本文主要向大家介绍了Anaconda Python语言安装使用，通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习Python语言有所帮助。

Anaconda概述

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。

进入下文之前，说明一下conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。

Anaconda的安装

Anaconda的下载页参见官网下载，Linux、Mac、Windows均支持。

安装时，会发现有两个不同版本的Anaconda，分别对应Python 2.7和Python 3.5，两个版本其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到，安装哪个版本并不本质，因为通过环境管理，我们可以很方便地切换运行时的Python版本。（由于我常用的Python是2.7和3.4，因此倾向于直接安装Python 2.7对应的Anaconda）

下载后直接按照说明安装即可。这里想提醒一点：尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限，仅为个人安装，安装目录设置在个人主目录下（Windows就无所谓了）。这样的好处是，同一台机器上的不同用户完全可以安装、配置自己的Anaconda，不会互相影响。

对于Mac、Linux系统，Anaconda安装好后，实际上就是在主目录下多了个文件夹（~/anaconda）而已，Windows会写入注册表。安装时，安装程序会把bin目录加入PATH（Linux/Mac写入~/.bashrc，Windows添加到系统变量PATH），这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例，安装完成后设置PATH的操作是

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# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin

echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# 更新bashrc以立即生效

source ~/.bashrc

将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin

echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# 更新bashrc以立即生效

source ~/.bashrc

配置好PATH后，可以通过which conda或conda --version命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本，运行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。

官网下载：https://www.continuum.io/downloads
这里我选择的是3.6,64位版本
国内下载网站：
Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 
安装比较简单，我们一笔带过

可以看到提供了以下功能

我们可以结合Python工具pycharm，安装anaconda时已经自动配置了环境变量，所以可以自动发现Python的路径

如果没有就需要手动点击后面的小齿轮，选择local添加了
设置编程模板

# -*- coding:utf-8 -*-"""@author:Your_name@file:${NAME}.py@time:${DATE}${TIME}"""

现在就可以新建项目来使用了；

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库的镜像，运行以下命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

运行 conda install numpy 测试一下吧。

Miniconda 镜像使用帮助
Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代，默认只包含了 python 和 conda，但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包。

Miniconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载。

Conda 三方源
当前tuna还维护了一些anaconda三方源。

Conda Forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
bioconda
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

以上就介绍了Python的相关知识，希望对Python有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容，请关注职坐标编程语言Python频道！