Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。
输入 conda list 来看一下所有安装时自带的Python扩展。粗略看了一下，其中包括了常用的 Numpy , Scipy ， matplotlib 和 networkx 等，以及 beautiful-soup ， requests ， flask ， tornado 等网络相关的扩展。
conda和pip关联的很好。使用pip安装的东西可以使用conda来管理，这点要比Canopy好。
Python版本并存，尤其是2.x和3.x的并存。这个通过 virtualenv 可以做到。Anaconda也正是通过其实现的。用conda创建一个名叫python2的版本为python2.7的环境。
conda create -n python2 python=2.7这样就会在Anaconda安装目录下的envs目录下创建python2这个目录。
直接用 conda install 并用 -n 指明安装到的环境，这里自然就是 python2 。
像 virtualenv 那样，先activate，然后在虚拟环境中安装。
这里突然有一个问题，怎样在IDE中使用创建出来的环境？如果是PyCharm等IDE，直接设置Python安装目录就可以了。那spyder呢？其实spyder就是一个Python的扩展，你需要在虚拟环境中也装一个spyder。
最后就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。
使用conda来安装和卸载安装包,同样是在此窗口里，分别输入conda install + 安装包和conda uninstall +安装包
eg:conda install PIL #Anaconda就会自动安装安装PIL包
conda是一个很好的包管理工具
清理
conda clean
–lock
--tarball--package (安装包)
安装或更新包
conda install numpy=1.9.3
conda update numpy=1.93每次更新一个东西，conda总是同时更新和它有关联的一大堆包，可以在update后面加上–no-update-dependencies来让conda不要更新关联的东西。然而好像并没有什么用，conda还是会检查，真的要更新的他还是会更新的。于是用它更新后安装目录越来越大。
conda update matplotlib –no-update-dependencies
conda update matplotlib –update-dependencies指定包的来源
2.还可以conda updae –channel https://….. matplotlib 来指定从哪里下载。
3.或者conda install -c spyder-ide spyder=3.0.0加一个-c表示从http://anaconda.org下载资源包，
关于错误
由于国内上外国的网站有时连接不好，下不下来，抛出错误，那么可以复制错误里的链接，到浏览器里手动下载下来，放到X:…..\Anaconda\pkgs里面，再重新更新就行了。有时不抛出错误，只是下载到一半然后卡在那里没反应了。这时可以将命令行直接关掉，再重新打开，首先运行conda clean –lock，再重新运行更新或者安装命令，自动从上次没下完的包开始下载。
还有Python版本管理的功能，但对我而言没什么用，还有一些常用命令：
conda bundle
conda clean
conda config
conda create
conda help
conda info
conda init
conda install
conda list
conda package
conda remove
conda run
conda search
conda uninstall
conda update
