anaconda的鏡像：https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/
下載地址：https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/archive/，
分別2.7的版本（anaconda2）和3.4版本（anaconda3）
Canopy和Anaconda是公司推的，帶免費版和商業版/插件。這兩款發行版也牽扯到一個人，那就是Travis Oliphant。Travis是SciPy的原始作者，同時也是NumPy的貢獻者。Travis在2008年以副總裁身份加入Enthought，2012年以總裁的身份離開，創立了一個新公司continuum.io，并推出了Python的科學計算平臺Anaconda。Anaconda相對Canopy支持Python的版本更多，對Python新版本支持跟的很緊（Sage不支持Python3.x的理由是因為其依賴的SciPy還不支持Python3，而Anaconda卻實現了支持Python3.3和3.4，這就說明問題了），此外其在Linux平臺下（通過conda管理）安裝更方便。
一、為什么選擇Anaconda？
1.1 什么是 Anaconda？
Anaconda是專注于數據分析的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一個新名詞?conda，那么你一定會問 conda 又是什么呢？
1.2 什么是 conda ？
conda 是開源包（packages）和虛擬環境（environment）的管理系統。
packages 管理：?可以使用 conda 來安裝、更新 、卸載工具包 ，并且它更關注于數據科學相關的工具包。在安裝 anaconda 時就預先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 這些在數據分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不僅僅管理Python的工具包，它也能安裝非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安裝R語言的集成開發環境 Rstudio。
虛擬環境管理：?在conda中可以建立多個虛擬環境，用于隔離不同項目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的沖突。對糾結于 Python 版本的同學們，我們也可以建立 Python2 和 Python3 兩個環境，來分別運行不同版本的 Python 代碼。
知道?是什么（what）?的同時，我們也需要問一問?為什么（why）。那么，為什么要選擇用Anaconda呢？
1.3 Anaconda 的優點？
Anaconda的優點總結起來就八個字：省時省心、分析利器。
省時省心：?Anaconda通過管理工具包、開發環境、Python版本，大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、卸載工具包，而且安裝時能自動安裝相應的依賴包，同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的項目。
分析利器：?在?Anaconda?官網中是這么宣傳自己的：適用于企業級大數據分析的Python工具。其包含了720多個數據科學相關的開源包，在數據可視化、機器學習、深度學習等多方面都有涉及。不僅可以做數據分析，甚至可以用在大數據和人工智能領域。
解決了?是什么?以及?為什么?的問題后，下面讓我們看一下?怎么做（How）。
說明一下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！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并方便地切換。
二、Anaconda中的重要組件
Anaconda Navigator?：用于管理工具包和環境的圖形用戶界面，后續涉及的眾多管理命令也可以在 Navigator 中手工實現。
Jupyter notebook?：基于web的交互式計算環境，可以編輯易于人們閱讀的文檔，用于展示數據分析的過程。
qtconsole?：一個可執行 IPython 的仿終端圖形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接顯示代碼生成的圖形，實現多行代碼輸入執行，以及內置許多有用的功能和函數。
spyder?：一個使用Python語言、跨平臺的、科學運算集成開發環境。Spyder的最大優點就是模仿MATLAB的“工作空間”。
Conda : Conda的包管理就比較好理解了，這部分功能與pip類似。
三、安裝步驟
3.1 直接安裝
從https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/archive/下載最新版本：
針對Python2.7和Python3的版本，目前為Anaconda2-5.0.1-Windows-x86_64.exe、Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64.exe
直接雙擊安裝至：D:\Programs\Anaconda2。（路徑中不能包含空格）
3.2 配置環境
1、Path變量
將D:\Programs\Anaconda2和D:\Programs\Anaconda2\Scripts加入到PATH路徑。
在cmd輸入： python -V
Python 2.7.14 :: Anaconda, Inc.
2、設置國內鏡像
因為Anaconda.org的服務器在國外，conda下載的速度經常很慢。可以設置國內的鏡像源來加速：
加入conda的配置即可：
國內的鏡像：
https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# 添加Anaconda的TUNA鏡像
conda config --add channels https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/pkgs/free/
# 設置搜索時顯示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
執行完上述命令后，會生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:\Users\USER_NAME\.condarc文件，記錄著我們對conda的配置，直接手動創建、編輯該文件是相同的效果。
四、常見操作
4.1?conda命令
最新版的conda是從site-packages文件夾中搜索已經安裝的包，不依賴于pip，因此可以顯示出通過各種方式安裝的包。conda將conda、python等都視為package，因此，完全可以使用conda來管理conda和python的版本
了解conda：
https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/glossary#conda
https://conda.io/docs/_downloads/conda-cheatsheet.pdf
1、# conda會從從遠程搜索scipy的相關信息和依賴項目，對于python 3.4，conda會同時安裝numpy和mkl（運算加速的庫）
conda install scipy
2、# 查看已經安裝的packages
conda list
3、# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
4、# 更新anaconda
conda update anaconda
5、# 更新python
conda update python
6、#指定特定版本
conda install package-name=2.3.4
7、#Installing packages on a non-networked
conda install /package-path/package-filename.tar.bz2
These commands install into the environment that is currently active. To install into a named environment, run:
condainstallpackage-name=2.3.4-nsome-environment
參考:
http://www.lxweimin.com/p/169403f7e40c
https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/install-packages
https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/glossary#conda
