anaconda安装步骤如下：
*** 作设备：戴尔笔记本电脑
*** 作系统：win10
*** 作程序：anaconda5.3.1
1、这是欢迎界面，点击下一步，即Next，如下图所示：
2、选择All Users，点击Next，如下图所示：
3、选择安装路径，接下来点击“next”，如下图所示：
4、第二个默认使用python版本选上，之后选择install，如下图所示：
5、等待安装进度条，如下图所示：
6、提示安装成功，下一步，如下图所示：
7、提示安装VScode，选择点击“skip”，如下图所示：
8、两个“learn”，都取消打勾，最后点击Finish完成安装，如下图所示：
到上月为止，Python 3.6 对我来说已经死掉了。
如果你一直在关注Python, 不知道它对大家是不是也是这样？
为什么这么说呢？因为以后它将不再收到错误或安全修复程序。这意味着如果你在本月之后使用 Python 3.6，你自己需要自担风险。
当然现在可能不像我说的这样。 但最近发现的 Log4j 漏洞给了我们警钟。 虽然这并不直接涉及 Python，但它最终会是一个非常有权威的和痛苦的案例。
还有一个问题。考虑一下：截至 2021 年 12 月 16 日，从 PyPI 下载的包中至少有 17.39% 基于 Python 3.6。这就表示这个版本的 Python 即将结束。
如果你看到 3.6 或更早版本，则到 2021 年 12 月底，将不再收到更新或错误修复。要解决该问题，必须升级到最新版本的 Python。因为 3.6 将达到生命周期终止 (EOL)，所以它不会再收到错误修复，即使它们很重要。你可能会发现自己使用 Python 和已知的 CVE，其 CVSS 分数为 10.0，但不会被修补
例如，假设你使用的是 Ubuntu Server 20.04，这是一个长期版本。此 LTS 发行版的支持期限到 2025 年。因此，理论上，还有三年的支持期。这是否意味着无需更新 Python？理论上，是的。使用 LTS 版本时，将收到安全更新，也会有告警，但即使收到安全更新，也无法获得错误修复，当然也不会有任何的新功能包含其中。
更糟糕的是，可能第三方框架和库都不会更新。那就必须被困在仍然支持 Python 3.6 的的这个版本上。
接下来说点好消息：
大多数较新的版本（例如 Ubuntu 20.04.3 和 RHEL 8.5）都附带 Python 3.9。我目前有一个附带 Python 3.8 的 Ubuntu Server 20.04。运行sudo do-release-upgrade（升级到20.04.3）后，Python包升级到3.9。但即使是最初的 20.04 版本也包含 Python 3.8。
大家很可能仍在使用 Ubuntu 18.04，它在 2023 年之前仍受支持。但是 Ubuntu 18.04 附带了 Python 3.6……该版本即将发布。因此，即使距离 18.04 还剩一年，但Python 版本已经过时了。
如果你想在 Ubuntu 18.04 上升级 Python，你可以借助 Anaconda。为此，请使用以下命令下载 Anaconda 安装程序：
通过以上命令就可以升级到3.9版本了。
但是版本升级后，但目前你可能还在使用这3.6版本的各种库，框架或其它模块，如果升级到3.9后，是无法保证这些模块的兼容的，这就意味这我们必须非常小心的进行代码改动，当然如果这些外部库有升级那是最好升级到新版本，我知道这个过程非常不容易，但最终的结果是值得的，加油，努力！
序
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
个人尝试了很多类似的发行版，最终选择了Anaconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anaconda的理解，并简要总结下相关的 *** 作。
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 *** 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 u.cn/anaconda/pkgs/free/
# 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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