我們先來看一下 Anaconda 的說明
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。 [1] 因爲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）。
由上文的解釋我們可以看到，Anaconda 實際上可以視作一個 Python 的包管理器，就像 composer 之於 PHP，npm 之於 node，進一層來講，Anaconda 還包含了很多科學常用的包，並且它的安裝也很簡單，平常使用的命令也不多。
安裝
我們點擊打開 Anaconda 官網 (直通車)，往下翻找到
目前用的比較多的是 Python 3.7 版本，如果有些環境要求了 2.* 版本， 視選擇使用即可。
雙擊下載後的文件包
配置安裝目錄
選擇註冊至環境變量
安裝完成
配置環境變量
我們上一步選擇的添加至環境變量的操作是將 Python環境 註冊至 PATH，我們這一部分是將 Anaconda 的相關路徑配置到變量中，防止後邊出一些奇怪的BUG
進入 setting，選擇 System
將安裝路徑下 Anaconda2\Scripts 等添加進去即可。
使用命令
activate
打開 cmd 命令行，輸入activate
可以看到第二行前面多了一個 (base) 表示現在我們進入了它的默認環境。
當然我們不能滿足於僅使用它的初始環境，這樣包管理就毫無用處啦，我們看下一個命令。
create
下面這段命令的操作目的是：建立一個名爲 demo 的虛擬環境，該環境採用的 Python 版本是 3.4
conda create -n demo python=3.4
如果是隻希望下載到 Python3 的最新版本，可以使用
···
conda create -n demo python=3
···
這樣就會自動選擇一個當前 Python 最高的版本，當我們創建好虛擬環境後，使用 activate demo 切換爲demo環境.
env list
如果我們忘記了虛擬環境的名稱，可以輸入
···
conda env list
···
然後再使用 activate 命令即可。
conda install
我們可以選擇下載一些類庫和包，使用方式與 pip 基本一致，且二者都可以使用，命令如下
conda install numpy
等同於
pip install numpy
exit()
退出環境，當不用的時候，輸入 exit() 回車退出即可。
導入導出環境
如果想要導出當前環境的包信息可以用
conda env export > environment.yaml
將包信息存入yaml文件中.
當需要重新創建一個相同的虛擬環境時可以用
reate -f environment.yaml
命令總結
其實命令很簡單對不對, 我把一些常用的在下面給出來, 相信自己多打兩次就能記住
activate // 切換到base環境
activate learn // 切換到learn環境
conda create -n learn python=3 // 創建一個名爲learn的環境並指定python版本爲3(的最新版本)
conda env list // 列出conda管理的所有環境
conda list // 列出當前環境的所有包
conda install requests 安裝requests包
conda remove requests 卸載requets包
conda remove -n learn --all // 刪除learn環境及下屬所有包
conda update requests 更新requests包
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