1.Anaconda是什麼？
Anaconda在英文中是“蟒蛇”，麻辣雞（Nicki Minaj妮琪·米娜）有首歌就叫《Anaconda》
anaconda
，表示像蟒蛇一樣性感妖嬈的身體。
這裏，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。 因爲包含了大量的科學包，Anaconda 的下載文件比較大（約 500 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）。
Anaconda的圖標
loggo
就像一個收尾互相咬住的“蟒蛇”。
你可能已經安裝了 Python，那麼爲什麼還需要 Anaconda？有以下3個原因：
- Anaconda 附帶了一大批常用數據科學包，它附帶了 conda、Python 和 150 多個科學包及其依賴項。因此你可以立即開始處理數據。
- 管理包。
Anaconda 是在 conda（一個包管理器和環境管理器）上發展出來的。
在數據分析中，你會用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的幫助你在計算機上安裝和管理這些包，包括安裝、卸載和更新包。 - 管理環境。
比如你在A項目中用了 Python 2，而另一個項目B卻要求使用Python 3，而同時安裝兩個Python版本可能會造成許多混亂和錯誤。這時候 conda就可以幫助你爲不同的項目建立不同的運行環境。
還有很多項目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同時安裝兩個 Numpy 版本，你要做的應該是，爲每個 Numpy 版本創建一個環境，然後項目的對應環境中工作。這時候conda就可以幫你做到。
2.安裝Anaconda
Anaconda 可用於多個平臺（ Windows、Mac OS X 和 Linux）。你可以在Anaconda官網上找到安裝程序和安裝說明。根據你的操作系統是32位還是64位選擇對應的版本下載。
實際上，你選擇對應python2或python3的哪一個版本是無所謂的，它只代表安裝後缺省的python版本，因爲你可以創建不同版本的環境，並可隨時切換。
安裝過程中，建議不選在將Anaconda目錄加入到PATH環境變量中，以免與單獨安裝的Python路徑產生衝突。執行conda命令時，可打開Anaconda Prompt，這是Anaconda自帶的終端，啓動時會設置必要的環境變量，令你可運行conda命令。若汝用普通的windows cmd命令，則可能會出現找不到命令的提示。
安裝Anaconda後，需更新所有包，以防因爲某些包的版本比較老舊，產生版本依賴關係錯誤。 在終端輸入更新所有包的命令：conda upgrade --all，並在提示是否更新時輸入y(Yes)讓更新繼續。
conda命令從conda cloud下載更新包，由於在境外，下載速度比較慢，甚至會由於衆所周知的原因，無法下載，報錯：CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED之類的網絡錯誤，可以用下面的方法解決：
在終端中運行如下命令：
conda config --add channels mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
添加清華大學的鏡像服務器。
如果用命令行添加不上，可以在用戶目錄找到.condarcw文件。這個配置文件在 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:\Users\當前用戶名.condarc (Windows)：
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
如果使用conda安裝包的時候還是很慢，那麼可以考慮使用pip來安裝，同樣把 pip 的鏡像源地址也改成國內的，豆瓣源速度比較快。修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:\Users\當前用戶名\pip\pip.ini (Windows) 配置：
[global]
trusted-host = pypi.douban.com
index-url = http://pypi.douban.com/simple
3.管理包
安裝Anaconda後，就可以用conda命令方便的管理包了。
3.1 安裝包
命令：
conda install package_name
例如：安裝pandas，輸入
condda install pandas
安裝多個包，如同時安裝pandas、numpy包：
conda install pandas numpy
指定包的版本號：
conda install numpy=1.10
conda會自動安裝依賴項，如scipy包依賴於numpy包，那麼
conda install scipy
會自動安裝numpy包，如果還未安裝的話。
3.2 卸載包
命令：conda remove package_name
例如，卸載padas包：conda remove pandas
3.3 更新包
命令：
conda update package_name
更新所有的包，加--all選項：conda update -all
3.4 列出所有的包
命令：conda list
3.5 搜索包
命令：conda search search_term
例如，想檢查一下numpy包是否已經安裝，可使用conda search num模糊查找列表中是否包含numpy包。
在conda中，anything is a package。conda本身可以看做是一個包，python環境也可以看做是一個包，anaconda也是一個包，因此除了普通的第三方包支持更新之外，這三個包也支持更新。
# 更新conda本身
conda update conda
# 更新anaconda應用
conda update anaconda
#更新python，假設當前python環境版本是3.6.3，而最新版本是3.6.3，那麼就會升級到3.6.3。
conda update python
4.管理環境
conda可以爲不同的項目創建不同的環境。
4.1 創建環境
命令：conda create --name env_name packages_name--name選項可簡化爲-n，指出要創建的環境名稱，並可以在創建環境時安裝包。
例如：conda create -n py3 pandas創建了名稱爲py3的環境，並安裝pandas包。
創建環境的時候，可以指定python的版本：conda create -n py3 python=3
環境py3中會安裝最新版本的python3。conda create -n py3 python=3.6
指定使用3.6版本的python。
4.2 激活環境
windows中使用activate env_name命令，OS/X和linux中使用source activate env_name命令激活環境。
例如：activate py3進入py3環境後可使用conda list命令查看py3
環境中已經安裝的包。在新的環境中，可使用conda install package_name命令繼續安裝其他需要的包。
4.3 離開環境
命令：deactivate （windows適用）或source deactivate（OS/X或Linux適用）。
4.4 共享環境
如果你想向他人共享你自己創建的環境，以供其他項目用你項目的配置，主要是保持包的版本一致。就可以使用conda env export > enviroment.yml命令將源環境的包的配置數據保存到enviroment.yml文件中，其他項目就可以在目標環境中，執行命令conda env update -f path/to/enviroment.yml將目標環境更新爲與源環境完全一樣。
對於不使用conda的情況下，python的pip命令也是可以做到這一點的：
pip freeze > enviroment.txt #將環境配置導出到enviroment.txt文本文件中。
pip install -r /path/to/enviroment.txt #恢復環境
4.5 列出環境
命令：conda env list列出所有的環境，當前激活的環境對應的目錄前會顯示一個*號。
4.6 刪除環境
命令：conda env remove -n env_name