在學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，python是非常強(qiáng)大的工具，也有很多很強(qiáng)大的模塊，但是模塊的安裝卻是一件令人頭疼的事情。

現(xiàn)在有個(gè)工具——anaconda，他已經(jīng)幫我們集成好了很多工具了！anaconda里面集成了很多關(guān)于python科學(xué)計(jì)算的第三方庫，主要是安裝方便，而python是一個(gè)編譯器，如果不使用anaconda，那么安裝起來會(huì)比較痛苦，各個(gè)庫之間的依賴性就很難連接的很好。

在windows中，pycharm是一個(gè)比較好python編輯器，所以如果能把pycharm 和 anaconda結(jié)合起來，豈不是美哉！

1.下載安裝anaconda
點(diǎn)擊這里下載anaconda，注意對應(yīng)自己想要安裝的python版本就行了。

這里還要注意一個(gè)問題：因?yàn)閍naconda是自帶Python的，所以不需要自己再去下載安裝Python了，當(dāng)然，如果你已經(jīng)安裝了Python也不要緊，不會(huì)發(fā)生沖突的！

2.下載安裝pycharm
建議使用這個(gè)編輯器吧，個(gè)人感覺還是很好用的。如果你是已經(jīng)安裝了pycharm了，那么可以直接跳到下一步。點(diǎn)擊這里下載pycharm
它會(huì)自動(dòng)找到你安裝的python，安裝時(shí)按提示來就是了。

3.在pycharm中配置anaconda的解釋器
具體做法是：File->Default settings->Default project->project interpreter

接著點(diǎn)擊 project interpreter 的右邊的小齒輪，選擇 add local ，選擇anaconda文件路徑下的python.exe。接著pycharm會(huì)更新解釋器，導(dǎo)入模塊等，要稍等一點(diǎn)時(shí)間。

好了，到目前為止，anaconda在pycharm中的配置就基本完成了。難道我們就要滿足使用conda中的那些包了嗎？并不是，conda為我們帶來了更多的東西，使我們在管理Python庫的時(shí)候更加方便快捷！接下來就讓我來詳細(xì)為你解說一下吧！

1、配置國內(nèi)源

讓我們先來解決第一個(gè)問題，相信這個(gè)問題也是讓很多人都感到頭疼的，因?yàn)槿绻贿M(jìn)行配置的話，安裝python庫的時(shí)候默認(rèn)是使用國外的源，這時(shí)候下載速度會(huì)很慢！國內(nèi)的源下載速度要好很多。

pip源配置

大家比較熟悉的可能是使用pip來安裝python的庫（也有可能是easy install，不過我這里只講pip的配置），所以就先來解決pip的源吧。

**注意配置環(huán)境**windows7 （64位），Python3.6

1. 在windows文件管理器中，輸入%APPDATA%,回車
2. 接著會(huì)定位到一個(gè)新的目錄，在這個(gè)目錄中新建一個(gè)pip文件夾，然后在pip文件夾中新建個(gè)pip.ini文件
3. 最后再新建的pip.ini文件中輸入一下內(nèi)容：

[global]
index-url = https://pypi.tuna./simple
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好了，到目前為止，pip源的配置就搞定了。

anaconda的源配置

在安裝了anaconda后，我們也可以使用anaconda來進(jìn)行Python庫的安裝，同樣的也需要進(jìn)行源的配置。（其實(shí)使用pip，anaconda來進(jìn)行Python庫的安裝都是差不多，不過個(gè)人比較喜歡用anaconda）

這個(gè)配置方法就很簡單了，你只需要在配置了anaconda的pycharm中的終端（Terminal）輸入一下命令即可：

conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes
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好了，源的配置到此就完成了。大家有興趣可以去清華大學(xué)的開源鏡像站看看，會(huì)有很多驚喜的。

2、conda的包管理

anaconda為我們提供方便的包管理命令——conda, 下面我們來看看都有哪些有用的命令吧！

# 查看已經(jīng)安裝的packages
conda list

# 查看某個(gè)指定環(huán)境的已安裝包
conda list -n python34

# 查找package信息
conda search numpy

# 安裝scipy
conda install scipy

# 安裝package
# 如果不用-n指定環(huán)境名稱，則被安裝在當(dāng)前活躍環(huán)境
conda install -n python34 numpy

# 更新package
conda update -n python34 numpy

# 刪除package
conda remove -n python34 numpy
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由于conda將conda、python等都視為package，因此，完全可以使用conda來管理conda和python的版本，例如

# 更新conda，保持conda最新
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

# 更新python
conda update python
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