问题描述
我正在为富有成效的研究（即写作、数据分析、出版等）设计一个环境。
为了与其他人分享最终结果，我需要找到一种方法来打包并设置本地安装。
该项目依赖于 Anaconda，因此可以使用 conda 作为包管理器。
它还包括
- Pandoc 和一些 pandoc 包，有些必须直接从 Github 获取，因为某些版本无法通过 conda-forge 获得（在 conda 中可行）
- Atom 和 Atom 包；它们应该由我的脚本安装和配置（这可以通过
apm包管理器在 CLI 上运行） - Node.js 和 Mermaid 以及其他一些需要
npm调用的 JS 包 - 一些文件系统级操作，例如从包中删除我只需要其中一部分的部分、创建符号链接和别名等。
- 也许是一些用于修改 yaml/json/ini 文件或从中读取的 Python 代码。
主项目将驻留在 Github 存储库中。用户可以从那里克隆它并在本地启动构建脚本。
我的想法是编写一个 Bash shell 脚本
- 基于requirements.yaml 为所有可以通过这种方式完成的事情创建一个conda 环境
- 使用 CLI 命令（wget/curl 等）安装其他部分
- 使用 CLI 命令进行所有必要的修改，可能使用一些简短的 Python 脚本（例如，用于更改或读取 JSON 或 yaml 文件）。
- 我在本地使用的是 OSX Big Sur，应该支持 Linux，Windows 兼容性很好。
在我开始之前：
- 这种方法可行吗？我认为它会非常透明，但当然也有点专有。
- Docker 对我来说可能有点矫枉过正，而且我还了解到 OSX 上的执行速度会很慢。
- 相同的环境可能会在同一用户的机器上安装多次，因此我可以控制例如通过别名或符号链接使用现有包和文件。对于非python/非conda 部分（例如atom、node.js、mermaid 可能是所有安装的相同二进制文件；只是Python 包集可能因安装而异），将多个安装解耦并不重要。
感谢您的专业知识！
解决方法
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