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1、簡介與下載

Anaconda 本質上是一個軟件發行版，包含了 conda、Python 等 180 多個科學包及其依賴項。

簡單來說，就是安裝了Annaconda，就安裝了python、conda和一般可能用到的numpy、scipy、pandas等等常見的科學計算包，而無需再單獨下載配置。由于python3和python2的分裂，自行使用virtualenv用pip進行配置，經常會出現無法使用的情況。固推薦安裝Anaconda。

官網下載：https://www.continuum.io/downloads/

清華鏡像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

建議下載清華大學提供的鏡像，官網由于在國外，下載十分緩慢而且不穩定，經常下載失敗。

清華大學開源鏡像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

在windows下，下載了安裝包后直接安裝即可。

2、Conda簡介與使用

Conda 是一個開源的軟件包管理系統和環境管理系統，用于安裝多個版本的軟件包及其依賴關系，并在它們之間輕松切換。

2.1、conda和Anaconda的關系

這里先解釋下conda、anaconda這些概念的差別。

conda可以理解為一個工具，也是一個可執行命令，其核心功能是包管理與環境管理。包管理與pip的使用類似，環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。可以把?conda?看作是?pip?+?virtualenv?+?PVM (Python Version Manager)?+ 一些必要的底層庫，也就是一個更完整也更大的集成管理工具。

Anaconda則是一個打包的集合，里面預裝好了conda、某個版本的python、眾多packages、科學計算工具等等，所以也稱為Python的一種發行版。其實還有Miniconda，顧名思義，它只包含最基本的內容——python與conda，以及相關的必須依賴項，對于空間要求嚴格的用戶，Miniconda是一種選擇。

2.2、conda的使用

進入下文之前，說明一下conda的設計理念——conda將幾乎所有的工具、第三方包都當做package對待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理與環境管理的約束，能非常方便地安裝各種版本python、各種package并方便地切換。

并且實際上conda也可以用于其他語言，當然個人覺得就java而言maven更加方便。

2.2.1、直接在conda prompt里使用

安裝完成后，可以通過Anaconda Prompt打開控制臺。

2.2.1.1、conda的常用命令

• 查看幫助

conda 命令 --help

• ?更新conda

conda update conda

• env命令

????????查看已經安裝的所有環境

conda env list

????????創建新的環境、激活環境、刪除環境

# 創建一個名為python34的環境，指定Python版本是3.4 conda create --name python34 python=3.4# 激活某個環境 activate python34 # for Windows source activate python34 # for Linux & Macdeactivate python34 # for Windows source deactivate python34 # for Linux & Mac# 刪除一個已有的環境 conda remove --name python34 --all

• ?在conda中安裝軟件

# 查看scrapy的所有信息，看是否有支持當前python版本的包 conda info scrapy# 安裝scrapy到當前的env conda install scrapy

2.2.2、在pycharm中使用Anaconda

和再pycharm中使用virtualenv實際上相同，只需要選定路徑即可。具體如下：

• 在settings中選擇Project Interpreter，選擇Add Local

• 然后選擇Anaconda下的python.exe即可

?

轉載于:https://my.oschina.net/pierrecai/blog/1217804

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python数据分析入门 -- Anaconda的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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