本文主要介绍Anaconda的介绍、安装与配置。
文中内容的参考见 [第8节]，由于侧重点不同，我对不同内容进行了不同程度的删减，希望有进一步了解的同学可进入原网址进行学习。
0. 介绍
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB)，如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。
Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等
Miniconda包括Conda、Python
1. 安装包下载
Windows, macOS, Linux系统各自不同版本安装包可直接从[官网]()(下拉到最后)或[镜像站]()下载
关于查看Windows操作系统位数可根据网上教程：[Windows]()
2. 安装(以Windows系统为例)
双击下载好的exe安装文件，出现如下界面，点击 Next ，I Agree
Fig 2-1. 安装界面
Fig 2-2. 安装界面
然后设置使用者，一般选择All Users，即此电脑上所有用户均可使用；但若有特殊要求也可选择Just Me.
Fig 2-3. 安装界面
然后选择安装位置，可以在默认的C盘，也可使用自定义位置，但有两点注意：1. 不可使用含中文路径 2. 路径中文件夹名称里不能带空格。然后继续点击Next.
Fig 2-4. 安装界面
这里来到 Advanced Options 了，所谓的“高级选项”。我们选择第二个选项，并在之后手动添加环境变量。
Fig 2-5. 安装界面
之后进入真正安装，等待安装完成后，显示Complete后，点击Next，进入最终界面(不会自动跳转)。
Fig 2-6. 安装界面
两个选项为是否进入帮助文档，想看的可以保留，不想的就取消两个√，点击finish完成安装。
- 对于Linux/MaxOS系统，可以通过上网搜索"Linux/MacOS anaconda安装"，根据网页教程即可。
3. 手动配置环境变量
鼠标右击"我的电脑"，点击"属性(R)"
Fig 3-1. "我的电脑"右键界面
进入"控制面板"，点击左上部分中"高级系统设置"
Fig 3-2. 控制面板界面
进入"系统属性"界面，点击最下方"环境变量(N)..."
Fig 3-3. 控制面板界面
进入"环境变量"配置，将光标选中"User的用户变量(U)"中的"Path"，点击下方"编辑(E)..."或双击
Fig 3-4. 环境变量设置界面
进入"编辑环境变量"界面，点击"新建(E)"，
Fig 3-5. 用户环境变量设置
添加Anaconda的安装目录的Scripts文件夹，默认路径为"C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts"，若在之前安装中使用自定义路径，则相应更改
Fig 3-6. 新建环境变量
4. 检查是否配置成功
使用快捷键Win+R，输入"cmd"，点击确认进入"命令提示符"，输入
conda --version
显示conda版本号即为安装成功
Fig 4-1. 配置成功结果
若失败可尝试以管理员方式运行"命令提示符"，重新尝试一次，方式如下：
点击开始菜单，然后界面中我们这里选择所有应用打开进入
Fig 4-2. 以管理员方式运行"命令提示符"
在Windows系统中找到命令提示符，然后这时候在命令提示符上单击鼠标右键，选择以管理员身份运行打开命令提示符。
Fig 4-3. 以管理员方式运行"命令提示符"
5. 检查是否安装成功
在开始菜单-Anaconda文件夹中打开"Anaconda-Navigator"，若成功启动，则说明安装成功。
界面如下：
Fig 5-1. "Anaconda-Navigator"成功启动界面
我们可以看到，Anaconda已经集成了"Jupyter notebook", "Spyder", "qtconsole"等基础功能。这也是我们选择Anaconda而不是仅仅安装Python3的原因。
而我们使用Anaconda的另一个原因是其已提前安装了许多常用Python库(即package)，从开始菜单-Anaconda文件夹进入"Anaconda Prompt"
输入
conda list
即可查看所有已安装的Python库
Fig 5-2. 查看所有已安装的Python库
6. Anaconda基础功能介绍
各功能打开方式
- 打开"Anaconda-Navigator"，点击各个功能的Launch
Fig 6-1. 通过"Anaconda-Navigator"
从开始菜单-Anaconda文件夹中进入
6.2 Anaconda Navigtor
用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。
6.3 Jupyter notebook
基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。
6.4 Jupyter notebook使用说明
除以上两种通用进入方式，还可在"命令提示符"或Anaconda Prompt中通过输入
jupyter notebook
方式直接进入(若失败则重复 [步骤4]，若同意出错则说明环境变量配置出错，则要仔细检查[步骤3]是否出错)
Fig 6-2. 通过"命令提示符"进入jupyter notebook
- 通过之前进入的方式进入Jupyter notebook后，其会通过默认浏览器打开，故建议设置默认浏览器为Google, Edge等。
