Anaconda
序
Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在 Linux、macOS 以及 Windows 系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
此外，Python 的强大之处在于它的应用领域范围之广，遍及人工智能、科学计算、Web 开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等。实现其强大功能的前提，就是 Python 具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。通过对库的引用，能够实现对不同领域业务的开发。然而，正是由于库的数量庞大，对于管理这些库以及对库作及时的维护成为既重要但复杂度又高的事情。
Anaconda
Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda 包含了 conda、Python 在内的超过 180 个科学包及其依赖项。Anaconda 是一个基于 Python 的平台，管理主要的数据科学包，包括 panda、scikit-learn、SciPy、NumPy 和谷歌的机器学习平台 TensorFlow。它与 conda(类似于 pip 的安装工具)、Anaconda 导航器(用于 GUI 体验)和 spyder(用于 IDE)一起打包。
Conda 是 Anaconda 包管理和环境工具，是 Anaconda 的核心。它很像 pip，只是它被设计用于 Python、C 和 R 包管理。
第一步是确认系统上的安装和版本。下面的命令将检查 Anaconda 是否已安装，并将版本打印到终端。
conda –version
更新版本,可以使用 conda 的 update 参数来更新 conda，如下所示。
conda update conda
要创建一个新的虚拟环境，可以运行下面的一系列命令。
conda create -n tutorialConda python=3
与 virtualenv 非常相似，你必须激活新创建的环境。下面的命令将激活 Linux 上的环境。
source activate tutorialConda
conda list 命令将列出当前安装到项目中的包。你可以使用 install 命令添加附加包及其依赖项。
conda list
要将 panda 安装到当前环境中，你需要执行下面的 shell 命令。
conda install pandas
Anaconda Navigator（Anaconda 导航器）
Anaconda 包含一个基于 GUI 的导航应用程序，使开发变得容易。它包括 spyder IDE 和 jupyter notebook 作为预装项目。这允许你从 GUI 桌面环境快速启动一个项目。
python 和包以及 anaconda 的概念关系
基于自己对于这些概念术语之间的关系打一个小比方：
关于 python 与包
包 =“工具”；
下载包 = “买工具”；
写程序 = “用工具做东西”（程序 import 导入）
关于 anaconda
环境 = “好比一栋楼，在楼里面分配一间屋给各种‘包’放，每间房里面的‘包’互不影响”
激活环境 = “告诉电脑，我现在要用这个屋子里面的‘包’来做东西了所以要进这间屋子”
移除环境 = “现在这个屋子里面我原来要用的东西现在不需要了把它赶出去节省电脑空间”
Conda 创建环境相当于创建一个虚拟的空间将这些包都装在这个位置，我不需要了可以直接打包放入垃圾箱，同时也可以针对不同程序的运行环境选择不同的 conda 虚拟环境进行运行。
例如：
env1 装了 pytorch1.0，env2 装了 pytorch1.2，需要使用 1.0 的时候激活 env1，需要使用 pytorch 版本 1.2 的时候激活 env2，这样就不用每次配环境一个一个包重新安装。
参考链接
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