Anacanda安装后的配置
配置镜像源
Anaconda安装成功之后，我们需要修改其包管理镜像为国内源。
简单来说就是在cmd中分别运行这两个命令就好了。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes在 Windows 上，会随 Anaconda 一起安装一批应用程序：
Anaconda Navigator，它是用于管理环境和包的 GUI
Anaconda Prompt 终端，它可让你使用命令行界面来管理环境和包
Spyder，它是面向科学开发的 IDE
为了避免报错，我推荐在默认环境下更新所有的包。打开 Anaconda Prompt （或者 Mac 下的终端），键入：
- conda upgrade –all
并在提示是否更新的时候输入 y（Yes）以便让更新继续。初次安装下的软件包版本一般都比较老旧，因此提前更新可以避免未来不必要的问题。
管理包
安装包，请在终端中键入 conda install package_name。
例如，要安装 numpy，请键入 conda install numpy。安装多个包 ：conda install numpy scipy pandas
- 通过添加版本号安装指定包：例如 conda install numpy=1.10
- 卸载包 ：conda remove package_name
- 更新包：conda update package_name
- 更新环境中的所有包（这样做常常很有用）：conda update –all
- 列出已安装的包： conda list。
Conda 还会自动为你安装依赖项。例如，scipy 依赖于 numpy，因为它使用并需要 numpy。如果你只安装 scipy (conda install scipy)，则 conda 还会安装 numpy（如果尚未安装的话）。
如果不知道要找的包的确切名称，可以尝试使用 conda search search_term 进行搜索。例如，我知道我想安装 Beautiful Soup，但我不清楚确切的包名称。因此，我尝试执行 conda search beautifulsoup。
搜索 beautifulsoup
它返回可用的 Beautiful Soup 包的列表，并列出了相应的包名称 beautifulsoup4。
管理环境
要创建环境，请在终端中使用 conda create -n env_name list of packages。
在这里，-n env_name 设置环境的名称（-n 是指名称），
list of packages 是要安装在环境中的包的列表
例如，要创建名为 my_env 的环境并在其中安装 numpy，请键入 conda create -n my_env numpy。
创建环境时，可以指定要安装在环境中的 Python 版本。这在你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时很有用。要创建具有特定 Python 版本的环境，请键入类似于 conda create -n py3 python=3.6 或 conda create -n py2 python=2.7 的命令。
进入环境
- 在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 进入环境。
- 在 Windows 上，请使用 activate my_env。
进入环境后，你会在终端提示符中看到环境名称，它类似于 (my_env) ~ $。环境中只安装了几个默认的包，以及你在创建它时安装的包。你可以使用 conda list 检查这一点。在环境中安装包的命令与前面一样：conda install package_name。不过，这次你安装的特定包仅在你进入环境后才可用。要离开环境，请键入 source deactivate（在 OSX/Linux 上）。在 Windows 上，请使用 deactivate。
保存和加载环境
共享环境这项功能确实很有用，它能让其他人安装你的代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。你可以使用 conda env export > environment.yaml将包保存为 YAML。命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）。
列出环境
使用conda env list 列出你创建的所有环境。你会看到环境的列表，而且你当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境（即当你不在选定环境中时使用的环境）名为 root。
删除环境
使用 conda env remove -n env_name 删除指定的环境（在这里名为 env_name）。