摘要：的包使用軟件包管理系統(tǒng)進(jìn)行管理。超過(guò)萬(wàn)人使用發(fā)行版本，并且擁有超過(guò)個(gè)適用于和的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包。提供了大部分功能，并且大多數(shù)情況下兩個(gè)可以同時(shí)使用。

Anaconda是一個(gè)免費(fèi)開(kāi)源的Python和R語(yǔ)言的發(fā)行版本，用于計(jì)算科學(xué)（數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)分析），Anaconda致力于簡(jiǎn)化包管理和部署。Anaconda的包使用軟件包管理系統(tǒng)Conda進(jìn)行管理。超過(guò)1200萬(wàn)人使用Anaconda發(fā)行版本，并且Anaconda擁有超過(guò)1400個(gè)適用于Windows、Linux和MacOS的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包。

Anaconda擁有超過(guò)1400個(gè)軟件包其中包含Conda和虛擬環(huán)境管理，他們都被包含在Anaconda Navigator中，因此無(wú)需去了解獨(dú)立安裝每個(gè)庫(kù)。支持 Linux, Mac, Windows系統(tǒng)，提供了包管理與環(huán)境管理的功能，可以很方便地解決多版本python并存、切換以及各種第三方包安裝問(wèn)題。Anaconda利用工具/命令conda來(lái)進(jìn)行package和environment的管理，并且已經(jīng)包含了Python和相關(guān)的配套工具?？梢允褂靡呀?jīng)包含在Anaconda中的命令conda install或者pip install從Anaconda倉(cāng)庫(kù)中安裝開(kāi)源軟件包。Pip提供了Conda大部分功能，并且大多數(shù)情況下兩個(gè)可以同時(shí)使用?？梢允褂胏onda build命令構(gòu)建自定義包，然后通過(guò)上傳到Anaconda Cloud、PyPI或其他倉(cāng)庫(kù)來(lái)分享給其他人。

Anaconda2默認(rèn)包含Python 2.7，Anaconda3默認(rèn)包含Python 3.7，但是你可以創(chuàng)建虛擬環(huán)境來(lái)使用任意版本的Python包。

這里先解釋下conda、anaconda這些概念的差別。conda可以理解為一個(gè)工具，也是一個(gè)可執(zhí)行命令，其核心功能是包管理與環(huán)境管理。包管理與pip的使用類似，環(huán)境管理則允許用戶方便地安裝不同版本的python并可以快速切換。Anaconda則是一個(gè)打包的集合，里面預(yù)裝好了conda、某個(gè)版本的python、眾多packages、科學(xué)計(jì)算工具等等，所以也稱為Python的一種發(fā)行版。其實(shí)還有Miniconda，顧名思義，它只包含最基本的內(nèi)容——python與conda，以及相關(guān)的必須依賴項(xiàng)，對(duì)于空間要求嚴(yán)格的用戶，Miniconda是一種選擇。

進(jìn)入下文之前，說(shuō)明一下conda的設(shè)計(jì)理念——conda將幾乎所有的工具、第三方包都當(dāng)做package對(duì)待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理與環(huán)境管理的約束，能非常方便地安裝各種版本python、各種package并方便地切換。

豐富的第三方庫(kù)

Anaconda 附帶了一大批常用數(shù)據(jù)科學(xué)包，它附帶了 conda、Python 和 150 多個(gè)科學(xué)包及其依賴項(xiàng)。因此你可以立即開(kāi)始處理數(shù)據(jù)。

管理包

Anaconda 是在 conda（一個(gè)包管理器和環(huán)境管理器）上發(fā)展出來(lái)的?？梢允褂?conda 來(lái)安裝、更新 、卸載工具包 ，并且它更關(guān)注于數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的工具包。在安裝 anaconda 時(shí)就預(yù)先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 這些在數(shù)據(jù)分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不僅僅管理Python的工具包，它也能安裝非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安裝R語(yǔ)言的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 Rstudio。

虛擬環(huán)境管理

在conda中可以建立多個(gè)虛擬環(huán)境，用于隔離不同項(xiàng)目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的沖突。對(duì)糾結(jié)于 Python 版本的同學(xué)們，我們也可以建立 Python2 和 Python3 兩個(gè)環(huán)境，來(lái)分別運(yùn)行不同版本的 Python 代碼。

Anaconda還包含一些功能強(qiáng)大的工具

Anaconda Navigtor ：用于管理工具包和環(huán)境的圖形用戶界面，后續(xù)涉及的眾多管理命令也可以在 Navigator 中手工實(shí)現(xiàn)。

