Anaconda Conda的使用
1、下載Anaconda、安裝
2、配置PATH（bashrc或環境變量），更改TUNA鏡像源
3、創建所需的不用版本的python環境
cheat-sheet 下載：
http://conda.pydata.org/docs/_downloads/conda-cheatsheet.pdf
Conda的環境管理功能允許我們同時安裝若幹不同版本的Python，並能自由切換。對於上述安裝過程，假設我們采用的是Python 2.7對應的安裝包，那麽Python 2.7就是默認的環境（默認名字是root，註意這個root不是超級管理員的意思）。
假設我們需要安裝Python 3.6，此時，我們需要做的操作如下：
# 創建一個名為python36的環境，指定Python版本是3.6（不用管是3.6.x，conda會為我們自動尋找3.6.x中的最新版本）
conda?create?--name?python36?python=3.6
# 安裝好後，使用activate激活某個環境
activate?python36?#?for?Windows source?activate?python36?#?for?Linux?&?Mac
# 激活後，會發現terminal輸入的地方多了python36的字樣，實際上，此時系統做的事情就是把默認2.7環境從PATH中去除，再把3.6對應的命令加入PATH
# 此時，再次輸入
python?--version
# 可以得到`Python 3.6.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系統已經切換到了3.6的環境
# 如果想返回默認的python 2.7環境，運行
deactivate?python36?#?for?Windows source?deactivate?python36?#?for?Linux?&?Mac
# 刪除一個已有的環境
conda?remove?--name?python36?--all
# 創建一個名為python36的環境，指定Python版本是3.6（不用管是3.6.x，conda會為我們自動尋找3.6.x中的最新版本）
conda create --name python36 python=3.6
?
# 安裝好後，使用activate激活某個環境
activate?python36?#?for?Windows source?activate?python36?#?for?Linux?&?Mac
# 激活後，會發現terminal輸入的地方多了python36的字樣，實際上，此時系統做的事情就是把默認2.7環境從PATH中去除，再把3.6對應的命令加入PATH
?
# 此時，再次輸入
python?--version
# 可以得到`Python 3.6.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系統已經切換到了3.6的環境
?
# 如果想返回默認的python 2.7環境，運行
deactivate?python36?#?for?Windows source?deactivate?python36?#?for?Linux?&?Mac
?
# 刪除一個已有的環境
conda?remove?--name?python36?--all
用戶安裝的不同python環境都會被放在目錄~/anaconda/envs下，可以在命令中運行conda info -e查看已安裝的環境，當前被激活的環境會顯示有一個星號或者括號。
說明：有些用戶可能經常使用python 3.6環境，因此直接把~/anaconda/envs/python36下面的bin或者Scripts加入PATH，去除anaconda對應的那個bin目錄。這個辦法，怎麽說呢，也是可以的，但總覺得不是那麽elegant……
如果直接按上面說的這麽改PATH，你會發現conda命令又找不到了（當然找不到啦，因為conda在~/anaconda/bin裏呢），這時候怎麽辦呢？
方法有二：
1. 顯式地給出conda的絕對地址?
2. 在python36環境中也安裝conda工具（推薦）。
Conda的包管理
Conda的包管理就比較好理解了，這部分功能與pip類似。
例如，如果需要安裝scipy：
# 安裝scipy
conda?install?scipy
# conda會從從遠程搜索scipy的相關信息和依賴項目，對於python 3.6，conda會同時安裝numpy和mkl（運算加速的庫）
# 查看已經安裝的packages
conda?list
# 最新版的conda是從site-packages文件夾中搜索已經安裝的包，不依賴於pip，因此可以顯示出通過各種方式安裝的包
# 安裝scipy
conda?install?scipy
# conda會從從遠程搜索scipy的相關信息和依賴項目，對於python 3.6，conda會同時安裝numpy和mkl（運算加速的庫）
?
# 查看已經安裝的packages
conda?list
# 最新版的conda是從site-packages文件夾中搜索已經安裝的包，不依賴於pip，因此可以顯示出通過各種方式安裝的包
conda的一些常用操作如下：
# 查看當前環境下已安裝的包
conda?list
# 查看某個指定環境的已安裝包
conda?list?-n?python36
# 查找package信息
conda?search?numpy
# 安裝package
conda?install?-n?python36?numpy
# 如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境
# 也可以通過-c指定通過某個channel安裝
# 更新package
conda?update?-n?python36?numpy
# 刪除package
conda?remove?-n?python36?numpy
# 查看當前環境下已安裝的包
conda?list
?
# 查看某個指定環境的已安裝包
conda?list?-n?python36
?
# 查找package信息
conda?search?numpy
?
# 安裝package
conda?install?-n?python36?numpy
# 如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境
# 也可以通過-c指定通過某個channel安裝
?
# 更新package
conda?update?-n?python36?numpy
?
# 刪除package
conda?remove?-n?python36?numpy
前面已經提到，conda將conda、python等都視為package，因此，完全可以使用conda來管理conda和python的版本，例如
# 更新conda，保持conda最新
conda?update?conda
# 更新anaconda
conda?update?anaconda
# 更新python
conda?update?python
# 假設當前環境是python 3.6, conda會將python升級為3.6.x系列的當前最新版本
# 更新conda，保持conda最新
conda?update?conda
?
# 更新anaconda
conda?update?anaconda
?
# 更新python
conda?update?python
# 假設當前環境是python 3.6, conda會將python升級為3.6.x系列的當前最新版本
補充：如果創建新的python環境，比如3.6，運行conda create -n python36 python=3.6之後，conda僅安裝python 3.6相關的必須項，如python, pip等，如果希望該環境像默認環境那樣，安裝anaconda集合包，只需要：
# 在當前環境下安裝anaconda包集合
conda?install?anaconda
# 結合創建環境的命令，以上操作可以合並為
conda?create?-n?python36?python=3.6?anaconda
# 也可以不用全部安裝，根據需求安裝自己需要的package即可
# 在當前環境下安裝anaconda包集合
conda?install?anaconda
?
# 結合創建環境的命令，以上操作可以合並為
conda?create?-n?python36?python=3.6?anaconda
# 也可以不用全部安裝，根據需求安裝自己需要的package即可
設置國內鏡像
如果需要安裝很多packages，你會發現conda下載的速度經常很慢，因為Anaconda.org的服務器在國外。所幸的是，清華TUNA鏡像源有Anaconda倉庫的鏡像，我們將其加入conda的配置即可：
# 添加Anaconda的TUNA鏡像
conda?config?--add?channels?https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中鏡像地址加有引號，需要去掉
# 設置搜索時顯示通道地址
conda?config?--set?show_channel_urls?yes
# 添加Anaconda的TUNA鏡像
conda?config?--add?channels?https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中鏡像地址加有引號，需要去掉
?
# 設置搜索時顯示通道地址
conda?config?--set?show_channel_urls?yes
執行完上述命令後，會生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件，記錄著我們對conda的配置，直接手動創建、編輯該文件是相同的效果。
Anaconda Conda的使用