Anaconda（中文翻译为蟒蛇）是目前最受欢迎的Python数据科学和机器学习平台，用于大规模数据处理、预测分析和科学计算，支持Windows、Linux、Mac操作系统。Anaconda附带了1000多个数据包，conda命令行工具和Anaconda Navi-gator的桌面图形用户界面。提供的包管理功能解决了Windows平台安装第三方包经常失败的问题。而且具备的虚拟环境管理的功能解决了多版本Python并存、切换的问题。一般而言，使用Anaconda进行Python开发和机器学习比直接使用官方的Python更加便捷。
（1）下载和安装。Anaconda的下载网址是https：//www.anaconda.com/dis-tribution/#download-section（图2-9）。
图2-9 Anaconda版本选择页面
在下载页面中需要选择操作系统版本和python的版本，读者可以根据自己的操作系统情况进行下载。笔者在此下载安装的是64位Windows系统的Python 3.7版。安装过程和其他Windows软件相似。此外，还可以从历史版本管理页面https：//repo.anaconda.com/archive/下载各种不同的版本（图2-10）。
图2-10 Anaconda历史版本管理页面
（2）Conda。Conda是一个开源的类库管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的类库及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。Conda对类库的管理是通过命令行来实现的，可以通过anaconda Prompt打开Conda的命令窗口（图2-11）。
图2-11 Anaconda菜单
在命令窗口中，可以输入conda——version检测anaconda环境是否安装成功。如果想安装类库，可以在命令窗口输入conda install package_name，也可以在package_name后面增加==版本号，安装指定版本的类库。如conda install numpy==1.12是指安装1.12版的numpy。
当需要同时安装多个类库，如numpy、pandas、scipy，可以键入conda install numpy pandas scipy命令完成安装。如果安装的某个类库还有其他依赖类库，如scipy依赖numpy，则安装scipy时会自动安装numpy，可以避免使用者在安装和使用某个特定类库时遇到类库缺失的问题。
除了管理类库以外，Conda还是一个虚拟环境管理器。在利用Python进行数据分析、机器学习等领域时，由于代码的版本更新问题，运行他人的代码或尝试安装类库时往往需要指定版本的其他类库。而将同一类库的不同版本布置在同一个环境下无疑会为环境的管理和使用增添负担。因而，根据不同的任务要求，为不同应用需求创建相互分离的运行环境，能够避免不同任务之间的相互干扰和影响。上述为特定的任务而配置构建的环境一般被称为虚拟环境，创建虚拟环境能够让用户分割和管理不同应用项目。Conda允许用户方便地安装包括Python在内的不同版本的类库并实现快速切换。对虚拟环境管理的命令主要有Conda create、activate和deactivate。表中列出了Conda工具对类库和虚拟环境管理的常用命令（表2-1）。(www.xing528.com)
表2-1 常见Conda命令及功能
（3）Anaconda Navigator图形用户界面。Anaconda也提供了Anaconda Navi-gator作为图形用户界面完成上述的类库安装和虚拟环境管理功能。其启动可以通过鼠标点击Anaconda Navigator菜单栏即启动或者打开“Anaconda Prompt”并键入命令anaconda-navigator打开如下Anaconda Navigator用户界面。分为home、environments、learning和community四个标签区域。
Home标签显示了可以使用Navigator管理的所有可用应用程序。第一次打开Navigator时，以下流行的Python应用程序已经安装：Jupyter Lab、Jupyter Notebook、Qt Console、Spyder、Vscode等。在每个应用程序框中，用户可以启动应用程序或者安装应用程序（图2-12）。
图2-12 Anaconda Navigator窗口
Environments Tab允许你管理已安装的虚拟环境，左列列出了环境名称列表，单击环境选中激活后，右列列出了当前虚拟环境中的类库。默认视图是显示已安装的包，单击列表旁边的箭头，可选择“未安装”“可升级”或“所有包”更改显示内容（图2-13）。
图2-13 Anaconda Navigator环境窗口
在Learning标签上，介绍了有关Navigator、Anaconda平台和开放数据科学的更多信息。在Community标签上，用户可以了解有关Navigator相关的活动，包括免费支持论坛和社交网络上发布的信息。
（4）使用Jupyter notebook。在Anaconda安装过程中集成安装了Python的开发工具，常用的包括Jupyter notebook。Jupyter notebook的本质是一个Web应用程序，是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释，具有笔记与代码结合起来、代码分段运行、便于数据可视化等优点。安装完Anaconda后可以通过命令菜单或Anaconda Navigator图形界面打开Jupyter notebook，但如果建立了某个虚拟环境，还需要在相应虚拟环境中再次安装Jupyter notebook（图2-14）。
图2-14 Jupyter notebook窗口
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