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今天来说一下python中一个管理包很好用的工具anaconda，可以轻松实现python中各种包的管理。相信大家都会有这种体验，在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能，这个我在前面的一篇博客中有相关的介绍（详情请查看点击打开链接），但是这种功能对于一些包是可以使用的，但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到的时候，这个时候就会让人很苦恼了。这里我们就来说一下anaconda的好处。
下面是我从别的地方贴来的说辞：
Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。
省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
分析利器： 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。
（1）在我们安装好anaconda的时候，这个工具中会自带很多python的包，我们可以在pycharm中可视化进行查看。
（2）在我们需要使用的包系统中不存在的时候，我们可以很省心的进行包的在线下载，绝对的让你很满意。
废话就说到这里，下面具体说下anaconda的安装和简要的使用方法。
anaconda安装
pycharm导入anaconda
anaconda下载python的包
在这里呢，我就使用比较“笨”方法了，设置环境变量的什么的就省了，如果有需要的可以自己到网上查阅相关的资料。
（下面都是一些口水话，可以稍微了解一下，不必过于斟酌??）
??Anaconda是将Python和许多常用的package（Python开源包）打包直接来使用的Python发行版本，支持Windows、Linux和macOS系统，并有一个conda（开源包packages和虚拟环境environment的管理系统）强大的执行工具。
??Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。
??省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
??分析利器： 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。
1.1 Anaconda的下载
??可以从官网https://www.anaconda.com/download/下载Anaconda的安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）以及操作系统位数（64位 or 32位）。至于是Python的版本是3.6还是2.7，这里推荐你使用Python 3.6 version，因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例，下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
1.2 Anaconda的安装
??下载后的文件为.exe文件，双击该文件进入安装界面。
??1、 依次点击Next –> I agree –> Next进入选择安装目录界面。
??2、 在选择安装目录界面，默认安装路径为C盘。如果想更改安装路径，先在想要安装的目录下新建Anaconda3的文件夹，然后选择该路径。（安装路径根据自己的实际情况安排，不建议安装在C盘，我的安装路径为F:\Anaconda3\，如图2所示）。
??3、 然后点击Next进入到Advanced Options界面。其中有两个选项框，建议将第一个选项框（Add Anaconda to my PATH environment variable，默认为不选）选上。然后点击Install，等待安装完成点击Next –> Finish即可（安装过程可能较长，10 ~ 15分钟，请耐心等待??）。
??4、 可以在命令行中输入conda –version命令检验是否安装成功，成功会显示对应的版本，可以通过python –version命令查看发行版默认的Python 版本（前提是第3步中Add Anaconda to my PATH environment variable的选项框选上）。
1.3 Anaconda的Python包管理
??（由于Anaconda中包含了大部分常用的Python开源包，所以这一步先不用??，当你真正需要安装一个包的时候，可以先查询安装包中是否有该Python包，然后按照下面的相应命令安装）。
??安装一个package的命令：conda install package_name。
??这里package_name是需要安装包的名称。你也可以同时安装多个包，比如同时安装numpy 、scipy 和 pandas，则执行如下命令：conda install numpy scipy pandas。
??你也可以指定安装的版本，比如安装 1.1 版本的 numpy：conda install numpy=1.10。
??移除一个 package：conda remove package_name
??升级 package 版本：conda update package_name
??查看所有的 packages：conda list
??如果你记不清 package 的具体名称，也可以进行模糊查询：conda search search_term。
2 PyCharm
??PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
2.1 PyCharm的下载
??可以从官网https://www.jetbrains.com/pycharm/download/下载PyCharm安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）。由于专业版（Professional）需要激活，并且社区版（Community）已经包含了我们所需要的基本功能，所以这里我们选择社区版（Community）下载（当然，网上有Professional版本的激活码，但不是所有的都能用，如果想使用Professional版本可以自行上网查询破解方法）。以Windows为例，下载界面如图3所示。
2.2 PyCharm的安装
??下载后为.exe文件，双击该文件进入安装界面。
??1、 点击Next进入安装目录选择界面，选择自己要安装PyCharm的目录。我的安装路径为F:\Program Files\PyCharm Community Edition 2017.2.3，如图4所示。
??2、 点击Next进入下一界面，按照自己电脑操作系统的位数（64位 or 32位）选择Create Desktop Shortcut，界面如图5所示。
??3、 依次点击Next –> Install –> Finish 完成软件的安装。
2.3 PyCharm的使用
??1、 点击桌面上的PyCharm图标，打开如下图6所示的界面，点击OK继续。
??2、 依次点击Accept ? OK进入如下图7所示。
??3、 点击Create New Project，进入如下图8的界面。图中的Location是选择你创建python工程的位置及工程名字（根据自己的情况选择，默认位C盘），如图8所示，我的工程目录为F:\Workspace\PycharmProjects，工程名字为test（可以随便取）；图中的Interpreter是你安装Python的解释器，默认的情况下已经帮你选择好，目录为Anaconda的安装目录下的python.exe文件。选择好后，点击create。
??4、 进入的界面如下图9所示，鼠标右键点击图中的工程名字（箭头所指处），然后new选择Python File, 在弹出的界面中填写新建Python文件的名字（任意填写）。
??5、 文件创建成功后便进入如下图10所示的界面，在新建的工程下面出现了你新建的python文件。之后便可以编写自己的程序了。
python-pycharm中使用anaconda部署python环境
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原文地址：https://www.cnblogs.com/pejsidney/p/9216470.html