Fig 6-3. 成功进入notebook后界面(使用edge浏览器)
注意：与此同时，会自动打开"命令提示符"，这是正常现象，在jupyter整个使用过程中不要关闭它，关闭会导致错误。
Fig 6-4. 使用notebook时伴随"命令提示符"
- 新建Jupyter文件则通过右上方New-Python3完成
Fig 6-5. 新建Jupyter文件
- 通过之前介绍方式进入Jupyter都会显示其默认路径中的文件，如果我们想查看其它位置的Jupyter文件，有以下几个方式：
- 直接将文件复制/剪切到默认路径(查看默认路径方法见附录)
- 通过右上角"Upload"，选择需要查看的文件即可
Fig 6-6. 上传其他文件夹Jupyter文件
- 若文件较多，或在某一文件夹内，可通过如下方式变更打开路径(不改变默认路径)
jupyter notebook Path
其中"Path"即为打开路径(注意空格以及路径内斜杠/)
Fig 6-7. 通过"命令提示符"在自定义路径打开notebook
cd /d Path
jupyter notebook
Fig 6-8. 通过"命令提示符"在自定义路径打开notebook
6.5 Spyder
一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境，它最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。
第一次启用，会初始化，耐心等待一段时间，加载完成，界面如图：
Fig 6-9. Sypder启动后界面
6.6 JupyterLab
JupyterLab是Jupyter主打的最新数据科学生产工具，某种意义上，它的出现是为了取代Jupyter Notebook。不过不用担心Jupyter Notebook会消失，JupyterLab包含了Jupyter Notebook所有功能。
JupyterLab作为一种基于web的集成开发环境，你可以使用它编写notebook、操作终端、编辑markdown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。
你可以把JupyterLab当作一种究极进化版的Jupyter Notebook。原来的单兵作战，现在是空陆空联合协作。
Fig 6-10. JupyterLab启动都界面
7.1 Jupyter notebook相关
a. 查看默认路径
通过 [第六节] 方式打开jupyter notebook，并新建Jupyter文件，输入
import os
print(('.'))
后按"Shift+Enter"运行，输出结果即为默认路径
Fig 7-1. 查看默认路径
b. 修改默认路径
一般我们可以看到，Jupyter notebook默认路径在C盘中，相比于此，我们更多的希望新建、储存具体文件的位置在其他盘某个专用位置，如 D:\python_work\ipynb
于是我们可做如下修改：
打开Anaconda Prompt或"命令提示符"，输入(注意 generate 与 -config 间没有空格)
jupyter notebook --generate-config
输出如下图所示，然后输入 n 或不管他
Fig 7-2. 查找默认路径配置位置
从输出中我们可以看到，包含文件
Fig 7-3. 找到配置默认路径的Python文件
输入"Ctrl+F"，搜索下面这句话
The directory to use for notebooks and kernels.
得到
Fig 7-4. 找到文件中需要修改的位置
然后在下一行的``''``中把要更改成的文件夹路径粘贴进去
Fig 7-5. 添加自定义路径
再删除该行前面``#``号
Fig 7-6. 删除备注标识符
c. 还原默认路径
打开Anaconda Prompt或"命令提示符"，输入(注意 generate 与 -config 间没有空格)
jupyter notebook --generate-config
然后输入 y
7.2 Python Package下载源
a. 修改为国内镜像源
Python库源文件一般在国外服务器，可能会出现下载过慢导致提示下载错误error: Timeout，故可以换成国内镜像源，一般选择清华源。若使用原始源没有问题，则不必更换。具体方式如下：
打开Anaconda Prompt或"命令提示符"，输入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
b.换回默认源
打开Anaconda Prompt或"命令提示符"，输入
conda config --remove-key channels
8. 参考网址
[Anaconda详细安装及使用教程(带图文)]()
[Anaconda介绍、安装及使用教程]()
- [6.4 Jupyter notebook使用说明]
[jupyter notebook指定目录打开]()
[Jupyter Notebook打开任意文件夹]()
[JupyterLab，极其强大的下一代notebook！]()
[Jupyter notebook文件默认存储路径以及更改方法]()
[jupyter notebook 如何查看文件的存放路径和更改文件默认存放路径]()
[清华的Anaconda镜像源重新开放]()
[conda(anaconda)删除清华源，改回原源]()
或可通过()进行更方便的浏览。
