转载文章：《Anaconda详细安装及使用教程（带图文）》 *版权声明：*本文为博主「代码帮」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 *原文链接：*https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148
转载文章：《安装Anaconda后，“‘python’不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件”的问题解决》 *版权声明：*本文为博主「BetterManXJS」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 *原文链接：*https://blog.csdn.net/BetterManXJS/article/details/82502730
下载地址：Anacode官网下载
Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本，我们这里以 Windows 版本为例，点击那个 Windows 图标。
我这里选择下载
Python 3.7 version –Python 3.7 版 安装 Anaconda 双击下载好的 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件，出现如下界面，点击 Next 即可。 点击Next 点击 I Agree （我同意），不同意，当然就没办法继续安装啦。 假如你的电脑有好几个 Users ，才需要考虑这个问题。其实我们电脑一般就一个 User，就我们一个人使用，如果你的电脑有多个用户，选择All Users。我这里直接 Just Me，继续点击 Next 。 Destination Folder 是“目标文件夹”的意思，可以选择安装到什么地方。默认是安装到 C:\ProgramData\Anaconda2文件夹下。你也可以选择 Browse… ，选择想要安装的文件夹。
这里提一下，Anaconda 很强大，占用空间也不小啊，2.6GB，差不多是一部高清电影的体积了。不过，为了学习，这点硬盘空间算什么呢。
继续点击 Next 。 这里来到 Advanced Options 了，所谓的“高级选项”。如果你英文好，有一定背景知识的话，肯定明白这界面上的意思。两个默认就好，第一个是加入环境变量，第二个是默认使用 Python 3.7，点击“Install”，终于开始安装额。
安装时间根据你的电脑配置而异，电脑配置高，硬盘是固态硬盘，速度就更快。安装过程其实就是把 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件里压缩的各种 dll 啊，py 文件啊，全部写到安装目标文件夹里。 过程还是很漫长的，毕竟 2.6GB 的无数个小文件啊，请耐心等待。 点击 Finish，那两个 √ 可以取消。
操作步骤：
右键我的电脑–>属性–>高级系统设置–>环境变量–>用户变量里面找到path–>双击path–>新建，即可在变量值中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹，比如我的路径是D:\Anaconda\Scripts。 然后在系统变量的Path中添加路径：
D:\Anaconda;D:\Anaconda\Scripts;D:\Anaconda\Library\bin;（注意：要用英文的分号;）
之后就可以打开命令行(最好用管理员模式打开) 输入 conda --version 如果输出conda 4.7.12之类的就说明环境变量设置成功了。
为了避免可能发生的错误, 我们在命令行输入conda upgrade --all 先把所有工具包进行升级。
这里如果出现HTTP这样的Error，需要更新本地配置文件(文件路径在: C:\用户\用户名.condarc)，用记事本打开，修改成下面这样：
接下来我们就可以用anaconda来创建我们一个个独立的python环境了.接下来的例子都是在命令行操作的,请打开你的命令行吧,输入activate activate 能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中, 如果你后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境,
你可以输入python试试, 这样会进入base环境的python解释器, 如果你把原来环境中的python环境去除掉会更能体会到, 这个时候在命令行中使用的已经不是你原来的python而是base环境下的python.而命令行前面也会多一个(base) 说明当前我们处于的是base环境下。
我们当然不满足一个base环境, 我们应该为自己的程序安装单独的虚拟环境.
创建一个名称为learn的虚拟环境并指定python版本为3.7(这里conda会自动找3.7中最新的版本下载)
conda create -n learn python=3.7
或者conda create --name learn python=3.7 于是我们就有了一个learn的虚拟环境, 接下来我们切换到这个环境, 一样还是用activae命令 后面加上要切换的环境名称
activate learn
如果忘记了名称我们可以先用
conda env list去查看所有的环境 现在的learn环境除了python自带的一些官方包之外是没有其他包的, 一个比较干净的环境我们可以试试
先输入python打开python解释器然后输入
import requests 会报错找不到requests包, 很正常.接下来我们就要演示如何去安装requests包
exit() 退出python解释器
conda deactivate 退出learn环境
conda remove --name learn --all
输入
conda install requests
或者
pip install requests
来安装requests包.
安装完成之后我们再输入python进入解释器并import requests包, 这次一定就是成功的了.
conda remove requests
或者
pip uninstall requests
就行啦.
要查看当前环境中所有安装了的包可以用
conda list
如果想要导出当前环境的包信息可以用
conda env export > environment.yaml
将包信息存入yaml文件中.
当需要重新创建一个相同的虚拟环境时可以用
conda env create -f environment.yaml
其实命令很简单对不对, 我把一些常用的在下面给出来, 相信自己多打两次就能记住
activate // 切换到base环境
activate learn // 切换到learn环境
conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)
conda env list // 列出conda管理的所有环境
conda list // 列出当前环境的所有包
conda install requests 安装requests包
conda remove requests 卸载requets包
conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包
conda update requests 更新requests包
conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息
conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境
在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的PyCharm, 而PyCharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合
在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了 比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为D:\Anaconda\envs\learn, 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了。
按下 Windows 徽标键，调出 Windows 开始菜单，可以看到 “最近添加”的：Anaconda3(64-bit)
打开Anaconda Prompt，这个窗口和doc窗口一样的，输入命令就可以控制和配置python，最常用的是conda命令，这个pip的用法一样，此软件都集成了，你可以直接用，点开的话如下图。用命令“conda list”查看已安装的包，从这些库中我们可以发现NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas，说明已经安装成功了! 还可以使用conda命令进行一些包的安装和更新
conda list：列出所有的已安装的packages
conda install name：其中name是需要安装packages的名字，比如，我安装numpy包，输入上面的命令就是“conda install numpy”。单词之间空一格，然后回车，输入y就可以了。
安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。你可以在Windows下的cmd下查看：
现在你是不是发现用上Anaconda就可以十分优雅简单的解决上面所提及的单个python环境所带来的弊端了呢, 而且也明白了其实这一切的实现并没有那么神奇.
当然Anaconda除了包管理之外还在于其丰富数据分析包, 不过那就是另一个内容了, 我们先学会用Anaconda去换一种方法管里自己的开发环境, 这已经是一个很大的进步了。
