Python包管理、環境管理 及 Anaconda安裝
conda
conda是開源包和虛擬環境的管理系統。conda的設計理念：將幾乎所有的工具和第三方包都當作packages對待，甚至包括python和conda自身。
anaconda
anaconda是用於科學計算的Python發行版，可在Windows、MacOS和Linux下使用，包含了conda、Python等190多個科學包及其依賴項。在安裝 anaconda 時就預先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 這些在資料分析中常用的包。
miniconda
miniconda 是一個 anaconda 的輕量級替代，預設只包含了 python 和 conda，但是可以通過 pip 和 conda 來安裝所需要的包。
anaconda安裝
anaconda安裝檔案可以在官網下載。官網提供了兩個安裝版本，Python2和Python3，筆者這裡選擇Python3。官網下載速率慢的化，可以在清華映象網站下載。
miniconda安裝包下載網站。
anaconda安裝完成後，會裝好以下程式：
- Anaconda Navigtor：用於管理工具包和環境的圖形使用者介面，後續涉及的眾多管理命令也可以在 Navigator 中手工實現。
- Jupyter notebook ：基於web的互動式計算環境，可以編輯易於人們閱讀的文件，用於展示資料分析的過程。
- qtconsole ：一個可執行 IPython 的仿終端圖形介面程式，相比 Python Shell 介面，qtconsole 可以直接顯示程式碼生成的圖形，實現多行程式碼輸入執行，以及內建許多有用的功能和函式。
- spyder ：一個使用Python的跨平臺整合開發環境。
Python包管理
安裝package，可同時安裝多個packages
conda install package_name指定安裝版本，比如安裝 1.1 版本的 numpy
conda install numpy=1.10指定安裝環境
conda list -n env_name移除一個package
conda remove package_name升級一個package
conda update package_name升級所有packages
conda update 檢視所有的 packages：
conda list模糊查詢：
conda search search_term指定國內映象：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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檔案，記錄著我們對conda的配置，直接手動建立、編輯該檔案是相同的效果。
Python環境管理
建立新環境
conda create -n env_name list of packages
conda create --name python27 python=2.7進入名為env_name的環境
source activate env_name退出當前環境
source deactivate在 Windows 系統中，使用 activate env_name 和 deactivate 來進入和退出某個環境。
刪除名為 env_name 的環境：
conda env remove -n env_name顯示所有環境：
conda env list分享執行環境，將當前環境下的 package 資訊存入名為 environment 的 YAML 檔案中。
conda env export > environment.yaml當執行他人的程式碼時，配置相應的環境。用YAML 檔案來建立一摸一樣的執行環境。
conda env create -f environment.yamlconda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
conda update conda
conda update anaconda
# 假設當前環境是python 3.4, conda會將python升級為3.4.x系列的當前最新版本
conda update python