anaconda简绍
anaconda和python的关系
python是一门编程语言，官方的Python包含了核心的模块和库，为了使用其他的功能，需要单独下载其他的模块和库。
anaconda将python和许多更高级功能的库捆绑在一起，形成了一个方便的科学计算环境，安装了Ananconda就相当于安装了Python外加这些模块和库。省去了自己下载和安装各种包的麻烦，特别上linux上升级和安装python十分麻烦。当然Anaconda主要的功能还在于你可以方便进行环境管理。
总之anacond = python + 高级功能库 + IDE（集成开发环境，anaconda包中自带的IDE: jupyter notebook 和spyder）
Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别
- Anaconda
Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。 - conda
conda是anaconda中包及其依赖项和环境的管理工具。conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。只要你安装了anaconda就会自动安装conda包。
conda包不仅仅适用于Python, 还适用于R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN等其他语言。并可以在任何平台上运行。
conda可以快速安装、运行和升级包及其依赖项。并可以在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。 - PIP
PIP是通用的Python包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载、更新等功能。在Python3.4（一说是3.6）及更新的版本中，PIP已经捆绑安装了，不需要再单独安装。 - virtualenv
virtualenv是用于创建一个独立的Python环境的工具包。可通过pip安装使用。
pip 与 conda 比较
- 依赖项检查
pip：
- 不一定会展示所需其他依赖包。
- 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。
- 列出所需其他依赖包。
- 安装包时自动安装其依赖项。
- 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。
- 环境管理
pip:维护多个环境难度较大。
conda:比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。 - 对系统自带Python的影响
pip：在系统自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其他程序。
conda：不会影响系统自带Python。 - 适用语言
pip：仅适用于Python。
conda：适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN等。 - conda与pip、virtualenv的关系
conda结合了pip和virtualenv的功能。
conda管理 window用户在anacon目录下启动“Anaconda Prompt”，macOS和Linux用户请使用“Terminal”进行操作。
- 【anaconda使用教程】conda自身相关
- 查看当前conda工具版本号:
conda --version - 查看包括版本的更多信息:
conda info - 更新conda至最新版本:
conda update conda - 查看conda帮助信息:
conda -h
- 查看当前conda工具版本号:
- conda环境管理相关
- 查看conda环境管理命令帮助信息：
conda create --help - 创建python环境（创建出来的虚拟环境所在的位置为conda路径下的env/文件下,默认创建和当前python版本一致的环境.）：
conda create --name envname - 创建新环境时指定版本(以python3.6版本为例)，环境名称为python36：
conda create --name python36 python=3.6 - 切换环境(以python36的环境为例，默认是base环境），切换后可通过python -V查看是否切换成功：
conda activate python36 - 返回前一个python环境：
conda deactivate - 显示已创建的环境，会列出所有的环境名和对应路径:
conda info -e - 删除虚拟环境（envname为环境名称）:
conda remove --name envname --all - 指定python版本,以及多个包（envname为环境名称）：
conda create -n envname python=3.6 scipy=0.15.0 astroib numpy - 查看当前环境安装的包:
conda list #获取当前环境中已安装的包conda list -n python36 #获取指定环境中已安装的包(python36为环境名) - 重命名环境（conda 其实没有重命名指令，实现重命名是通过 clone 完成的，分两步：先 clone 一份 new name 的环境然后删除 old name 的环境）比如，想把环境 rcnn 重命名成 tf:
conda create -n tf --clone rcnn #克隆环境rcnnconda remove -n rcnn --all #删除rcnn环境 - 克隆一个环境(clone_env 代指克隆得到的新环境的名称,envname 代指被克隆的环境的名称):
conda create --name clone_env --clone envnameconda info --envs #查看conda环境信息
- 查看conda环境管理命令帮助信息：
- 包相关
- 查看当前环境下所有的包（前提是进入到该环境下）：
conda list - 查找包：
conda search py #模糊查找，即模糊匹配，只要含py字符串的包名就能匹配到conda search --full-name python #--full-name表示精确查找，即完全匹配名为python的包 - 安装更新删除包:
conda install scrapy #在当前环境中安装包conda install -n python36 scrapy #在python36环境中安装包conda update scrapy #在当前环境中更新包conda update -n python36 scrapy #在python36环境中更新包conda update --all #更新当前环境所有包conda remove scrapy #在当前环境中删除包conda remove -n python36 scrapy #在python36环境中删除包
- 查看当前环境下所有的包（前提是进入到该环境下）：
- Python管理相关
- 查找可以安装的python：
conda search python #查找所有名称包含python的包 - 安装不同版本的Python(在不影响当前版本的情况下,新建环境并安装不同版本的python)
conda create -n py36 python=3.6 anaconda #py36为您要创建的环境的名称。anaconda是元数据包，带这个会把base的基础包一起安装，不带的话新环境只包含python3.6相关的包。 python = 3.6是您要在此新环境中安装的软件包和版本。 - 激活想要使用的环境（py36为环境名）:
conda activate py36 - 更新Python：
conda update python - 将python更新到指定版本的:
conda install python=3.6
- 查找可以安装的python：
- 分享环境(在不同的电脑上创建相同的环境-同一个版本的python及各种包)
- 首先通过activate target_env（target_env为要分享的环境名），然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件：
conda env export > environment.yml - 小伙伴拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境:
conda env create -f environment.yml
- 首先通过activate target_env（target_env为要分享的环境名），然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件：
