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目錄：

1. Anaconda是什麼？

2. 如何安裝？

3. 如何管理包？

4. 如何管理環境

1.Anaconda是什麼？

簡單來說，Anaconda是Python的包管理器和環境管理器。先來解決一個初學者都會問的問題：我已經安裝了Python，那麼為什麼還需要Anaconda呢？原因有以下幾點：

（1）Anaconda附帶了一大批常用資料科學包，它附帶了conda、Python和 150 多個科學包及其依賴項。因此你可以用Anaconda立即開始處理資料。

（2）管理包。Anaconda 是在 conda（一個包管理器和環境管理器）上發展出來的。在資料分析中，你會用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的幫助你在計算機上安裝和管理這些包，包括安裝、解除安裝和更新包。

（3）管理環境。為什麼需要管理環境呢？比如你在A專案中用到了Python2，而新的專案要求使用Python3，而同時安裝兩個Python版本可能會造成許多混亂和錯誤。這時候conda就可以幫助你為不同的專案建立不同的執行環境。還有很多專案使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同時安裝兩個pandas版本。你要做的應該是在專案對應的環境中建立對應的pandas版本。這時候conda就可以幫你做到。

總結：Anaconda解決了官方Python的兩大痛點：

（1）提供了包管理功能，Windows平臺安裝第三方包經常失敗的場景得以解決。

（2）提供環境管理功能，解決了多版本Python並存、切換的問題。

2.如何安裝？

直接在官網下載安裝包，官網地址https://www.anaconda.com/download/。選擇Python3.6的安裝包進行下載，下載完成後直接安裝。安裝完成之後會有一個Anaconda Prompt，類似於windows的終端操作，可以輸入命令列啦！

                         圖1：Anaconda安裝成功介面

3.如何管理包？

安裝Anaconda之後，我們就可以很方便的管理安裝包（安裝，解除安裝，更新）。

（1）安裝包

conda 的包管理功能和pip 是一樣的，當然你選擇pip 來安裝包也是沒問題的。

# 安裝 matplotlib 
conda install matplotlib 

（2）解除安裝包

# 刪除包
conda remove matplotlib

（3）更新包

# 包更新
conda update matplotlib

（4）查詢已經安裝的包

# 檢視已安裝的包
conda list 

(5)修改映象地址

1.修改Anaconda映象地址

安裝Anaconda時候，訪問的是國外的網路，所以下載Anaconda和安裝包時會特別慢。我們需要更換到國內映象源地址，這裡我更換到國內的清華大學地址。（永久新增映象）Windows命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

2.修改pip映象地址

如果你安裝包時用的是pip，感覺也很慢。同樣的，我們把pip的映象源地址改成國內的，豆瓣源速度比較快。（臨時修改的方法）Windows命令：

可以在使用pip的時候加引數-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

例子：

#這樣就會從清華這邊的映象去安裝numpy庫。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy

當然，pip還有永久修改，一勞永逸的辦法：

windows下，直接在user目錄中建立一個pip目錄，如：C:\Users\xx\pip，新建檔案pip.ini，內容如下：

 [global]
 index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4.如何管理環境

conda 可以為你不同的專案建立不同的執行環境。

（1）建立環境

conda create –n python27 numpy

上面的命令中，python27是設定環境的名稱（-n是指該命令後面的python27是你要建立環境的名稱），numpy是你要安裝在環境中的包名稱。

注意：建立環境時，可以指定要安裝在環境中的Python版本。當你同時使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的程式碼時這很有用。要建立具有特定 Python 版本的環境，例如建立環境名稱為python36，並安裝最新版本的Python3.6在終端中輸入：

conda create –n python36 python=3.6

或也可以這樣建立環境名稱為python27，並安裝最新版本Python2.7：

conda create –n python27 python=2.7

因為我做的專案不同，有時候會用到Python2，還有時候會用到Python3。所以我在自己的計算機上建立了這兩個環境，並分別取了這樣的環境名稱：python27,python36。這樣我可以根據不同的專案輕鬆使用不同版本的python。

2）進入環境

在 Windows 上，你可以使用

conda activate python27

進入。進入之後，你可以在終端提示符中看到環境名稱。當然，當你進入環境後，可以用conda list 檢視環境中預設的安裝包。

圖2：進入環境

（3）離開環境

在 Windows 上，終端中輸入：

deactivate

（4）共享環境

共享環境非常有用，它能讓其他人安裝你程式碼中使用的所有包，並確保這些包的版本正確。比如你開發了一個藥店資料分析系統，你要提交給專案部署系統的人來部署你的專案，但是他們並不知道你當時開發時使用的是哪個python版本，以及使用了哪些包和包的版本。這怎麼辦呢？你可以在你當前的環境的終端中使用:

conda env export > environment.yaml

將你當前的環境儲存到檔案中包儲存為YAML檔案（包括Pyhton版本和所有包的名稱）。命令的第一部分 conda env export 用於輸出環境中的所有包的名稱（包括 Python 版本）。你在終端中上可以看到匯出的環境檔案路徑。在 GitHub 上共享程式碼時，最好同樣建立環境檔案並將其包括在程式碼庫中。這能讓其他人更輕鬆地安裝你的程式碼的所有依賴項。

那麼問題來了:匯出的環境檔案，在其他電腦環境中如何使用呢？

首先在conda中進入你的環境，比如conda activate python27。然後在使用以下命令更新你的環境：

#其中-f表示你要匯出檔案在本地的路徑，所以/path/to/environment.yml要換成你本地的實際路徑
conda env update -f=/path/to/environment.yml

pip freeze > environment.txt 

然後我將該檔案包含在專案的程式碼庫中，其他專案成員即使在他的電腦上沒有安裝conda也可以使用該檔案來安裝和我一樣的開發環境：

他在自己的電腦上進入python命令環境，然後執行以下命令就可以安裝該專案需要的包：

#其中C:\Users\Microstrong\enviroment.txt是該檔案在你電腦上的實際路徑。
pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt

（5）列出環境

有時候會忘記自己建立的環境名稱，這時候用 conda env list 就可以列出你建立的所有環境。

你會看到環境的列表，而且你當前所在環境的旁邊會有一個星號。預設的環境（即當你不在選定環境中時使用的環境）名為 base。

6）刪除環境

如果你不再使用某個環境，可以使用以下命令。

#刪除指定的環境（在這裡環境名為 python27）。
conda env remove -n python27

Reference:

初學python者自學anaconda的正確姿勢是什麼？？ - 猴子的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/254673663

初學python者自學anaconda的正確姿勢是什麼？？ - 劉志軍的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/155593506