Anaconda介绍
最近在看《Python语言及其应用》这本书，作为一本介绍Python语言和应用的书非常不错。在这本书的最后，介绍了一些Python常用的第三方类库，像科学计算库、金融计算库、图形图像库等等。其中也介绍了Anaconda。不过其实Anaconda我之前在网上就了解了一下，不过感觉没啥用。但是看了这本书之后，我感觉Anaconda还是很有用的，所以来介绍一下。
Anaconda是一个科学计算包，包含了一个Python二进制分发包、很多Python科学计算类库（总计超过720个开源类库）、以及一个方便的包管理器工具来下载其他类库。如果你需要使用Python进行科研工作，一劳永逸地下载Anaconda是一个不错的办法。
下载Anaconda
首先到下载页面下载Anaconda，它是跨Windows、MacOS、Linux三个平台的，并且有Python3和Python2两个版本。安装你自己的需求下载对应的就行了。对于我来说，自然是下载Python3的Windows版本。在网页上还可以看到，Anaconda大约有400多M，而标准Python安装包才几十M，因为Anaconda包含了很多第三方类库。
当然我测试了一下，发现下载速度很慢，需要访问外国网站。不过我在使用迅雷下载的时候，发现评论里面说去清华镜像下载。所以我就查了一下，果然发现镜像下载页面。试了一下下载速度飞快。
下载完成之后安装即可。唯一需要注意的就是安装过程中的两个选项：第一个询问是否将Anaconda添加到环境变量中，如果不添加的话，如果想要使用命令行只能打开Anaconda自带的命令行工具；第二个选项会询问是否将Anaconda的Python注册为系统的主要Python，如果选择的话，其他程序例如IDE以及其他依赖Python的程序改为识别Anaconda的Python。如果没有特殊需求的话，安装默认配置安装即可。由于Anaconda附带了700多个类库，所以安装可能会比较慢（类似Qt那样的慢）。
设置Anaconda镜像
默认情况下Anaconda安装软件包会比较慢，我们可以使用镜像来加速。在上面的清华镜像网站上就有添加Anaconda的教程。
如果要添加conda命令的镜像，可以使用下面的命令。
代码语言：javascript复制
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
如果需要添加第三方源，还可以使用下面的命令，添加conda-forge和msys2的源。
代码语言：javascript复制
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
使用Anaconda
安装完成之后，我们打开开始菜单，会发现Anaconda安装了很多东西。下面来逐一介绍一下。
包管理器
首先来说说包管理器。Anaconda会为我们安装两个新条目，Anaconda Navigator和Anaconda Prompt，前者是conda命令的图形化客户端，后者是命令提示符。
下面就是Anaconda Navigator的截图，有兴趣的同学可以自己探索一下。
如果需要使用命令来安装软件，可以使用conda命令来安装，使用方法基本上和pip差不多，这里就不废话了。
交互环境
IPython
一开始我把IPython和IronPython搞混了，前者是一个改良的Python交互环境，后者则是基于.NET平台编写的Python解释器。
下面是IPython的截图，可以看到它比普通的Python解释器窗口功能更丰富，对于每一条输入输出都带了编号，如果需要重复输入原来的内容，可以使用编号代替重复输入。
Jupiter Notebook
如果不喜欢IPython的终端界面，可以试一试Jupiter Notebook。它是IPython的Web封装，在浏览器中交互运行Python代码。
Spyder
然后来说说Spyder，这是一个图形化的Python交互环境，可以当做IDE来使用。具体的使用和配置我也不太清楚，有兴趣的同学可以自行探索一下。
其他工具
Anaconda基本上就是一个科学计算包，所以安装好了之后，就可以直接使用它附带的各种科学计算工具了。由于我自己对这方面也不甚了解，所以就不说了。
总之，如果你希望进行一些科学计算等方面的学习和研究，又不想一个一个地安装Python模块，那么就来使用一下Anaconda吧。它附带的各种工具，说不定可以满足你的需求。
