魚心fishstar
打算學習 python 來做資料分析的你，是不是在開始時就遇到各種麻煩呢？
相信大多數 python 的初學者們都曾為環境問題而頭疼不已，但你並不孤獨，大家都是這麼折騰過來的。為了在入門時少走彎路，並且讓高漲的積極性不至於太受打擊，這裡推薦使用 anaconda 來管理你的安裝環境和各種工具包。anaconda是專注於資料分析的python發行版本，包含了conda、python等190多個科學包及其依賴項。作為好奇寶寶的你是不是發現了乙個新名詞 conda，那麼你一定會問 conda 又是什麼呢？如何安裝 anaconda
如何管理 python 包
如何管理 python 環境
conda 是開源包（packages）和虛擬環境（environment）的管理系統。
知道 是什麼（what） 的同時，我們也需要問一問 為什麼（why）。那麼，為什麼要選擇用anaconda呢？
anaconda的優點總結起來就八個字：省時省心、分析利器。
解決了 是什麼 以及 為什麼 的問題後，下面讓我們看一下 怎麼做（how）。
根據提示進行安裝，完成後你大概會驚訝地發現電腦中多了好多應用，不用擔心，我們一項項來看：
安裝完成後，我們還需要對所有工具包進行公升級，以避免可能發生的錯誤。開啟你電腦的終端，在命令列中輸入：1
conda
upgrade
--all
在終端詢問是否安裝如下公升級版本時，輸入y。
有的情況下，你可能會遇到找不到 conda 命令的錯誤提示，這很可能是環境路徑設定的問題，需要新增conda環境變數：export path=***/anaconda/bin:$path, 其中***替換成anaconda的安裝路徑。
至此，安裝完成，下面讓我們看一下如何用 anaconda 管理工具包和環境。
安裝乙個 package：
1
conda
install
package_name
這裡 package_name 是需要安裝包的名稱。你也可以同時安裝多個包，比如同時安裝numpy 、scipy 和 pandas，則執行如下命令：
1
conda
install
numpy
scipy
pandas
你也可以指定安裝的版本，比如安裝 1.1 版本的 numpy ：
1
conda
install
numpy
=1.10
移除乙個 package：
1
conda
remove
package_name
公升級 package 版本：
1
conda
update
package_name
檢視所有的 packages：
1
conda
list
如果你記不清 package 的具體名稱，也可以進行模糊查詢：
1
conda
search
search_term
預設的環境是 root，你也可以建立乙個新環境：
1
conda
create-n
env_name
list
of packages
其中-n代表 name，env_name是需要建立的環境名稱，list of packages則是列出在新環境中需要安裝的工具包。
例如，當我安裝了 python3 版本的 anaconda 後，預設的 root 環境自然是 python3，但是我還需要建立乙個 python 2 的環境來執行舊版本的 python **，最好還安裝了 pandas 包，於是我們執行以下命令來建立：
1
conda
create-n
py2
python
=2.7
pandas
細心的你一定會發現，py2 環境中不僅安裝了 pandas，還安裝了 numpy 等一系列 packages，這就是使用 conda 的方便之處，它會自動為你安裝相應的依賴包，而不需要你乙個個手動安裝。
進入名為 env_name 的環境：
1
source
activate
env_name
退出當前環境：
1
source
deactivate
另外注意，在 windows 系統中，使用activate env_name和deactivate來進入和退出某個環境。
刪除名為 env_name 的環境：
1
conda
env
remove-n
env_name
顯示所有的環境：
1
conda
env
list
當分享**的時候，同時也需要將執行環境分享給大家，執行如下命令可以將當前環境下的 package 資訊存入名為 environment 的 yaml 檔案中。
1
conda
env
export
>
environment
.yaml
同樣，當執行他人的**時，也需要配置相應的環境。這時你可以用對方分享的 yaml 檔案來建立一摸一樣的執行環境。
1
conda
env
create-f
environment
.yaml
至此，你已跨入 anaconda 的大門，後續就可以徜徉在 python 的海洋中了。
祝學習愉快！
注：本文**示例參考自udacity資料分析課程之anaconda章節。
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