anaconda - 一鍵式解決python開發中的各種問題
anaconda雲盤 - 密碼：sxdc
因為conda來自於python（更具體地說是pydata）社群，許多人錯誤地認為它基本上是乙個python包管理器。情況並非如此,conda旨在管理任何軟體堆疊中的包和依賴關係。在這個意義上，它不像pip，更像是apt或yum等跨平台版本
conda可以理解為乙個工具，也是乙個可執行命令，其核心功能是包管理與環境管理。包管理與pip的使用類似，環境管理則允許使用者方便地安裝不同版本的python並可以快速切換。可以把 conda 看作是 pip + virtualenv + pvm (python version manager) + 一些必要的底層庫，也就是乙個更完整也更大的整合管理工具。
anaconda則是乙個打包的集合，裡面預裝好了conda、某個版本的python、眾多packages、科學計算工具等等，所以也稱為python的一種發行版。其實還有miniconda，顧名思義，它只包含最基本的內容——python與conda，以及相關的必須依賴項，對於空間要求嚴格的使用者，miniconda是一種選擇。
conda將幾乎所有的工具、第三方包都當做package對待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理與環境管理的約束，能非常方便地安裝各種版本python、各種package並方便地切換。
安裝完成後，可以通過anaconda prompt開啟控制台。
pip代表pip installs packages，是python的官方認可的包管理器，最常用於安裝在python包索引（pypi）上發布的包。 pip和pypi都由python包裝管理局（pypa）管理和支援。
簡而言之，pip是python包的通用管理器;conda是乙個與語言無關的跨平台環境管理器。對於使用者，最顯著的區別可能是這樣的：
pip在任何環境中安裝python包;conda安裝在conda環境中的任何包裝。如果你正在做的是在孤立的環境中安裝python包，conda和pip + virtualenv大多是可互換的，模數依賴處理和包可用性的一些差異。通過隔離環境(conda-env或virtualenv)，您可以在其中安裝軟體包，而無需修改您的系統python安裝。
如果我們專注於只是安裝python包，conda和pip服務不同的受眾和不同的目的。 如果你想在現有的系統python安裝中管理python包，conda不能幫助你：通過設計，它只能在conda環境中安裝包。 如果你想說，使用依賴於外部依賴的許多python包（numpy，scipy和matplotlib是常見的例子），同時以一種有意義的方式跟蹤這些依賴，pip不能幫助你：它 管理python包和只有python包。
conda和pip不是競爭對手，而是側重於不同使用者組和使用模式的工具。
省時省心、分析利器
[省時省心]
1）管理包
anaconda是在 conda（乙個包管理器和環境管理器）上發展出來的。在資料分析中，你會用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的幫助你在計算機上安裝和管理這些包，包括安裝、解除安裝和更新包(完美的防止了自己安裝的依賴問題).
2）管理環境
為什麼需要管理環境呢？比如你在a專案中用了 python 2，而新的專案b老大要求使用python 3，而同時安裝兩個python版本可能會造成許多混亂和錯誤。這時候 conda就可以幫助你為不同的專案建立不同的執行環境。還有很多專案使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同時安裝兩個 numpy 版本，你要做的應該是，為每個 numpy 版本建立乙個環境，然後專案的對應環境中工作。這時候conda就可以幫你做到。
[分析利器]
3）anaconda自帶常用資料科學包，它包括了conda、numpy、pandas,以及python 190 多個科學包及其依賴項, 在資料視覺化、機器學習、深度學習等多方面都有涉及。不僅可以做資料分析，甚至可以用在大資料和人工智慧領域。
1 - anaconda的安裝步驟比較簡單，唯一需要注意的地方，環境變數的設定選項勾選上:
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然後一路下一步，直到完成:
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2 - 設定國內映象源：
conda config --add channels
conda config --set show_channel_urls yes3 - 更新conda
一般新安裝的anaconda中conda的版本都比較低，安裝完成之後我們需要對conda進行公升級，公升級到最新版本，使用命令：
- conda upgrade --all
- conda update -n env_name conda
啟動anaconda:
在windows中使用管理員許可權開啟anaconda prompt.
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- 建立環境
conda create -n env_name python=x.x install_packages
這裡的env_name就是需要建立的新環境名名稱、python=x.x建立環境使用的python版本(例如：python=3.4). install_packages是初始化安裝的第三方包 空格隔開 支援批量安裝 自動安裝依賴
- 檢視環境
conda info -e|--envs
- 啟用環境
activate env_name
- 失效環境
deactivate env_name
- 刪除環境
conda remove -n env_name --all 刪除環境
- 安裝包
pip install package_name(啟用模式下)
conda install -n env_name package_name(非啟用模式下)
- 檢視當前環境已安裝包|某個指定環境的已安裝包
conda list [-n env_name]
- 檢視包資訊(例如搜尋numpy)
conda search num
- 更新包
conda update -n env_name package_name
- 刪除包
conda remove -n env_name package_name
- 更新conda
conda update -n env_name conda
- 安裝|更新anaconda
conda install|update anaconda
- 更新python
conda update python(從python 3.4.1 -> 3.4.2[laster])
1. anaconda入門使用指南
2. conda與anaconda
3. conda：誤解與迷思
4. 初學python者自學anaconda的正確姿勢
5. 最省心的python版本和第三方庫管理–初探anaconda
6. anaconda使用總結
7. python numpy
8. python matplotlib
9. python pandas
10. python scikit-learn
Python Anaconda使用總結
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