anaconda是乙個用於科學計算的python發行版，支援 linux, mac, windows系統，提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。anaconda利用工具/命令conda來進行package和environment的管理，並且已經包含了python和相關的配套工具。
這裡先解釋下conda、anaconda這些概念的差別。conda可以理解為乙個工具，也是乙個可執行命令，其核心功能是包管理與環境管理。包管理與pip的使用類似，環境管理則允許使用者方便地安裝不同版本的python並可以快速切換。anaconda則是乙個打包的集合，裡面預裝好了conda、某個版本的python、眾多packages、科學計算工具等等，所以也稱為python的一種發行版。其實還有miniconda，顧名思義，它只包含最基本的內容——python與conda，以及相關的必須依賴項，對於空間要求嚴格的使用者，miniconda是一種選擇。
進入下文之前，說明一下conda的設計理念——conda將幾乎所有的工具、第三方包都當做package對待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理與環境管理的約束，能非常方便地安裝各種版本python、各種package並方便地切換。
安裝時，會發現有兩個不同版本的anaconda，分別對應python 2.7和python 3.5，兩個版本其實除了這點區別外其他都一樣。後面我們會看到，安裝哪個版本並不本質，因為通過環境管理，我們可以很方便地切換執行時的python版本。（由於我常用的python是2.7和3.4，因此傾向於直接安裝python 2.7對應的anaconda）
anaconda的優點總結起來就八個字：省時省心、分析利器。
conda 是開源包（packages）和虛擬環境（environment）的管理系統。packages 管理：
可以使用 conda 來安裝、更新 、解除安裝工具包 ，並且它更關注於資料科學相關的工具包。在安裝 anaconda 時就預先整合了像 numpy、scipy、 pandas、scikit-learn 這些在資料分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 並不僅僅管理python的工具包，它也能安裝非python的包。比如在新版的 anaconda 中就可以安裝r語言的整合開發環境 rstudio。
虛擬環境管理：在conda中可以建立多個虛擬環境，用於隔離不同專案所需的不同版本的工具包，以防止版本上的衝突。對糾結於 python 版本的同學們，我們也可以建立 python2 和 python3 兩個環境，來分別執行不同版本的 python **。
#首先給指令碼乙個可執行許可權chmod 755 anaconda3-5.0.0.1-linux-x86_64.sh
#執行指令碼，根據提示該回車的回車。
sh anaconda3-5.0.0.1-linux-x86_64.sh
#新增環境變數
export path=/root/anaconda3/bin:$path
#要不你重啟執行，要不就執行下面命令讓環境變數立刻生效。
source /etc/profile
#檢視版本
anaconda -v
#測試安裝scrapy
coda install scrapy
[root@localhost ~]# python
python 3.6.2 |anaconda, inc.| (default, sep 30 2017, 18:42:57)
[gcc 7.2.0] on linux
>>> import scrapy
>>>
安裝完成後，我們還需要對所有工具包進行公升級，以避免可能發生的錯誤。開啟你電腦的終端，在命令列中輸入：
conda upgrade --all
這裡 package_name 是需要安裝包的名稱。你也可以同時安裝多個包，比如同時安裝numpy 、scipy 和 pandas，則執行如下命令：
conda install numpy scipy pandas
你也可以指定安裝的版本，比如安裝 1.1 版本的 numpy ：
conda install numpy=1.10
移除乙個 package：
conda remove package_name
公升級 package 版本：
conda update package_name
檢視所有的 packages：
conda list
如果你記不清 package 的具體名稱，也可以進行模糊查詢：
conda search search_term
Linux安裝python和anaconda教程
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