一.為什么要使用Anaconda
學Python的時候， 經常用到的就是import各種包， 開源庫的功能真的很強大，用起來真的很香，各種包調來調去省了很多事。最著名的幾個庫當然是numpy、matplotlib、Tensroflow等等。但是，其缺點也是很明顯的，如，各種庫經常存在不兼容的問題，庫之間不兼容，庫和python不兼容，這種情況太常見了。由於問題太多了，不一一列舉，說幾種最常見的問題。
1.版本不匹配
用多了你會發現， 很多包安裝的時候，或者調用的時報錯，原因大多屬於不兼容的問題。
各種常用的做法是安裝以前的版本, 和python不兼容的話可能要降低python版本了。
所以控制各種庫的版本很重要！
2.安裝了庫卻不能導入
有時候你明明安裝某種包成功了，卻不能導入，百思不得其解。
個人總結有兩種情況。
在命令行環境不能導入出來，這個時候大概率是安裝不成功，需要卸載重新安裝。
在命令行環境能導入出來，放到其他IDE或者jupyter notebook中卻導入不出來，這個時候大概率是庫安裝位置的問題。
3.下載速度極其慢
一個是可以下載whl文件手動安裝【稍微麻煩，有些甚至使用源碼安裝，那沒辦法了，cmake自己慢慢折騰如何在windows中編譯后安裝吧】
另一個是是添加各種鏡像，由於下載地址服務器在國外，速度慢很正常，所以很有必要轉到國內的服務器了，下載速度至少快幾十倍吧。常用的是清華源、阿里源、豆瓣源、中科大源。
使用Anaconda就是為了解決上述的問題。使用conda可以便捷地在包的不同版本中自由切換，非常方便的管理環境，此外Anaconda還提供了很好的開發環境，如spyder、jupyter notebook。整理的有點多，大家耐心點看吧，學會用anaconda真的很重要！
二.下載安裝
官方下載地址
Anaconda-3.5網盤下載地址
具體查看教程， 安裝完了記得回來哈：Anaconda詳細安裝及使用教程（帶圖文）
注：
1.安裝過程中加入環境變量的警告
個人推薦直接勾選add anaconda to path， 省事！手工配制的話這個博客不是很詳細，自行搜索吧，添加環境變量的技能必須會呀。
2.安裝成功：
命令行輸入 conda info 查看即可
三.conda使用
1.常用的命令
activate // 切換到base環境， 常用
activate learn // 切換到learn環境， 常用
conda create -n learn python=3 // 創建一個名為learn的環境並指定python版本為3(的最新版本)， 常用
conda env list // 列出conda管理的所有環境， 常用
conda list // 列出當前環境的所有包， 常用
conda install requests 安裝requests包，安裝特定版本的conda install dlib==3.9.1， 常用
conda remove requests 卸載requets包， 常用
conda remove -n learn --all // 刪除learn環境及下屬所有包， 常用
conda update requests 更新requests包， 常用
conda env export > environment.yaml // 導出當前環境的包信息
conda env create -f environment.yaml // 用配置文件創建新的虛擬環境
2.添加鏡像
注：conda鏡像經常掛， 不能用上鏡像的官網看看。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
//使用其他源的話更改地址就好了
阿里雲 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中國科技大學 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
清華大學 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中國科學技術大學 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
3.創建虛擬環境
先完成上一步哦，不然會很慢。
創建環境
//下面是創建python=3.6版本的環境，取名叫py36
conda create -n py36 python=3.6
刪除環境
conda remove -n py36 --all
激活環境
//下面這個py36是個環境名
activate py36
base管理的包在Anaconda/Lib/site-packages中
其他環境管理的包在Anaconda\envs\hichens\Lib\site-packages中
4.pip和conda的區別
| 類別 | conda | pip |
|---|---|---|
| 管理 | 二進制 | wheel 或源碼 |
| 需要編譯器 | no | yes |
| 語言 | any | Python |
| 虛擬環境 | 支持 | 通過 virtualenv或venv等支持 |
| 依賴性檢查 | yes | 屏幕提示用戶選擇 |
| 包來源 | Anaconda repo和cloud | PyPi |
| 作用 | pip基本命令 | conda基本命令 |
|---|---|---|
| 查看版本 | pip --version |
conda --version |
| 升級版本 | pip install -U pip |
conda update conda |
| 列出所有安裝包 | pip list |
conda list |
| 檢測更新 | pip list –outdated |
N |
| 更新某個庫 | pip install --upgrade 庫名字 |
conda update 庫名字 |
| 安裝(更新)某個庫為指定版本 | pip install "庫名字==版本號" |
conda install 庫名字=版本號 |
| 更新所有庫 | N |
conda update --all |
| 卸載庫 | pip uninstall 庫名字 |
conda remove 庫名字 |
注：
- pip下載的包更廣哦
- pip也可以添加鏡像更改pip源至國內鏡像，顯著提升下載速度
5.與pycharm連接Anaconda完全入門指南
注：
- 教程中連接的是base環境下的，連接其他環境更換python.exe路徑就好了
- sublime也是可以連接Anaconda的哦， 其他IDE的配置自行搜索吧 Sublime Text3連接Anaconda
- pycharm編輯快捷鍵
- Sublime 快捷鍵
四.ipython, jupyter notebook, spyder使用
Anaconda集成了這些非常好用的開發環境