如果你平日使用conda下载Python package、构建环境，明明设置了国内源，依旧很慢，很慢，很慢，
是不是很抓狂，有过类似经历，文末点个赞或在看。本期介绍一个高效Python包管理器Mamba：
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使用
多线程下载repository data和packages； -
Mamba使用
libsolv加速解决依赖关系(减少上面图中Solving environment:转圈圈的时间)； -
Mamba的核心部分是通过C++实现，以获得最大执行效率；
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最重要的是
Mamba可与conda完美兼容(将conda执行命令中的conda换做mamba即可)。
mamba安装
直接用conda安装，下面一行解决，
conda install mamba -n base -c conda-forge
如果没配置conda，可以参照之前的文章简单配置一下：
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详解Python CONDA
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利用Anaconda在Windows及Linux下搭建Python环境
简单比较一下mamba与conda使用区别，
左边是conda，右边是mamba，几乎完全一样，所以用过conda，mamba几乎不用学习就可使用。
mamba安装Python包
#以plotnine安装为例
mamba install plotnine #完美替代龟速的conda install plotnine
3.00 MB/s还是比较喜人的，毕竟conda经常几kb/s！
mamba创建Python环境
mamba create --name python3.5 python=3.5 #完美替代conda
出现以上界面，构建成功，这里注意⚠️，环境的激活和退出只能使用conda activate和conda deactivate
conda activate python3.5 #激活python3.5环境
conda deactivate #退出python3.5环境
以上简单介绍mamba，进一步学习：https://github.com/mamba-org/mamba
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