前言：Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，自带的包管理器Conda很强大。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，如果同时需要多个Python版本，可以通过conda来创建。
Conda是一个开放源码包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系（比如科学计算环境要求多个Python版本并存，尤其是2.x和3.x的并存。这个通过 virtualenv 可以做到。Anaconda也正是通过其实现的），并在它们之间轻松切换。它适用于Linux，OS X和Windows，并且是为Python程序创建的，但可以打包和分发任何软件。
Conda包括Anaconda和Miniconda。Conda还包括在Anaconda的Continuum订阅中，它为Python，R，Node.js，Java以及其他应用程序堆栈提供包管理。pypi（pypi是一个python包的仓库，里面有很多别人写好的python库，你可以通过easy_install或者pip进行安装）也可以使用Conda，尽管这种做法可能不是最新的。
Miniconda是一个小的“引导”版本，只包括conda，Python和它们所依赖的包。可以使用“conda install”命令从Continuum存储库中单独安装超过720个科学软件包及其依赖项。
Anaconda包括conda，conda-build，Python以及150多个自动安装的科学软件包及其依赖关系。与Miniconda一样，可以使用“conda install”命令单独安装超过250个附加科学软件包。Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。
输入 conda list 来看一下所有安装时自带的Python扩展。其中包括了常用的 Numpy , Scipy ， matplotlib 和 networkx 等，以及 beautiful-soup ， requests ， flask ， tornado 等网络相关的扩展。
【废话少说】
你需要前往Anaconda的官网看下目前的下载地址： https://www.continuum.io/downloads#linux
下载python2版本或者python3版本，32位或者64位也根据自己计算机配置选择
mkdir /Anaconda;
cd /Anaconda;
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
在安装过程中会询问你是否将anaconda的路径加入到环境变量中，默认是no，所以如果在安装的过程中手太快，一键到底了的话，可以通过手动添加的方式进行设置。（如果在安装的过程中输入了yes，应该就直接安装成功了，不用再看下面的内容）
测试anaconda是否配置好可以通过在终端输入如下代码的方式：
conda list
变态的是 conda: command not found ，解决方法是立即生效环境变量
source ~/.bashrc
conda安装成功！
关于手动修改环境变量：
vi ~/.bashrc
在bashrc文件的最后添加：export PATH="路径/anaconda3/bin:$PATH"。（vi编辑器中按i进入编辑模式）
添加完按esc退出编辑模式，并按:x（保存并退出）
最后需要更新.bashrc：
source ~/.bashrc
至此，安装成功。
友情提示：
Conda文档： http://conda.pydata.org/docs/
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把有限的生命浪费在安装环境，配置环境，测试环境，MLGB的环境上，是对生命的亵渎！热爱生命，减少踩坑！
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