1 安装

1.1 安装

官网安装
https://www.anaconda.com/distribution/
注意在最后安装的时候，会弹出一个黑色窗口，千万不要动，千万不要动，千万不要动。重要的事情说三遍，博主就是因为手贱试了十几次才成功。

1.2配置环境变量

1.把anaconda文件夹下的scripts文件夹添加到path环境变量里
关于环境变量的作用和配置请看博主的另一篇文章。
https://mp.csdn.net/mdeditor/86560711#
或者在主页里面找到这篇博客《Linux初入8 通配符，转义字符，环境变量，命令解释过程》，只用了解其中的环境变量是什么就行了
2.检测环境变量
在cmd输入下面的命令，如果成功就OK（如果失败，再查看anaconda文件夹下的scripts文件夹里是否有conda.exe 如果没有很可能是安装的最后一步的时候手贱点了黑色的窗口，那么就卸载安装重来吧）

C:\Users\HP>conda --version
conda 4.6.11

2 anconda是什么

1.简单来说anaconda是一个python代码环境的操控者，把不同的python库进行组合，达到项目体积最小，环境易于切换的效果。
2.什么叫环境？
环境就是代码执行的依赖程序，例如我们运行一个python代码，调用了time这个库。

>>> import time
>>> time.time()
1554699476.6372316

这个代码执行的环境就是在windows平台上，装有time模块的环境，执行的环境是python3环境。
3.anaconda就是对同一台主机上的不同python代码进行环境分配，哪些代码需要哪些环境。。。

3 anconda的常用组件认识

3.1 spyder:

简单的pythonIDE

3.1.1 认识spyder界面的各个区域

3.1.2 每个区域的具体作用

1.编辑区，写代码的地方，可以设置字体大小tool-Preference设置
2.文件导航的地方，不常用。
3.IPython，其实就是把python的一个叫做IPython的模块界面化。比IDLE的功能更加强大。

变量? 查看变量情况

3.2 Anaconda Navigtor与conda ：

3.2.1 conda是一个python的环境管理工具

1.同一台电脑上不同的python环境，
用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。
anconda在下载的时候会下载某个python版本（我此处下载的附带的版本是python3.7.3，我电脑里原本装的版本是python3.6.8），因此在不同的地方查看不同的python版本是不同的，第一条是在全局查看python版本（第一次装python时装的python环境），第二条是在anaconda环境查看。同时二者可以使用的库并不相同。因此可以看作是两个环境

2 conda用于处理conda常用命令
（0）如何查看一个环境，activate命令进入anaconda环境，base环境就是anaconda下载的时候为我们装的环境了。

（1）.环境的创建与删除。
<1>指定环境的名字和python版本
进入base环境后，conda命令创建，-n指定名称，python=指定python版本。

C:\Users\HP>activate
(base) C:\Users\HP>conda create -n learn python=3
一路回车到头

<2>查看这个环境，在anaconda目录下的env目录下，一个目录代表一个环境

<3>指定名字来删除环境，直接删除这个环境对应的文件夹就行了。
（2）.当前环境下包的导入和删除。
进入这个环境，发现有很多模块没有，这是因为这个环境是初始环境，就好像我们刚刚装了python一样。

(base) C:\Users\HP>activate learn

(learn) C:\Users\HP>conda env list 列出所anaconda环境
WARNING: The conda.compat module is deprecated and will be removed in a future release.
WARNING: The conda.compat module is deprecated and will be removed in a future release.
# conda environments:
#
base                     F:\anaconda
learn                 *  F:\anaconda\envs\learn


(learn) C:\Users\HP>conda list 列出当前anaconda环境的包名称
WARNING: The conda.compat module is deprecated and will be removed in a future release.
# packages in environment at F:\anaconda\envs\learn:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
ca-certificates           2019.1.23                     0
certifi                   2019.3.9                 py37_0
openssl                   1.1.1b               he774522_1
pip                       19.0.3                   py37_0
python                    3.7.3                h8c8aaf0_0
setuptools                40.8.0                   py37_0
sqlite                    3.27.2               he774522_0
vc                        14.1                 h0510ff6_4
vs2015_runtime            14.15.26706          h3a45250_0
wheel                     0.33.1                   py37_0
wincertstore              0.2                      py37_0

<1>conda命令（以requests模块为例子）

(learn) C:\Users\HP>conda install requests
(learn) C:\Users\HP>conda remove requests

<2>pip命令

(learn) C:\Users\HP>pip install requests
(learn) C:\Users\HP>pip uninstall  requests

（3）.环境的导入与导出。
我们已经创建好的环境如何导入和导出到别的呢？

conda env export > environment.yaml
将包信息存入yaml文件中.

当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用

conda env create -f environment.yaml

3.2.2 conda的所有命令都在Anaconda Navigtor有对应的按键

可以方便的点点点完成环境的部署（如果在linux运维的话就别想这样了）

3.2.3 在pycharm里使用已有的环境

（如果有问题，请留言联系我）
pycharm->File->Settings->Project Interpret->exsiting Environment选择对应的文件目录下的虚拟环境下的解释器，我这里选择了刚刚创建的learn环境。重启pycharm

3.3Jupyter notebook ：

基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。

3.4qtconsole ：

一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。