写Python代码最头疼的两件事是什么？我总结了两点
- Windows 平台安装第三方包经常失败的问题，还记得第一次安装mysql依赖包时的那个场景吗？怎么都装不上。
- 虚拟环境切换的问题，如果我们同时在一台电脑上开发多个项目，每个项目独立一个虚拟环境是非常必要的，但是在不同项目之间切来切去也是个麻烦是。
这两个问题Anoconda可以救你。
一、Anaconda 是什么？Anaconda 是一个可用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux、Mac、Windows系统，内置了常用的科学计算包。它解决了官方 Python 的两大痛点。
- 提供了包管理功能，Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决，
- 提供环境管理的功能，功能类似 Virtualenv，解决了多版本 Python 并存、切换的问题。
直接在官网下载安装包， 选择 Python3.6 的安装包进行下载，下载完成后直接安装，安装过程选择默认配置即可，大约需要1.8G的磁盘空间。
conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的工具，功能上类似 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中，因此可直接在命令行窗口运行命令 conda；conda 的环境管理与 virtualenv 是基本上是类似的操作。 因此只要你用过pip 或者 virtualenv 那么基本没有迁移成本。
三、环境管理- 创建虚拟环境
conda create --name python36 python=3.8 # 基于python3.8创建一个名字为python36的环境
- 激活虚拟环境
activate python36 # windows 平台 source activate python36 # linux/mac 平台
- 退出当前虚拟环境
deactivate python36
- 删除虚拟环境
conda remove -n python36 --all # 方式一 conda env remove -n python36 # 方式二
- 查看所有已安装的虚拟环境
conda info -e python36* D:ProgramsAnaconda3envspython36 rootD:ProgramsAnaconda3四、包管理
conda 的包管理功能可 pip 是一样的，当然你选择 pip 来安装包也是没问题的。
- 安装 matplotlib
conda install matplotlib
- 查看已安装的包
conda list
- 包更新
conda update matplotlib
- 删除包
conda remove matplotlib
用 conda 你再也不需要担心无法安装 mysqlclient、matplotlib 等机器学习相关的包了；在 conda 中 *Anything is a package；Conda 本身可以看作是一个包，Python 环境可以看作是一个包 Anaconda 也可以看作是一个包，因此除了普通的第三方包支持更新之外，这3个包也支持。比如：
- 更新conda本身
conda update conda
- 更新anaconda 应用
conda update anaconda
- 更新python，假设当前python环境是3.6.1，而最新版本是3.6.2，那么就会升级到3.6.2
conda update python五、修改镜像地址
和 pip 一样，Anaconda 的镜像地址默认在国外，用 conda 安装包的时候会很慢，目前可用的国内镜像源地址有清华大学的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:Users当前用户名.condarc (Windows) 配置：
channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: true
如果使用conda安装包的时候还是很慢，那么可以考虑使用pip来安装，同样把 pip 的镜像源地址也改成国内的，豆瓣源速度比较快。修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:Users当前用户名pippip.ini (Windows) 配置：
[global] trusted-host = pypi.douban.com index-url = http://pypi.douban.com/simple
如果你是玩数据分析的话，强烈推荐你使用它来管理包和虚拟环境， 如果再配合 jupyter notebook 来开发的话，犹如倚天和屠龙。
文章转载自 https://foofish.net/anaconda-install.html
