在了解如何利用Conda创建新的Python环境之前，我们首先需要明白几个相关的基本知识点。Conda是一个开源的包、依赖和环境管理系统，它允许用户方便地在计算机上安装不同版本的软件包以及创建、保存、切换和操作不同的运行环境。Conda最初是为Python设计的，但如今也支持R和许多其他语言。它的主要优点是能够帮助用户解决不同项目依赖之间可能发生的冲突。
Conda环境是一种让安装不同包和不同版本的Python成为可能的技术，这样一来，就可以在同一个系统内管理多个项目的运行环境，互不干扰。这对于数据科学、机器学习以及需要运行多个依赖不同库版本的Python项目的专业人士来说尤为有用。
在开始创建新的Python环境之前，你需要先安装Conda环境管理器。Conda可以通过多种方式安装，例如安装Anaconda或Miniconda。Anaconda是一个包含了数据科学常用软件包的发行版，而Miniconda只包含Conda和其基本依赖。对于需要轻量级安装和高度自定义环境的用户，Miniconda是一个更佳的选择。
当你已经成功安装了Conda之后，你可以通过命令行界面（CLI）来管理Conda环境。安装Conda后通常会包含一个名为conda的命令行工具，可以用来创建、激活、配置、删除和管理Conda环境。Conda命令行工具是Conda环境管理的核心，通过它你可以进行大部分的操作。
现在，我们要创建一个新的Python环境，并将Python的版本设置为3.10.8。在命令行中，你需要输入命令`conda create -n ndemopython python=3.10.8`。这条命令的意思是让Conda创建一个名为`ndemopython`的新环境，并在这个新环境中安装Python版本3.10.8。
- `conda create`：这是Conda的一个基本命令，用于创建新的环境。
- `-n ndemopython`：这是指定新环境名称的参数，`-n`后面跟的是环境名称，这里指定环境名为`ndemopython`。
- `python=3.10.8`：这是指定要安装的Python版本的参数。在这里，我们指定了要安装Python 3.10.8版本。
当执行这条命令后，Conda会检查你的系统中是否已经安装了3.10.8版本的Python或者相应的依赖包，如果没有安装，它会自动从Conda的镜像源中下载并安装指定的Python版本。
创建环境过程中，Conda会提示你确认是否继续，你需要输入'y'来确认并开始安装过程。安装完成后，你需要激活这个新创建的环境以开始使用它。激活环境的命令是`conda activate ndemopython`，这条命令会切换当前工作环境到`ndemopython`，之后在这个环境下运行的所有Python代码都将使用3.10.8版本的Python解释器。
创建了新的环境后，你可能还需要安装一些额外的Python包以满足特定项目的需求。你可以通过`conda install package_name`（例如`conda install numpy`）来在激活的环境中安装额外的包。
总结一下，在本次知识点的分享中，我们了解到Conda环境管理器的作用、如何安装和使用Conda，以及如何利用Conda命令行创建新的Python环境并设置特定版本的Python解释器。这些都是进行数据科学和机器学习项目之前，准备开发环境的重要步骤。
