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摘要：我自己印象最深的是在上安裝加密和科學計算模塊，折騰了很久。這個精裝是面向數據科學的，同時也保留了你自己進一步改裝的空間。數據科學庫包環境管理工具，這幾樣就是的主要功能。
幾乎所有的 Python 學習者都遇到過“ 安裝 ”方面的問題。這些安裝問題包括 Python 自身環境的安裝、第三方模塊的安裝、不同版本的切換，以及不同平臺、版本間的兼容問題 等。當你因為這些問題而卡殼，一行代碼沒寫就已瘋，相信我，你不是一個人……包括我自己，也是這么被坑過來的。
我自己印象最深的是在 Mac 上安裝 pycrypto（加密）和 scipy（科學計算）模塊，折騰了很久。因為這類模塊并不是單純的 Python 代碼，而是需要調用諸如 C 語言的庫，于是就牽涉到在不同平臺上的編譯，有些還不能很方便地用虛擬環境分離版本。在數次嘗試失敗之后，最終靠著一樣工具竟輕松搞定。這就是今天要介紹的：
Anaconda
應該有不少人已經了解和在使用中，另外也考慮到先 Mark 以后需要時再看的收藏黨，這里先給個“ 嫌長不想看 ”版：
Anaconda 就是一個擴展版 Python ，最直接的好處是幫你 打包好了一整套數據科學相關的 Python 庫 ，一次安裝就可以擁有數據分析、數值計算、數據可視化、機器學習常用的幾十個庫，不用擔心安裝不成功、版本不匹配等問題，省時省心。
Anaconda 的核心是 conda 這個包/環境管理器 ，類似于我們之前介紹過的虛擬環境 virtualenv，且功能更豐富。裝了 Anaconda，同時也就可以使用 conda 來管理電腦上不同版本的 Python 環境。
如果對 conda 的使用不熟悉也沒關系。 Anaconda 還附帶了一個叫做 Navigator（導航）的桌面 GUI 工具，可以直觀的創建和管理環境，安裝、刪除擴展包 。
Anaconda 安裝后，附帶了 Jupyter 和 Spyder 兩種 IDE。 Jupyter 是一種基于瀏覽器的交互式開發環境 ，這種邊開發邊執行的模式很適合編寫數據科學類的程序。Spyder 的界面和 Matlab 很相似。不過如果你對 PyCharm 已經熟悉，也可以直接通過 設置 interpreter（解釋器）路徑 來直接使用 Anaconda 的環境。
主要就是這幾點，如果你在使用中遇到過什么問題，歡迎在文本下方留言討論。有其他想法或者想聽的內容，也歡迎告訴我們。
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Anaconda 這個詞，字面意思和 Python 類似，都是大蟒蛇。系列電影《狂蟒之災》的主角就是這玩意兒。美國著名嘻哈歌手麻辣雞（Nicki Minaj）有首歌就叫《Anaconda》（本文的封面，小孩子不要去搜）。這個項目命名其實很形象： Anaconda 就是一種更大的 Python 。
再做個類比：安裝了 Python 就像買了個毛坯房 ，雖然刷了涂料通了水電（內置庫），但你真的想住進去，還得自己根據需要進行裝修（安裝各種第三方庫）。而 Anaconda 就是個精裝修 。這個精裝是面向數據科學的，同時也保留了你自己進一步改裝的空間。
官網上有一個 Anaconda 支持庫的列表：
http://docs.anaconda.com/anaconda/packages/pkg-docs/
里面有很多熟悉的面孔（挑了其中幾個常見的）：
打鉤的是包含在安裝包中，未打鉤的需要后續手動安裝。數據分析必備的 numpy、pandas、scipy、matplotlib 自不用說，像數據采集的 requests、beautifulsoup、scapy ，Web 開發的 flask ，GUI 的 pyqt ，圖像處理的 pillow ，機器學習 scikit-learn ，都直接幫你裝好了。就連 vs2015_runtime 這種也為你貼心附上，被坑過的同學應該都懂。
唯一的缺點大概就是這樣會比較占空間。但既然你都下決心深入 Python 開發了，這也就是少裝一個游戲的空間吧。
如果你安裝 Anaconda 的話，是不必裝 Python 的，因為它本身包含了 Python 的環境，避免了版本不匹配的問題。 Windows、Mac、Linux 三個平臺都支持，直接從官網下載安裝即可。（建議選擇最新版）
https://www.anaconda.com/download/
正常按提示安裝沒有太大問題，網上的安裝示例也一搜一大把，這里不贅述。Windows 建議安裝時 右鍵點擊 ，選擇“ 以管理員身份運行 ”。
安裝好之后，檢查下你的 Python 是否已經是 Anaconda 環境下的了。（從提示中可以看出）
這時候，你可以通過 conda 來管理你的安裝包和環境。使用方法和我們之前介紹過的 virtualenv 類似（參見《為什么你的python版本一團糟？因為少了這個操作》）。常用的命令有
conda list ：查看環境中的所有包
conda install XXX ：安裝 XXX 包
conda remove XXX ：刪除 XXX 包
conda env list ：列出所有環境
conda create -n XXX ：創建名為 XXX 的環境
conda env remove -n XXX ：刪除指定環境
activate XXX （或 source activate XXX）：啟用 XXX 環境
deactivate （或 source deactivate）：退出環境
同 pip 一樣，如果使用 conda 安裝很慢，可以通過 修改國內源 的方式來加速。修改 C:Users當前用戶名.condarc（非 Windows 是 ~/.condarc），加入如下配置：
channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: true
Anaconda 的又一貼心之處在于，給了你一個叫做 Anaconda Navigator 的桌面 GUI 工具，把上述 conda 的功能都做成了點擊按鈕就可以完成的事情。
包管理和環境管理都一目了然。
數據科學庫、包/環境管理、Navigator 工具 ，這幾樣就是 Anaconda 的主要功能。
另外值得一提的是： Anaconda 是附帶了一系列第三方庫的 Python 以及對這些庫的管理工具 ，和我們之前說的 PyCharm 不是一類東西。 PyCharm 是 IDE，用來寫代碼的編輯器 。你可以把 Anaconda 作為運行環境放在 PyCharm 里使用。只要你 創建項目的時候選擇已經配置好的 Anaconda 環境 即可。關于 PyCharm 的具體配置可以在公眾號（ Crossin的編程教室 ）里回復關鍵字 pycharm
而 Anaconda 默認附帶的另一個開發工具 Jupyter，也是非常值得推薦的。你可以從 Navigator 里運行，或者在命令行執行命令：
jupyter notebook
它是一個 基于瀏覽器的交互式開發工具 。跟 Python 自帶的交互環境相比，它的自動完成和提示功能都強大許多，并且你不用再糾結不能在交互環境里寫多行代碼的問題。
這種代碼分塊，可以邊開發邊執行的模式， 非常適合編寫爬蟲、數據處理、數據分析 等數據科學類的程序。我之前的很多案例都是使用它來開發，你們看到項目代碼中的 .ipynb 文件就是可以導入 Jupyter 的文件。另外它還有個好處，就是可以部署在自己的服務器上使用（當然這也有安全風險），這樣只要有網絡，你就能隨時隨地寫 Python 了。
不管是 Anaconda 還是 Jupyter，以及之前推薦多次的 PyCharm，到底好不好用，是不是適合你，自己試過了才知道?；c時間裝起來用一下，然后歡迎你回來報告使用體驗。
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