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　　Anaconda Anaconda Anaconda是一个针对计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析)的Python和R语言的免费开源发行版。Anaconda致力于简化包的管理和部署。Anaconda的软件包由软件包管理系统conda管理。超过1200万人使用Anaconda发行版，Anaconda拥有超过1400个用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。

　　Anaconda拥有超过1400个软件包，包括conda和虚拟环境管理。它们都包含在Anaconda Navigator中，所以不需要知道如何独立安装每个库。支持Linux、Mac、Windows系统，提供包管理和环境管理的功能，可以轻松解决python多版本共存和切换以及各种第三方包的安装问题。Anaconda使用工具/命令conda来管理包和环境，并且已经包含Python和相关的支持工具。您可以使用Anaconda中已经包含的命令conda install或pip install从Anaconda存储库中安装开源软件包。Pip提供了Conda的大部分功能，大多数情况下可以同时使用两个。您可以使用conda build命令来构建定制包，然后通过将它们上传到Anaconda Cloud、PyPI或其他仓库来与他人共享。

　　Anaconda2默认包含Python 2.7，Anaconda3默认包含Python 3.7，但是您可以创建一个虚拟环境来使用任何版本的Python包。

　　在这里，我们先来解释一下康达和蟒蛇概念的区别。Conda可以理解为一个工具，一个可执行的命令。其核心功能是包管理和环境管理。包管理类似于pip，而环境管理允许用户方便地安装不同版本的python，并快速切换。Anaconda是一个打包的集合，包含conda、python的一个版本、众多的包、科学计算工具等。预装，所以也叫Python的发行版。其实还有Miniconda，弗兰克英雄，只包含最基本的内容，——python和conda，以及相关的必要依赖。对于空间要求严格的用户，Miniconda是一个选择。

　　在进入下面之前，先解释一下康达的设计理念。——conda几乎把所有的工具和第三方包都当成包，甚至python和conda本身！因此，conda打破了包管理和环境管理的约束，可以轻松安装各种版本的python和包并进行切换。

　　Anaconda是Anaconda中功能丰富的第三方库，附带了大量常用的数据科学包。它附带了conda、Python和150多个科学包及其依赖项。因此您可以立即开始处理数据。

　　管理包Anaconda是在conda(一个包管理器和环境管理器)上开发的。Conda可以用来安装、更新和卸载工具包，它更关注与数据科学相关的工具包。数据分析中常用的包，如Numpy、Scipy、pandas和Scikit-learn，在安装anaconda时已经预集成。另外值得一提的是，conda不仅管理python工具包，还安装非Python包。比如R语言的集成开发环境Rstudio就可以安装在新版Anaconda中。

　　虚拟环境管理在conda中，可以建立多个虚拟环境来隔离不同项目所需的不同版本的工具包，防止版本冲突。对于痴迷Python版本的同学，我们也可以设置Python2和Python3环境分别运行不同版本的Python代码。

　　Anaconda还包含一些功能强大的工具

　　Anaconda Navigtor:用于管理工具包和环境的图形用户界面，许多后续管理命令也可以在Navigator中手动实现。

　　Jupyter notebook:基于web的交互式计算环境，可以编辑易读的文档，并显示数据分析的过程。

　　Qtconsole:一个类似终端的图形界面程序，可以执行IPython。与Python Shell接口相比，qtconsole可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入和执行，并且内置了很多有用的函数和功能。

　　Spyder:使用Python语言的跨平台、科学计算集成开发环境。

　　蟒蛇安装下载官网点击[计]下载进入下载页面，选择对应的平台和版本下载，我这里是蟒蛇3-2019.03-ma cosx-x86 _ 64。包装这个版本

　　安装下载完成后双击下一步下一步知道安装完成，安装完成后自动会把水蟒的执行文件的路径添加到环境变量中无需手动配置，如何需要手动改变需要自行配置。

　　蟒蛇的使用# 获取帮助$康达-帮助#安装完成后验证城市的版本和大蟒的版本等详细信息$ conda infoC:\conda info活动环境：无用户配置文件：C:\Users\Andy\ .康达尔填充的配置文件：C:\Users\Andy\ .康达尔康达版本：4.6.12康达制造版本：3.10.5 python版本：最终版本基础环境：D:\软件\开发应用\蟒蛇3-5。2 .0(可写)频道网址：https://mirrors . tuna . Tsinghua . edu . cn/anaconda/pkgs/free/win-64 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch https://镜子。金枪鱼。清华。edu。cn/anaconda/cloud/msy S2/win-64 https://镜子。金枪鱼。清华。edu。cn/anaconda/cloud/msy S2/no arch conda \ pkgs C:\ Users \ Andy \ AppData \ Local \ conda \ conda \ pkgs envs目录：D:\ software \ deva PPS \ anaconda 3-5。2 .0 \ envs C:\ Users \ Andy \u .conda \ envs C:\ Users \ Andy \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs平台：win-64用户代理：conda/4。6 .12项请求/2。21 .0 CPython/3。6 .2 Windows/10 Windows/10。0 .17763管理员：假netrc文件：无脱机模式：FalseC:\#列出我本机的所有环境，第一个是自己创建的，后面的是我自己后续创建的$ conda info-eC:\ Users \ Andy conda info-e # conda环境：# base * D:\ software \ deva PPS \ anaconda 3-5。2 .0 python 27D:\ software \ deva PPS \ anaconda 3-5。2 .0 \ envs \ python 27 python 36D:\ software \ deva PPS \ anaconda 3-5。2 .0 \ envs \ python 36 python 37D:\ software \ deva PPS \ anaconda 3-5。2 .0 \ envs \ python 37 c包管理一般来说城市仓库的软件没有代码简单更新快和全。所以推荐城市只用来创建虚拟环境，包的安装管理仍然使用匹普。

　　#列出当前环境中所有已安装的conda软件包。$ conda list#枚举指定环境下的所有包$ conda list -n env_name#查询库$ conda search scrapys #可以在安装库时指定版本，例如：(scrapy=1 . 5 . 0)$ conda Install scrapy #安装一个包$ conda Install-name target _ env _ name package _ name #对于指定环境，更新已安装的库$ conda update scrapy#， 更新一个包$ conda Update-n target _ env _ name package _ name #更新所有包$ conda update-all #删除已安装的库，还可以使用$ conda uninstall #删除指定环境中的一个包$ conda remove-n target _ env _ name package _ name #删除无用的包$ conda clean -p虚拟环境管理#创建环境， 以下python=3.6指定了python的版本$ conda Create-name env _ name python=3.6 #创建包含一些包的环境(也可以添加版本信息)$ conda Create-name env _ name python=3.7 numpyscratch #激活环境$ activate env_name#关闭环境$ conda deactivate#复制环境$ conda Create-name new _ env _ name-clone old _ env _ name #删除环境$ conda remove-name env _ name-all # 并生成一个需要共享环境的yml文件(需要在虚拟环境中执行)$ conda env export environment . yml #其他在本地使用yml文件创建虚拟环境$ conda env create-f environment . yml

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