安装Ancaconda

Anaconda能够运行在Windows、Mac OS X 和 Linux平台。可以在https://www.continuum.io/downloads找到安装包和文档。如果你已经在电脑里安装了Python也没有关系，安装Ancaconda后你的程序将会使用Anaconda自带的Python作为默认版本。

可以选择使用Python 3.6版本或Python 2。如果你使用64位的操作系统就选择64为的安装程序，否则就选择32位的。赶紧选择合适的版本安装吧！下载后是一个sh脚本文件，然后运行类似的命令：

bash Anaconda2-4.3.0-MacOSX-x86_64.sh

安装之后，你会进入conda默认环境，在命令行终端中运行conda list你可以像下图那样查看已经安装的软件包：

列出当前环境的软件包

建议最开始以命令行的方式使用Anaconda，以后再使用GUI的方式。

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软件包管理

安装完Anaconda后，管理软件包就变得非常容易。如果要安装一个软件包，在命令行终端中输入 conda install 包名 。比如要安装 numpy，就输入conda install numpy。

使用conda安装numpy

你可以同时安装多个软件包，比如输入 conda install numpy scipy pandas 就会一次性把这些软件包都安装了。也可以添加版本号来指定软件包的版本，就像conda install numpy=1.10。

Conda会自动地为你安装相关的依赖。比如 scipy 依赖 numpy ，如果你只运行 conda install scipy ，如果你还没有安装过 numpy，Conda 同时会把 numpy 也一起安装了。conda install pandas和conda install numpy pandas 这两个命令是一样的，因为 pandas 依赖 numpy。

大多数命令都是非常简单的。比如卸载删除，就使用conda remove package_name。更新一个软件包，就使用conda update package_name。如果你打算更新一个环境里的所有软件包，就使用conda update --all。还有就是曾经使用过的conda list，会列出所有已经安装的软件包。

如果你想一个软件包，却不确定软件包完整的名字，你看可以使用 conda search search_term 进行搜索。比如想要安装 Beautiful Soup，却不确定它具体的名字，可以尝试输入 conda search beautifulsoup。

搜索 beautifulsoup

这样就会输出一份 Beautiful Soup 软件包列表，可以看到包名为 beautifulsoup4。

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多环境管理

就像前面所说过的，conda 能够给不同的项目创建独立的环境。要创建一个环境，在命令行终端中输入 conda create -n env_name list_of_packages。这里的 -n env_name 用于设置你环境的名字，list_of_packages 是你要安装在环境中的软件包列表。比如，要创建一个名为my_env的环境，并且在环境中安装 numpy，可以输入 conda create -n my_env numpy。

在创建环境的时候，你可以指定 Python 的版本。当你使用 Python 2.x 和 Python 3.x 在项目中的时候，这个非常有用。创建指定 Python 的版本，可以这样输入 conda create -n py3 python=3 或 conda create -n py2 python=2。这些命令会安装最新的 Python 3 和 Python 2 版本。如果要指定更小的版本号，比如 Python 3.3，可以使用类似的命令 conda create -n py python=3.3。

进入一个环境

当你创建了一个环境，在 OSX 或 Linux 系统中可以使用 source activate my_env 进入。

进入名为my_env的环境

当你在一个环境中的时候， 你可以在终端中看到当前环境的名字。比如(my_env) ~ $。默认情况下只会安装少量的软件包。你可以使用 conda list 来确认。在环境中安装软件包和之前一样：conda install package_name。只不过这次是安装的软件包只在你当前的环境下有效。要离开当前环境，在 OSX 或 Linux 下是输入 source deactivate。

保存和加载环境

一个很有用的特性就是“环境共享”，别人就可以很方便就安装所有你程序中用到的软件包，并且保证版本号的正确。你可以用命令 conda env export > environment.yaml 保存软件包列表到一个 YAML 文件中。其中 conda env export 会输出环境中所有的软件包信息，包括 Python 的版本。

输出当前环境软件包信息

在上面可以看到环境的名字和所有的依赖（包括版本号）。其中 > environment.yaml 会把内容输出到environment.yaml YAML 文件中。这个文件可以共享给别人，别人就能够创建同样的环境了。

要加载一个 YAML 文件创建环境，使用conda env create -f environment.yaml。这会创建一个与environment.yaml 文件中同样名字的新环境。

列出所有的环境

可以使用conda env list列出所有环境。你可以看到一个环境列表，“星号”标记表示当前的环境，默认是一个叫 root 的环境。

列出已有的环境

删除环境

如果有个环境你不再使用了，可以使用 conda env remove -n env_name 删指定的环境，比如这里久是要删除名为 env_name 的环境。