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# Ananconda
官方网站： [https://www.anaconda.com/”](https://www.anaconda.com/") >
下载： [https://www.anaconda.com/download/”](https://www.anaconda.com/download/") >
### Ananconda 是什么
Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。
#### 已经有了python，为什么还需要 Ananconda?
1. Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据
2. 管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包
3. 管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到
### 安装Ananconda
下载地址：
点击exe执行文件进行安装,并添加环境变量 `%Ananconda_HOME%/Scripts` 到Path下即可。
### 使用Ananconda管理包
**查询已经安装的包：**
```bash
conda list
```
**安装包：**
```bash
conda install matplotlib
```
**更新包：**
```bash
conda update matplotlib
```
**卸载包：**
```bash
conda remove matplotlib
```
**修改镜像：**
默认镜像地址是国外网络，下载速度过慢，可以将镜像改为清华大学：
```
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
```
### 使用Ananconda管理环境
conda可以为项目建立不同的运行环境，比如是使用python3还是python2。
**创建一个环境:**
```python
conda create –n python27 python=2.7 numpy
# -n 代表name，环境名称
# python=2.7 代表使用python版本2.7
# numpy是要安装在环境中的包名称
```
**进入环境（使用环境）：**
```
conda activate python27
```
**离开环境:**
```
deactivate
```
**共享环境:**
共享环境可以让其他人安装你代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。你可以通过导出环境配置，并分享给其他人，从而达到环境共享的目的：
```
# 导出当前环境配置到yaml文件中
conda env export > environment.yaml
```
**导入环境：**
```
conda env update -f=/path/to/environment.yml
```
**列出环境：**
```
conda env list
```
**删除环境：**
```
conda env remove -n python27
```