Anaconda 安装完成，在 bin 子目录下( $PREFIX/bin )可以看到该发行版本预装好的 conda、python、pip、jupyter，以及一些常用的工具。
Anaconda 主要通过 conda 进行 python 的环境和包管理。Conda 的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的 Python，并能自由切换。对于上述安装过程，假设我们采用的是 Python 3.6 对应的安装包，那么 Python 3.6 就是默认的环境（默认名字是 root，注意这个 root 不是超级管理员的意思）。
canda 创建一个新环境
# 创建一个 Python 2 的环境，同时安装 pandas 包
conda create -n py2 python=2.7 pandas
其中 -n 代表 name，env_name 是需要创建的环境名称，list of packages 则是列出在新环境中需要安装的工具包。canda 在安装包的过程会自动解决包的依赖，如上面的命令，canda 在新创建的 py2 环境中不仅安装了 pandas，还安装了 numpy 等一系列 packages 依赖。
conda 常用环境操作
conda create --name python27 python=2.7
# 指定创建 python-2.7.13
conda create --name python27 python=2.7.13
# 安装好后，使用 activate 激活某个环境
activate python27 # for Windows
source activate python27 # for Linux & Mac
# 激活后，会发现 terminal 输入的地方多了 python27 的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认 3.6 环境从 PATH 中去除，再把 2.7 对应的命令加入 PATH
# 此时，再次输入
python --version
# 可以得到`Python 2.7.13 :: Anaconda, Inc.`，即系统已经切换到了 2.7.13 的环境
# 如果想返回默认的 python 3.6 环境（退出指定环境，返回默认），运行
deactivate python27 # for Windows
source deactivate python27 # for Linux & Mac
# 删除一个已有的环境
conda remove --name python27 --all
环境导出与分享
当分享代码的时候，同时也需要将运行环境分享给大家，执行如下命令可以将当前环境下的 package 信息存入名为 environment 的 YAML 文件中。
conda env list（或者：conda info -e）
# 选择进入其中一个环境，root 表示进入默认环境
source activate root
# 保存当前环境信息
conda env export > environment.yaml
同样，当执行他人的代码时，也需要配置相应的环境。这时你可以用对方分享的 YAML 文件来创建一摸一样的运行环境。
Anaconda 主要通过 conda 进行 python 的包管理，这部分功能与 pip 类似。
conda 的一些常用操作：
conda info --envs（或者 conda env list）
# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python27
# 查找某个 package (模糊查询)
conda search numpy
# 安装 package
conda install -n python27 numpy
# 如果不用 -n 指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过 -c 指定通过某个 channel 安装
# 更新 package
conda update -n python27 numpy
# 删除 package
conda remove -n python27 numpy
由于 conda 将 conda、python 等都视为 package，因此，完全可以使用 conda 来管理 conda 和 python 的版本，例如：
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 假设当前环境是 python 3.6, conda 会将 python 升级为 3.6.x 系列的当前最新版本
如果创建新的 python 环境，比如 2.7，运行 conda create -n python27 python=2.7 之后，conda 仅安装 python 2.7 相关的必须项，如 python, pip 等，如果希望该环境像默认环境那样，安装 anaconda 集合包，只需要：
conda install anaconda
# 结合创建环境的命令，以上操作可以合并为
conda create -n python27 python=2.7 anaconda
# 也可以不用全部安装，根据需求安装自己需要的 package 即可
conda 的配置文件是 .condarc（一般保存在个人 home 目录下），该文件包含 conda 搜索包的来源（channels），代理以及环境目录等配置。默认情况下，.condarc 是不存在的，只有当用户第一运行 conda config 命令时才会生成。
Anaconda.org 的服务器在国外，安装 packages 有时候比较慢，因此我们可以在 conda 中加入清华 TUNA 镜像源中的 Anaconda 仓库镜像：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的 help 中镜像地址加有引号，需要去掉
这时候看到新增的镜像 url 已经添加到 .condarc：
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
最后，我们设置搜索时显示通道地址：
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels bioconda
conda install cnvkit
根据提示，conda 会自动把 cnvkit 的依赖及 cnvkit 安装完成：
至此，你已跨入 Anaconda 的大门，接下来就可以去选择一个喜欢的 python 版本去分析了！
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