管理包
安装了 Anaconda 之后，管理包是相当简单的。
要安装包，可以直接在终端中键入 conda install package_name。
例如，要安装 numpy，请键入 conda install numpy。
还可以同时安装多个包。
类似 conda install numpy scipy pandas的命令会同时安装所有这些包。
还可以通过添加版本号（例如 conda install numpy=1.10）来指定所需的包版本。
Conda 还会自动为你安装依赖项。例如，scipy 依赖于 numpy，因为它使用并需要 numpy。如果你只安装 scipy (conda install scipy)，则 conda 还会安装 numpy（如果尚未安装的话）。
要卸载包，使用 conda remove package_name。
要更新包，使用conda update package_name。
如果想更新环境中的所有包（这样做常常很有用），使用 conda update --all。
要列出已安装的包，使用conda list。
如果不知道要找的包的确切名称，可以使用 conda search search_term进行搜索。
例如，我知道我想安装 Beautiful Soup，但我不清楚确切的包名称。因此，可以尝试执行conda search beautifulsoup。
它返回可用的 BeautifulSoup 包的列表，并列出了相应的包名称 beautifulsoup4。
管理环境
如前所述，可以使用 conda 创建环境以隔离项目。
要创建环境，在终端中使用 conda create -n env_name list of packages。在这里，-n env_name 设置环境的名称（-n 是指名称），而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表。例如，要创建名为 my_env 的环境并在其中安装 numpy，键入 conda create -n my_env numpy。
创建环境时，可以指定要安装在环境中的 Python 版本。这在你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时很有用。
要创建具有特定 Python 版本的环境，可键入类似于conda create -n py3 python=3或 conda create -n py2 python=2 的命令。
这些命令将分别安装 Python 3 和 2 的最新版本。
要安装特定版本（例如 Python 3.3），使用 conda create -n py python=3.3。
创建了环境后，在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 进入环境。在 Windows 上，使用 activate my_env。
进入环境后，你会在终端提示符中看到环境名称，它类似于 (my_env) ~ $。
环境中只安装了几个默认的包，以及你在创建它时安装的包。可以使用conda list 检查这一点。
在环境中安装包的命令与前面一样：conda install package_name。不过，这次你安装的特定包仅在你进入环境后才可用。
要离开环境，请键入 source deactivate（在 OSX/Linux 上）。在 Windows 上，请使用 deactivate。
保存和加载环境
共享环境这项功能确实很有用，它能让其他人安装你的代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。
可以使用 conda env export > environment.yaml将包保存为 YAML。
第一部分 conda env export 输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）。
导出命令的第二部分> environment.yaml 将导出的文本写入到 YAML 文件 environment.yaml 中。
现在可以共享此文件，而且其他人能够创建和你用于项目相同的环境。
创建环境
要通过环境文件创建环境，请使用 conda env create -f environment.yaml。这会创建一个新环境，而且它具有在 environment.yaml中列出的同样的库。
列出环境
如果忘记了环境的名称，可以使用 conda env list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（即当你不在环境中时使用的环境）名为root。
删除环境
如果你不再使用某些环境，可以使用conda env remove -n env_name删除指定的环境（在这里名为 env_name）。
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