软件说明:
Anaconda是Red Hat Linux和Fedora的安装管理程式。它以Python及C语言写成，以图形的PyGTK和文字的python-newt介面写成。它可以用来自动安装配置，使用户能够以最小的监督运行。Anaconda安装管理程式应用在RHEL，Fedora和其他一些项目，Anaconda提供纯文字模式和GUI模式，用户可以安装在各种各样的系统。该软件默认已经集成了大量的python库文件，可以作为python的集成开发环境使用。
下载：
官网最新版本下载: Free Download | Anaconda
历史版本下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/
下载界面图如下，包括现阶段各个版本：
Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本，我们这里以 Windows 版本为例，Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64.exe文件名含义：3是Python版本 3.x ，Windows-x86是32 位系统，Windows-x86_64是64 位。
因为Anaconda包含了大量的科学包，所以载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等，Miniconda只包括Conda、Python。
安装：
Anaconda 的安装非常简单，和普通软件一下，下载成功后，一路点击“Next”即可安装完毕。
在安装过程中，注意选择安装路径，尽量不要安装到C盘，以免挤占操作系统运行空间。
另外注意环境变量的注册，初学者建议把下面两个选项勾选上，用起来省事。(老手的话不建议把1环境变量添加到系统变量勾选，这样可以保持软件环境的独立性)。
安装完成以后，会在 Windows 启动菜单里面看到 Anaconda，如下图所示：
命令使用：
Anaconda自带的有自己的命令行窗口，打开命令行(最好用管理员模式打开) 输入
conda --version如果弹出相应的版本号，说明安装成功。
相关包升级命令：
conda upgrade --all 创建一个名称为python36的虚拟环境并指定python版本为3.6(这里conda会自动找3.6中最新的版本下载)：
conda create -n python36 python=3.6或者使用以下命令也可以:
conda create --name python36 python=3.6环境的名字和python的版本可以修改指定。
激活虚拟环境:
进入到虚拟环境的Scripts目录，使用activate命令即可。
换到这个环境, 一样还是用activae命令 后面加上要切换的环境名称，不如环境名叫learn,
activate learn 如果忘记了名称我们可以先用conda env list 去查看所有的环境。
移除环境:
conda remove --name test --all
环境使用总结：
安装第三方包
输入: conda install requests
或者: pip install requests
来安装requests包.安装完成之后我们再输入python进入解释器并import requests包, 这次一定就是成功的了.
卸载第三方包
那么怎么卸载一个包呢
conda remove requests
或者
pip uninstall requests
就行啦.
查看环境信息
要查看当前环境中所有安装了的包可以用
conda list
导入导出环境
如果想要导出当前环境的包信息可以用
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
其实命令很简单对不对, 我把一些常用的在下面给出来, 相信自己多打两次就能记住
activate // 切换到base环境
activate learn // 切换到learn环境
conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)
conda env list // 列出conda管理的所有环境
conda list // 列出当前环境的所有包
conda install requests 安装requests包
conda remove requests 卸载requets包
conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包
conda update requests 更新requests包
conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息
conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境
