工具原料：电脑+Anaconda
安装Anaconda方法如下：
一、下载Anaconda
二、 根据系统选择相应版本进行下载（下载速度可能会有点慢），下载之后点击运行就可以安装了，和一般软件安装毫无二致，无需编译。安装成功后的效果如下：
二、在这里有Anaconda管理器（Anaconda Command Prompt），IPython Notebook,IPython QT,IPython,Spyder。点击IPython,就进入了IPython的界面。
三、到此为止，IPython就算安装成功了，之后，可以在命令行（也就是cmd）中输入pip list或者在Anaconda管理器中输入conda list来查看已经安装的库，效果如下：
四、从这些库中可以发现NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas，说明已经安装成功了。
1、pip安装
上一章中，介绍了Anaconda的安装，安装好Anaconda后，就默认安装了包管理工具pip。有的人喜欢使用easy_install，但是这需要你先安装easy_install，其实没必要，目前官方推荐使用pip。
pip安装包或模块很简单，我们只需要在命令提示符（cmd）窗口中使用命令pip install xxx（xxx表示要安装的包或模块名）。
例如：
如果安装（包或模块）后又想卸载掉可以使用命令pip uninstall xxx。
2、下载文件安装
如果我们使用pip安装失败，那么我们可以直接下载包或模块的安装文件，然后手动安装。
常用的两个下载包和模块安装文件的网站：PyPI-the Python Package Index和Python Extension Packages。
2.1 PyPI-the Python Package Index
这个网站是Python官网上的PyPI选项，点击进入：
在上面右上角红线框住的search中输入你要下载的包或模块名，即可进入下载页面。下载的是压缩文件，如何安装呢？
1）解压
2）在命令提示符窗口中，使用cd进入到解压后的文件的路径下
3）输入命令python setup.py install
2.2 Python Extension Packages
这个网站下载的是后缀为.whl的文件，怎么来运行下载的.whl安装文件呢？
1）在命令提示符窗口中，找到指定路径（.whl安装文件的路径）
2）pip install .whl文件名
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 *** 作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例，安装完成后设置PATH的 *** 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
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。
Conda的环境管理
Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换。对于上述安装过程，假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包，那么Python 2.7就是默认的环境（默认名字是root，注意这个root不是超级管理员的意思）。
假设我们需要安装Python 3.4，此时，我们需要做的 *** 作如下：
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# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）
conda create --name python34 python=3.4
# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux &Mac
# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH
# 此时，再次输入
python --version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境
# 如果想返回默认的python 2.7环境，运行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux &Mac
# 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all
用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下，可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。
说明：有些用户可能经常使用python 3.4环境，因此直接把~/anaconda/envs/python34下面的bin或者Scripts加入PATH，去除anaconda对应的那个bin目录。这个办法，怎么说呢，也是可以的，但总觉得不是那么elegant……
如果直接按上面说的这么改PATH，你会发现conda命令又找不到了（当然找不到啦，因为conda在~/anaconda/bin里呢），这时候怎么办呢？方法有二：1. 显式地给出conda的绝对地址 2. 在python34环境中也安装conda工具（推荐）。
Conda的包管理
Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与pip类似。
例如，如果需要安装scipy：
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# 安装scipy
conda install scipy
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.4，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）
# 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包
conda的一些常用 *** 作如下：
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# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n python34 numpy
# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装
# 更新package
conda update -n python34 numpy
# 删除package
conda remove -n python34 numpy
前面已经提到，conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本，例如
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# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本
补充：如果创建新的python环境，比如3.4，运行conda create -n python34 python=3.4之后，conda仅安装python 3.4相关的必须项，如python, pip等，如果希望该环境像默认环境那样，安装anaconda集合包，只需要：
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# 在当前环境下安装anaconda包集合
conda install anaconda
# 结合创建环境的命令，以上 *** 作可以合并为
conda create -n python34 python=3.4 anaconda
# 也可以不用全部安装，根据需求安装自己需要的package即可
设置国内镜像
如果需要安装很多packages，你会发现conda下载的速度经常很慢，因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是，清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像，我们将其加入conda的配置即可：
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# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels
# TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
执行完上述命令后，会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件，记录着我们对conda的配置，直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。
跋
Anaconda具有跨平台、包管理、环境管理的特点，因此很适合快速在新的机器上部署Python环境。总结而言，整套安装、配置流程如下：
下载Anaconda、安装
配置PATH（bashrc或环境变量），更改TUNA镜像源
创建所需的不用版本的python环境
Just Try!
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