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1.Anaconda是什么？

简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。

先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点：

Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。

管理包。

Anaconda 是在 conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda(包管理器)可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。

管理环境。

为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。

2.Anaconda安装及配置

1. 下载

直接在官网下载安装包，官网地址https://www.anaconda.com/download/。不推荐，因为尤其的慢，而且通常是安装到一半就错误，如果您网速快随您(嘻嘻)，安装相应版本就好，比如你是py3就安装3.选择适合你系统的安装包进行下载，下载完成后直接安装。

下载后直接点击安装，无脑点击下一步，选择你的安装路径，我的安装路径为D:\Anaconda3，然后耐心等待，等到安装完成。

2. 测试是否安装正确

在cmd命令下输入conda info看到如下图表示你已安装成功！

image.png

如果提示conda不是内容命令，说明您在安装时未勾选配置环境变量的选项。接下来手动配置系统环境变量

3.环境变量配置

将以下路径添加到系统环境变量中

D:\ProgramData\Anaconda3;

D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts;

D:\ProgramData\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin;

D:\ProgramData\Anaconda3\Library\usr\bin;

D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin;

4. 设置Anaconda镜像，加速下载包

使用conda install 包名 安装需要的Python非常方便，但是官方的服务器在国外，因此下载速度很慢，国内清华大学提供了Anaconda的仓库镜像，我们只需要配置Anaconda的配置文件，添加清华的镜像源，然后将其设置为第一搜索渠道即可cmd命令行下分别执行以下命令：

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

conda config --set show_channel_urls yes

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/`

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

配置完后可以测试一下，安装第三方包明显神速了，哈哈哈

3. 包管理

安装Anaconda之后，我们就可以很方便的管理安装包(安装，卸载，更新)。

1. 安装包

conda 的包管理功能和pip 是一样的，当然你选择pip 来安装包也是没问题的。

1. #安装 matplotlib

2. conda install matplotlib

2. 卸载包

1. # 删除包

2. conda remove matplotlib

3. 更新包

1. # 包更新

2. conda update matplotlib

4. 查询已经安装的包

1. # 查看已安装的包

2. conda list

4.环境管理

conda 可以为你不同的项目建立不同的运行环境。

1. 创建python2.7版本的环境

#创建python2.7版本的环境

conda create -n python27 python=2.7

上面的命令中，python27是设置环境的名称(-n是指该命令后面的python27是你要创建环境的名称)

注意：创建环境时，可以指定要安装在环境中的Python版本。当你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时这很有用。

2. 进入环境

#进入我刚创建的python27环境

conda activate python27

进入之后，你可以在终端提示符中看到环境名称(python27)。当然，当你进入环境后，可以用conda list 查看环境中默认的安装包。

3. 离开环境

#离开当前环境

deactivate

4. 共享环境

共享环境非常有用，它能让其他人安装你代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。比如你开发了一个系统，你要提交给项目部署系统的人来部署你的项目，但是他们并不知道你当时开发时使用的是哪个python版本，以及使用了哪些包和包的版本。这怎么办呢？你可以在你当前的环境的终端中使用:

#将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件

conda env export > environment.yaml

将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件(包括Pyhton版本和所有包的名称)。命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称(包括 Python 版本)。你在终端中上可以看到导出的环境文件路径。在 GitHub 上共享代码时，最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装你的代码的所有依赖项。

导出的环境文件，在其他电脑环境中如何使用呢？

首先在conda中进入你的环境，比如conda activate python27。然后在使用以下命令更新你的环境：

#其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径

conda env update -f=/path/to/environment.yml

对于不使用conda 的用户，我们通常还会使用以下命令将一个 txt文件导出并包括在其中:

pip freeze > environment.txt

然后我将该文件包含在项目的代码库中，其他项目成员即使在他的电脑上没有安装conda也可以使用该文件来安装和我一样的开发环境：

他在自己的电脑上进入python命令环境，然后运行以下命令就可以安装该项目需要的包：

1. #其中C:\Users\Microstrong\enviroment.txt是该文件在你电脑上的实际路径。

2. pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt

5. 列出环境

有时候会忘记自己创建的环境名称，这时候用 conda env list 就可以列出你创建的所有环境。

你会看到环境的列表，而且你当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境(即当你不在选定环境中时使用的环境)名为 base。

6. 删除环境

如果你不再使用某个环境，可以使用以下命令。

1. #删除指定的环境(在这里环境名为 python27)。

2. conda env remove -n python27

安装问题总结

1.failed to create anacoda menu。！！创建菜单失败。

解决办法：安装过程中一直忽略忽略直到安装成功。这个时候你打开你的开始菜单你会发现你并不能找到有关anaconda的任何不要慌。

打开CMD，运行一下代码：

python .\Lib\_nsis.py mkmenus #出现很多sucessfully就对了

2.conda不是系统内部命令。

解决办法：将上述3.环境变量配置中提到的软件安装路径添加到系统环境变量中。

3.明明我添加了环境变量，还是提示“conda”不是系统内部命令。

打开CMD上面还显示C:\Anaconda3\Scripts\activate.bat'is not recognized as an internal or external command,operable program or batch file.

解决办法：查到以下资料，解决了我的问题。这是Anaconda3的bug，将在后续版本中修复。请先安装最新版的Miniconda3。

Reference：