Anaconda入门

1. 关于Python

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，具有跨平台的特点，且代码在不同平台上运行时几乎不需要较大改动。
Python应用领域范围广泛，遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等。实现强大功能的前提是Python具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。通过对库的引用，能够实现对不同领域业务的开发。然而，由于库的数量庞大，管理和及时维护这些库是重要但复杂度高的事情。

2. 关于Anaconda

Anaconda是可以便捷获取包且对包进行管理，同时对环境统一管理的发行版本。Anaconda附带了一大批常用数据科学包，包含conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

管理环境
如果项目A中用了Python 2，新项目B要求使用Python 3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。conda可以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 Numpy 版本。conda可以为每个 Numpy 版本创建一个环境，然后项目的对应环境中工作。

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。在数据分析中会用到很多第三方包，conda（包管理器）可以很好地安装、卸载和更新包。

验证conda已被安装

conda --version

更新conda至最新版本

conda update conda

查看conda帮助信息

conda --help

3. 管理环境

3.1 创建新环境

conda create --name <env_name><package_name>

<env_name>即创建的环境名。
<package_name>即安装在环境中的包名。
如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。

conda create --name python2 python=2.7

即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。

如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在<package_names>后以空格隔开，添加多个包名即可。

conda create -n python3 python=