Jupyter notebook ：基于web的交互式計(jì)算環(huán)境，可以編輯易于人們閱讀的文檔，用于展示數(shù)據(jù)分析的過(guò)程。

qtconsole ：一個(gè)可執(zhí)行 IPython 的仿終端圖形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接顯示代碼生成的圖形，實(shí)現(xiàn)多行代碼輸入執(zhí)行，以及內(nèi)置許多有用的功能和函數(shù)。

spyder ：一個(gè)使用Python語(yǔ)言、跨平臺(tái)的、科學(xué)運(yùn)算集成開(kāi)發(fā)環(huán)境。

下載

官網(wǎng)點(diǎn)擊Download進(jìn)入下載頁(yè)面，選擇對(duì)應(yīng)的平臺(tái)和版本下載，我這里是Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.pkg這個(gè)版本

安裝

下載完成后雙擊下一步下一步知道安裝完成，安裝完成后自動(dòng)會(huì)把a(bǔ)naconda的執(zhí)行文件的路徑添加到環(huán)境變量中無(wú)需手動(dòng)配置，如何需要手動(dòng)改變需要自行配置。

# 獲取幫助
$ conda --help

# 安裝完成后驗(yàn)證conda的版本和python的版本等詳細(xì)信息

$ conda info

C:>conda info

     active environment : None
       user config file : C:UsersAndy.condarc
 populated config files : C:UsersAndy.condarc
          conda version : 4.6.12
    conda-build version : 3.10.5
         python version : 3.6.2.final.0
       base environment : D:softwaredevappsanaconda3-5.2.0  (writable)
           channel URLs : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/noarch
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch
          package cache : D:softwaredevappsanaconda3-5.2.0pkgs
                          C:UsersAndy.condapkgs
                          C:UsersAndyAppDataLocalcondacondapkgs
       envs directories : D:softwaredevappsanaconda3-5.2.0envs
                          C:UsersAndy.condaenvs
                          C:UsersAndyAppDataLocalcondacondaenvs
               platform : win-64
             user-agent : conda/4.6.12 requests/2.21.0 CPython/3.6.2 Windows/10 Windows/10.0.17763
          administrator : False
             netrc file : None
           offline mode : False


C:>

# 列出我本機(jī)的所有環(huán)境，第一個(gè)是自己創(chuàng)建的，后面的是我自己后續(xù)創(chuàng)建的
$ conda info -e

C:UsersAndy>conda info -e
# conda environments:
#
base                  *  D:softwaredevappsanaconda3-5.2.0
python27                 D:softwaredevappsanaconda3-5.2.0envspython27
python36                 D:softwaredevappsanaconda3-5.2.0envspython36
python37                 D:softwaredevappsanaconda3-5.2.0envspython37


C:UsersAndy>

一般來(lái)說(shuō) conda 倉(cāng)庫(kù)的軟件沒(méi)有 PyPI 更新快和全。所以推薦 conda 只用來(lái)創(chuàng)建虛擬環(huán)境，包的安裝管理仍然使用 pip。

# 列出當(dāng)前環(huán)境下所有安裝的 conda 包。
$ conda list

# 列舉一個(gè)指定環(huán)境下的所有包
$ conda list -n env_name

# 查詢庫(kù)
$ conda search scrapys

# 安裝庫(kù)安裝時(shí)可以指定版本例如：（scrapy=1.5.0）
$ conda install scrapy

# 為指定環(huán)境安裝某個(gè)包
$ conda install --name target_env_name package_name

# 更新安裝的庫(kù)
$ conda update scrapy

# 更新指定環(huán)境某個(gè)包
$ conda update -n target_env_name package_name

# 更新所有包
$ conda update --all

# 刪除已經(jīng)安裝的庫(kù)也尅用（conda uninstall）
$ conda remove scrapy

# 刪除指定環(huán)境某個(gè)包
$ conda remove -n target_env_name package_name

# 刪除沒(méi)有用的包
$ conda clean -p

# 創(chuàng)建環(huán)境，后面的python=3.6是指定python的版本
$ conda create --name env_name python=3.6

# 創(chuàng)建包含某些包的環(huán)境（也可以加上版本信息）
$ conda create --name env_name python=3.7 numpy scrapy

# 激活某個(gè)環(huán)境
$ activate env_name

# 關(guān)閉某個(gè)環(huán)境
$ conda deactivate

# 復(fù)制某個(gè)環(huán)境
$ conda create --name new_env_name --clone old_env_name

# 刪除某個(gè)環(huán)境
$ conda remove --name env_name --all

# 生成需要分享環(huán)境的yml文件（需要在虛擬環(huán)境中執(zhí)行）
$ conda env export > environment.yml

# 別人在自己本地使用yml文件創(chuàng)建虛擬環(huán)境
$ conda env create -f environment.yml