anaconda是一个开源的包、环境管理器，可以比较有效地配置多个虚拟环境，当python入门到一定程度时，安装anaconda是很必要的。前段时间室友学习python的时候问到过我一些相关的问题，我就在这里简单写一些我知道的以及我搜集到的知识。

环境变量

安装anaconda过程中一个很重要的步骤就是配置环境变量，网上有很多手动添加环境变量的教程，其实很简单，只需添加三个路径，当然更简单的是直接在安装的时候添加到path（可以无视warning）。我想在这里写的是环境变量的概念问题，其实直到不久前帮同学安装我才明白。
环境变量是指在操作系统中用来指定操作系统运行环境的一些参数。当要求系统运行一个程序而没有告诉它程序所在的完整路径时，系统除了在当前目录下面寻找此程序外，还会到path中指定的路径去找。这就是为什么不添加C:\Users\用户名\Anaconda3\Scripts到path就无法执行conda命令，因为此时conda.exe无法被找到。

conda与pip

利用conda install与pip install命令来安装各种包的过程中，想必你也对两者之间的区别很疑惑，下面我就总结一下我搜集到的相关解答。
简而言之，pip是python包的通用管理器，而conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。对我们而言，最显着的区别可能是这样的：pip在任何环境中安装python包，conda安装在conda环境中装任何包。因此往往conda list的数量会大于pip list。
要注意的是，如果使用conda安装多个环境时，对于同一个包只需要安装一次，有conda集中进行管理。
但是如果使用pip，因为每个环境安装使用的pip在不同的路径下，故会重复安装，而包会从缓存中取。
总的来说，我推荐尽早安装anaconda并且使用conda来管理python的各种包。

升级

我们可以在命令行中或者anaconda prompt中执行命令进行操作。

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conda update conda #升级conda
conda update anaconda #升级anaconda前要先升级conda
conda update --all #升级所有包

在升级完成之后，我们可以使用命令来清理一些无用的包以释放一些空间：

1 2	conda clean -p #删除没有用的包 conda clean -t #删除保存下来的压缩文件（.tar）

虚拟环境

conda list命令用于查看conda下的包，而conda env list命令可以用来查看conda创建的所有虚拟环境。
conda环境列表
下面就简述一下如何创建这些虚拟环境。
使用如下命令，可以创建一个新的环境：
conda create -n Python27 python=2.7
其中Python27是自定义的一个名称，而python=2.7是一个格式，可以变动等号右边的数字来改变python环境的kernel版本，这里我们安装的是python2.7版本（将于2020年停止维护）。
在anaconda prompt中，我们可以看到我们处在的是base环境下，也就是我安装的python3环境下，我们可以使用下面两个命令来切换环境：
虚拟环境切换

注意：如果直接在ubuntu的命令行中切换环境，需要加上conda，比如conda activate 环境名。

在创建环境的过程中，难免会不小心取了个难听的环境名，别担心，我们有方法来删除环境。
conda remove -n 难听的名字 --all
有时候一个环境已经配置好了，但我们想要重命名，这怎么办呢？可以这样办：

1 2	conda create -n 新名字 --clone 老名字 conda remove -n 老名字 --all

把环境添加到jupyter notebook

首先通过activate进入想要添加的环境中，然后安装ipykernel，接下来就可以进行添加了。

1 2	pip install ipykernel python -m ipykernel install --name Python27 #Python27可以取与环境名不一样的名字，但方便起见建议统一

我们可以使用jupyter kernelspec list来查看已添加到jupyter notebook的kernel。
显示如下：
查看kernel
我们也可以在jupyter notebook中的new或者kernel下查看新环境是否成功添加。
若想删除某个指定的kernel，可以使用命令jupyter kernelspec remove kernel_name来完成。
在这里我想说明一下为什么要分开python的环境。
由于python是不向后兼容的，分开环境可以避免语法版本不一引起的错误，同时这也可以避免工具包安装与调用的混乱。