1、Anaconda的介紹
Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。 因為包含了大量的科學包，Anaconda 的下載文件比較大（約 531 MB），如果只需要某些包，或者需要節省帶寬或存儲空間，也可以使用Miniconda這個較小的發行版（僅包含conda和 Python）。
Conda是一個開源的包、環境管理器，可以用於在同一個機器上安裝不同版本的軟件包及其依賴，並能夠在不同的環境之間切換
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安裝好的工具包，比如：numpy、pandas等
Miniconda包括Conda、Python
2、Anaconda的下載
本文介紹的是windos操作安裝
1、安裝前准備
anaconda的安裝包獲取可以直接從官網下載， 但是因為服務器架設在國外所以下載速度就特別慢，人在外和FQ選手除外!
國內的學員可以從國內的一些鏡像服務器下載，下面是服務器的鏈接地址：
官網地址：https://www.anaconda.com/distribution/
國內鏡像地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
可以在這選擇適合自己系統的，建議安裝anaconda 3
2、安裝步驟
雙擊下載好的 Anaconda文件，出現如下界面，點擊 Next 即可。
點擊NEXT
點擊 I Agree （我同意），不同意，當然就沒辦法繼續安裝啦。
Install for: Just me還是All Users，假如你的電腦有好幾個 Users ，才需要考慮這個問題.
其實我們電腦一般就一個 User，就我們一個人使用，勾選Just me
如果你的電腦有多個用戶，選擇All Users，我這里直接 All User，繼續點擊 Next 。
默認是安裝到 C:\ProgramData\Anaconda3文件夾下
耐心的等待安裝完成， 時間有點慢，需要安裝的包比較多
去掉默認選項，安裝完成
4、Anaconda配置環境變量
驗證conda是否安裝成功，如果沒成功請配置環境變量
解決一系列的報錯配置環境變量
添加以上四個路徑，注意順序，第一個解決conda命令報錯，
第二個第三個解決conda不能使用的問題，
第四個解決jupyter notebok和pycharm導入的問題
設置Anaconda鏡像，加速下載包
使用conda install 包名 安裝需要的Python非常方便，但是官方的服務器在國外，因此下載速度很慢，
國內清華大學提供了Anaconda的倉庫鏡像，我們只需要配置Anaconda的配置文件，添加清華的鏡像源，然后將其設置為第一搜索渠道即可cmd命令行下分別執行以下命令：
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
5、虛擬環境的管理
1. 安裝包 conda 的包管理功能和pip 是一樣的，當然你選擇pip 來安裝包也是沒問題的。 1. #安裝 matplotlib 2. conda install matplotlib 2. 卸載包 1. # 刪除包 2. conda remove matplotlib 3. 更新包 1. # 包更新 2. conda update matplotlib 4. 查詢已經安裝的包 1. # 查看已安裝的包 2. conda list 5、創建新的虛擬環境 conda create --name your_env_name python=x.x 6、激活虛擬環境 windows: activate your_env_name Linux: source activate your_env_name 激活后就是進入了新建的虛擬環境，這個時候你的命令行的最左邊應該是 (your_env_name) 虛擬環境建立完成，可以安裝各種包了。 7、退出虛擬環境 deactivate 8、查找虛擬環境 conda info -e 或者 conda info --envs 9、刪除虛擬環境 conda remove -n your_env_name --all
也可以使用圖像化界面去創建管理虛擬環境
6、環境的導入導出
virtualenv和anaconda的環境是不沖突的都可以使用 #將你當前的環境保存到文件中包保存為YAML文件，切換到導出包的環境 conda env export > environment.yaml 導出 conda env update -f=/path/to/environment.yml 導入
其中-f表示你要導出文件在本地的路徑，所以/path/to/environment.yml要換成你本地的實際路徑 對於不使用conda 的用戶，我們通常還會使用以下命令將一個 txt文件導出並包括在其中: pip freeze > environment.txt 導出 pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt 導入
可視化工具導入
7、jupyter notebook配置虛擬環境
安裝ipykernel： conda install ipykernel
如果不可行就使用
pip install ipykernel 不要問為什么，反正用conda時提示有些東西沒裝，換成pip瞬間成功。（能用就行）
激活虛擬環境 將環境寫入Notebook的kernel中：
python -m ipykernel install --user --name 環境名稱 --display-name "Python (環境名稱)"
打開Jupyter notebook，新建Python文件，這時候你就能看見你的創建的環境