anaconda是乙個用於科學計算的python發行版，提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。
1.anaconda與conda區別
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。
conda的設計理念——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
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。
2.安裝檢查
配置好path後（安裝時可選自動新增為環境變數），可以通過which conda或conda –version命令檢查是否正確。
若安裝的是python 2.7對應的版本，執行python –version或python -v可以得到python 2.7.12 :: anaconda 4.1.1 (64-bit)，也說明該發行版預設的環境是python 2.7
3.conda的環境管理
conda的環境管理功能允許我們同時安裝若干不同版本的python，並能自由切換。
若需要安裝python 3.5，此時，我們需要做的操作如下：
（1）建立乙個名為python35的環境，指定python版本是3.5（不用管是3.5.x，conda會為我們自動尋找3.5.x中的最新版本）
conda create –name python35 python=3.5
（2）安裝好後，使用activate啟用某個環境
activate python34 # for windows
（3）啟用後，會發現terminal輸入的地方多了python35的字樣，實際上，此時系統做的事情就是把預設2.7環境從path中去除，再把3.5對應的命令加入path
（4）此時，再次輸入
python –version
可以得到python 3.5.1 :: anaconda 4.2.1 (64-bit)，即系統已經切換到了3.5的環境
（5）如果想返回預設的python 2.7環境，執行
deactivate python34 # for windows
（6） 刪除乙個已有的環境
conda remove –name python34 –all
4.conda的包管理
conda的包管理就比較好理解了，這部分功能與pip類似。
（1）安裝scipy
conda install scipy
conda會從從遠端搜尋scipy的相關資訊和依賴專案，對於python 3.5，conda會同時安裝numpy和mkl（運算加速的庫）
（2） 檢視已經安裝的packages
conda list
最新版的conda是從site-packages資料夾中搜尋已經安裝的包，不依賴於pip，因此可以顯示出通過各種方式安裝的包
5.conda的一些常用操作如下：
檢視當前環境下已安裝的包
conda list
檢視某個指定環境的已安裝包
conda list -n python34
查詢package資訊
conda search numpy
安裝package
conda install -n python34 numpy
如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境
也可以通過-c指定通過某個channel安裝
更新package
conda update -n python34 numpy
刪除package
conda remove -n python34 numpy
更新conda，保持conda最新
conda update conda
更新anaconda
conda update anaconda
更新python
conda update python
假設當前環境是python 3.4, conda會將python公升級為3.4.x系列的當前最新版本
6.設定國內映象
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