Anaconda集成了常用的扩展包，能够方便地对这些扩展包进行管理，比如安装和卸载包，这些操作都需要依赖conda。conda是一个在Windows、Mac OS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统，可以快速地安装、运行和更新软件包及其依赖项。

一、下载Anaconda

下载地址：

Anaconda | Anaconda DistributionAnaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.https://www.anaconda.com/products/individual#DownloadsIndex of /https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

二、安装Anaconda

安装过程中，这里可以先不用选Add sys path，只勾选Register。

三、配置Anaconda

配置环境变量

添加安装目录及相应bin目录到Path

通过命令检查conda是否安装成功

conda --version

查看python版本号

python --version

配置国内镜像源

输入下面命令配置为清华源

conda config --add channels    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

四、使用Anaconda

打开Anaconda Navigator：

其中已经安装好的直接可以点击Launch

接下来点击左列的Environment，新建开发用虚拟环境即可使用。

五、Conda常用命令

Conda官网文档：

Command reference — conda 23.1.0.post69+ffc8ded25 documentationhttps://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html

conda --version #查看conda版本，验证是否安装
conda update conda #更新至最新版本，也会更新其它相关包
conda update --all #更新所有包
conda update package_name #更新指定的包
conda create -n env_name package_name #创建名为env_name的新环境，并在该环境下安装名为package_name 的包，可以指定新环境的版本号，例如：conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas，创建了python2环境，python版本为2.7，同时还安装了numpy pandas包
conda create --name new_env_name --clone old_env_name #复制old_env_name为new_env_name
source activate env_name #切换至env_name环境
source deactivate #退出环境
conda info -e #显示所有已经创建的环境
conda list #查看所有已经安装的包
conda install package_name #在当前环境中安装包
conda install --name env_name package_name #在指定环境中安装包
conda remove --name env_name –all #删除环境
conda remove – name env_name package #删除指定环境中的包
conda remove package #删除当前环境中的包