，而如果需要使用 conda 的 python环境，就 conda activate base 进行使用。

这边除了 conda 主要用于深度学习外，正常时间还是使用虚拟环境为主。 这边使用较多的就是 poetry 和 pdm。 这边建议使用 pipx 进行安装。

pipx：https://pypa.github.io/pipx/ poetry：https://python-poetry.org/ pdm：https://pdm.fming.dev/latest/

安装 pipx

使用 pipx 安装 poetry

这边因为使用 oh-my-zsh，所以

如果是其他终端，可自己去官网查找。

然后在将 poetry 添加到 ~/.zshrc 的 plugins 里即可。

最后这个是 pdm，如果不想要可以忽略，属于一个新生的虚拟环境。使用操作与 poetry 基本类似。

最后也和 poetry 一样，在 ~/.zshrc 的 plugins 里激活即可。