介紹

Anaconda是啥？自己看官網。
為什么用Anaconda？

1. Anaconda已經預安裝很多常用包，特別是數據分析相關的，開箱即用；
2. Anaconda和常用的Pycharm、VS Code做了很好的適配，開箱即用；
3. Jupyter Notebook已安裝，開箱即用。

下載

不要通過官網下載，這個坑我已經踩過了，國內下載安裝存在網絡問題。
推薦Anaconda清華源，下文用tuna代稱清華源。訪問這個地址，選擇最新版本安裝。

安裝

按照推薦選項安裝即可，for current user。

安裝后必做

替換Python源

由于國內訪問Python源現在也出現了問題，所以需要修改為tuna源。
推薦：

• 打開Anaconda Prompt(anaconda3)，然后運行pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 如果是臨時使用的話，使用命令pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple <some-package>
  備用，其實和上面的方法結果相同。
• 修改Python源，在C:\Users<username>\下添加 pip\pip.ini，內容如下。

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

• 修改conda源，在C:\Users\username\下添加.condarc文件

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
ssl_verify: true

新建虛擬環境

管理虛擬環境，可以查看官方這篇文檔。
如果要管理不同的Python版本，比如Python2.7/Python3.6，就要通過虛擬環境。
打開Anaconda Prompt(anaconda3)按下面命令說明操作。

# 查看conda版本
conda -V
# 創建一個名為myenv的python3.6的虛擬環境
conda create -n myenv python=3.6
# 查看已有環境，這個環境一般在C:\Users\<username>\anaconda3\envs目錄下
conda env list
# 激活環境
conda activate myenv
# 退出環境
conda deactivate 

Anaconda Navigator

安裝之后我們會得到一個Anaconda Navigator，簡單介紹一下常用的。

• 提供了圖形化的虛擬環境以及已安裝包的視圖。
• Notebook，Jupyter Notebook，寫筆記用。
• CMD.exe Prompt，啟動conda環境的cmd程序。
• Powershell Prompt，如果你會Powershell的話，會比CMD更好用。
• VS Code，如果你安裝了VS Code的話，會存在這個選項。
• Spyder，適合數據工程師的IDE，一般用不上。
• 其他常用的就是python相關官方文檔的快速訪問方式，不贅述。

使用

打開你的Pycharm或者VS Code，選擇Python解釋器的界面可以看到conda所創建的環境，選一個自己需要的即可。開箱即用，非常簡單。