前言
大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引，想要写一个网站可以使用 Django ，想要做数学运算就想到了 Numpy ，想做数据分析可以用 Pandas 等等
但是安装的包越多，python 的环境就会出现越来多的兼容性问题，比如两个包同时依赖于 Scipy，但是A包和B包他们对于 Scipy 的版本不同，导致装了A包就无法装B包。
为了解决这个恼人的问题，Anconda3 就大显神通了，它是一个免费的 Python 发行版，其最大的特色是 Virtualenv(虚拟环境)，通过 Conda 管理器可以同时管理多个 Python 环境，回到上面的问题，如果我们把A包和B包隔离开，让他们处于两个不同的 python 环境就好了,问题就迎刃而解了。
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上面我们说了 Anaconda 的作用后，下面我就开始讲一下如何正确的下载安装、配置，以及使用 Anaconda
首先我们进入 Anaconda 的官网
https://www.anaconda.com/distribution/
在下载界面的下方就可以看到 Anaconda 的下载地址，上面有三个选项分别是 Windows macOS 以及 Linux 我们选择我们系统对应的就可以了，下面是python的版本，这里我们安装最新的 Anaconda3 也就是 Python 3.7 version 点击Downloade，耐心等待一下就可以下载好了。
上图就是就是安装界面了，这个 Windows 下面的安装包，点击 Next。
点击 I Agree
这里表示，你是自己使用还是你计算机下面所有的用户都可以使用，因为我们一般都是个人计算机，所以我建议选择 Just Me
这里就要开始选择安装路径了，如果C盘空间足够大的话，我建议直接安装在默认路径。
到了这一步就比较关键了，其中第二个选项一定勾选，至于第一个选项，它的意思是会把anconda添加进环境变量，建议勾选第一个选项，这样子我们直接可以在cmd命令控制台使用conda命令，否则必须在开始菜单的(Anaconda (64-bit))这个程序去运行conda 命令。
开始安装了，这个可能要等一段时间，小编使用 nvme 的固态硬盘，大约需要 5min
可以看到安装好了之后，可以看到 Anconda和 Pycharm 的商业互吹界面，但是不得不说这一组好用的工具组合，后续我们也会介绍怎么在 Pycharm 里配置 Anaconda
取消这两个勾选，我们点击完成，如果不取消也可以，它会弹出一些Anaconda的介绍。
简单提一下 macOS 和 Linux 下的安装方法：
在 macOS 里，安装方法和普通的软件安装并没有什么不同，直接拖动安装就可以了，后面也会遇到类似于配置环境变量的选项，建议全部勾选。
在 Linux 里，我们下载的安装包可能是Anacond3_xxx.bash (xxx代表这个安装包的版本号)在所在文件里打开 terminal 输入bash ./Anacond3_xxx.bash 之后会出现一些描述性的文件，我们一直按住回车键，会一直滚屏出现安装前需要看的条款，到文末会弹出是否接受的询问，我们选择 yes ,在后面的安装路径或者是配置环境变量我们选择yes或者回车就可以了。
在这里我们就已经安装好 Anaconda 了，下面我们介绍一下如何使用和配置 Anaconda，它最便捷的地方在于虚拟环境，下面我们开始创建一个Python虚拟环境。
首先打开 cmd(macOS和Linux为terminal)
我们输入 conda info -e
上面的指令的意思是，列出现在 Anaconda管理的所有环境，可以看到我的 conda 下面有5个环境，如果是第一次安装一般只有一个环境就是 base
下面我们开始创建我们第一个虚拟环境
输入指令conda create -n myenv python=3.6
等待一会儿就会出现这样的画面，其中橙色框框是我们下载相关资源的网络位置，一般来说这里的信息你们和我图上是不同的，我已经更改过 conda 的镜像源，所以这里的网址是清华镜像源。
更换镜像源是十分重要的步骤，如果你没有xx上网，这里请求的资源是从国外的服务器请求的，下载速度是会非常慢，那么如何更换镜像源？
下面我们开始更换镜像源，我们进入清华镜像源的网站: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
在这份帮助指南上，我做一些简短的说明。首先，注意一下画橙色线的地方，我们需要更改我们用户文件夹下的.condarc这个文件，如果你是 Windows ，需要执行那句指令才可以看到这个文件，至于 macOS 和Linux 用户，可能在文件下是看不见这个文件的，但是它是存在的，只不过是一个隐藏文件，我们在我们的用户文件下，直接使用vim命令去编辑这个文件就好。
把.condarc里原来的内容替换成灰色区域的代码。我们再次执行 conda create -n myenv python=3.6选择yes，就会发现更换镜像源之后下载速度快多了。
需要注意的是，我们这里仅仅是更换了Anaconda 的镜像源，只有使用 conda 命令安装包的时候才会使用国内源，当使用 pip 安装的时候，还需要对pip进行换源操作 pypi 的换源方法在如下网址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
在最后的描述中，我们可以了解到，如果想要使用虚拟环境，需要使用 conda activate myenv(这里的myenv是我们刚刚在创建虚拟环境的时候所起的名字)，我们输入这个指令，在命令号前面的首部，就可以看见我们的环境名字，这表明我们当前是在这个虚拟环境在进行操作，我们在这里执行pip或是是conda的安装命令都会把安装包安装在这个虚拟环境中。
来试一下 conda install numpy 吧，如果你已经更换了 pypi 源可以试一下 pip install numpy
到现在我们还没有把 Anaconda 和Pycharm 这对cp组合起来呢，下面介绍一下，如何在 Pycharm 里使用我们创建好的conda虚拟环境。
首先打开Pycharm，在 file 里面 open 一个新建的空的文件夹，切记不要新建 project ，打开后，选择 Settings
选择 Project Interpreter
这里可以看到使用的是一个private名字的虚拟环境，是我之前已经创建好的，如果在你的界面，这里的环境应该是空的，不论怎么样都没关系，因为下面我们会添加我们的conda虚拟环境，在蓝色路径打码的旁边有一个齿轮样式的图标，点击它。
在右边的选项里面我们选择 conda 环境，选择第二个选项现存有的环境，一般来说 Pycharm 会很贴心的为我们自动设置环境路径，如果没有自动设置也没有关系，一般来说这个虚拟环境的路径在你用户文件夹下的 Anaconda3 的 envs 文件下，进入对应的虚拟环境文件里，找到 python 文件就可以了，至于红线的选项，如果勾选得话，在另外一个项目也可以引用这个 python 环境，不勾选只能当前的项目可以看到，不过没关系，即使没有勾选，在另外一个项目里也可以随时用相同的方法add回来。
一切都完成后，点击 Apply ，就可以在这个文件夹下 New 一个 python 文件了，一般来说第一次使用环境系统都需要 Indexing 一下所有的资源文件，在 run 的标志由灰变亮之后，就可以开始愉快地打代码了。
end
Anaconda 是一个高效的 python 环境管理器，目前 Anaconda Jupyter 或者 Anaconda Pycharm 已经越来越成为一种主流趋势，使用更高效的工具，可以创造更多的快乐。
final
听说点“在看”的，扫了下方二维码的人都变得更好看咯~
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