一、下载安装Python
点击download选择你下载的版本。毫不犹豫选择最新的。进入以后有很多可选的。windows下选择x86-64（64位版本）。选择64位的。另外，还有executable installer和web-based installer。主要区别可以理解为第一个是下载安装文件，下载以后直接安装。web-based是下载以后安装过程会从网上继续下载文件。用executable installer就行。
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安装3.6.1示例：
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勾选“Add Python 3.6 to PATH”，然后选择“Customize installation”。
说明：添加 Path，是为了以后可以在任何目录下使用 cmd 运行 Python，跟 Java 的 path一样。如果安装过程中没有添加 Path，也可以以后再添加。
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不用管，点击“Next” 。
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上面的选项不用管理，但是可以选择安装路径，然后点击“Install”。比如，我们这里选择安装路径为D:\SoftWare\Python\Python36
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开始安装，等待一小会。
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安装成功，单机“Close” 。
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自定义的Python 的安装目录 （D:\SoftWare\Python\Python36\Scripts）
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Python 的默认安装目录
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Scripts 目录下
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二、安装Anaconda
Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。
下载完成后直接安装。安装完成之后会有一个Anaconda Prompt，类似于windows的终端操作，可以输入命令行啦！
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三、Anaconda使用
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。
# 安装 matplotlib
conda install matplotlib
（2）卸载包
# 删除包
conda remove matplotlib
（3）更新包
# 包更新
conda update matplotlib
（4）查询已经安装的包
# 查看已安装的包
conda list
(5)修改镜像地址
安装Anaconda时候，访问的是国外的网络，所以下载Anaconda和安装包时会特别慢。我们需要更换到国内镜像源地址，这里我更换到国内的清华大学地址。（永久添加镜像）Windows命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
修改pip镜像地址。如果你安装包时用的是pip，感觉也很慢。同样的，我们把pip的镜像源地址改成国内的，豆瓣源速度比较快。（临时修改的方法）Windows命令：
可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#这样就会从清华这边的镜像去安装numpy库。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy
当然，pip还有永久修改，一劳永逸的办法：
windows下，直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，内容如下：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
conda 可以为你不同的项目建立不同的运行环境。
（1）创建环境
conda create –n python27 numpy
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），numpy是你要安装在环境中的包名称。
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。要创建具有特定 Python 版本的环境，例如创建环境名称为python36，并安装最新版本的Python3.6在终端中输入：
conda create –n python36 python=3.6
或也可以这样创建环境名称为python27，并安装最新版本Python2.7：
conda create –n python27 python=2.7
有时候会用到Python2，还有时候会用到Python3。所以我在自己的计算机上创建了这两个环境，并分别取了这样的环境名称：python27,python36。这样我可以根据不同的项目轻松使用不同版本的python。
（2）进入环境
在 Windows 上，你可以使用
conda activate python27
进入。进入之后，你可以在终端提示符中看到环境名称。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。
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（3）离开环境
在 Windows 上，终端中输入：
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。比如你开发了一个药店数据分析系统，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:
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，在其他电脑环境中使用。
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：
#其中C:\Users\Microstrong\enviroment.txt是该文件在你电脑上的实际路径。
pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt
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