最省心的Python版本和第三方库管理——初探Anaconda
说起Python入门第一步，很多人会说是Hello World。殊不知挡在众多小白同学面前的一座大山便是安装Python。
今天写这篇文章，面向的是电脑里连Python都还没装的同学，推荐一种目前就我个人体验来看，最简单舒服省心的Python环境配置。当然了，如果电脑里混装了多版本很头疼，或者还在用idle+cmd进入Python命令行这样反人类的入门方式，不妨跟着试一试。
今天的主角是Anaconda。Anaconda是Python的一个开源发行版本，主要面向科学计算。我们可以简单理解为，Anaconda是一个预装了很多我们用的到或用不到的第三方库的Python。而且相比于大家熟悉的pip install命令，Anaconda中增加了conda install命令。当你熟悉了Anaconda以后会发现，conda install会比pip install更方便一些。比如大家经常烦恼的lxml包的问题，在Windows下pip是无法顺利安装的，而conda命令则可以。
Anaconda的版本分为Anaconda2和Anaconda3，大家可以自行下载日常常用的版本，提供32位和64位下载。
（划重点）正确的姿势是从国内清华大学开源软件镜像站进行下载并配置镜像。
下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
选择相应的版本进行下载就好
下载过程中除了安装位置外，还有两个需要确认的地方。
第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量，这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推荐打勾，如果不打勾话问题也不大，可以在之后使用Anaconda提供的命令行工具进行操作；第二个是是否设置Anaconda所带的Python 3.6为系统默认的Python版本，这个自己看着办，问题不大。
一路安装完成以后，就可以打开cmd测试一下安装结果。
分别输入python、ipython、conda、jupyter notebook等命令，会看到相应的结果，说明安装成功。（python是进入python交互命令行；ipython是进入ipython交互命令行，很强大；conda是Anaconda的配置命令；jupyter notebook则会启动Web端的ipython notebook）
需要注意的是jupyter notebook命令会在电脑本地以默认配置启动jupyter服务，之后会再谈到这个。
Anaconda安装成功之后，我们需要修改其包管理镜像为国内源。
参考ref：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
简单来说就是在cmd中分别运行这两个命令就好了。
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes
因为我现在安装的是最新版Anaconda3，其自带的Python版本为3.6，如果我们需要添加2.7版本的Python，可以进行如下操作。（同理，如果有人安装的是Anaconda2需要添加Python 3.x，之后操作里的2.7改为3.6或3.5即可）
conda create -n py27 python=2.7
其中py27是新添加环境的名字，可以自定义修改。
之后通过activate py27和deactivate py27命令激活、退出该环境。（Linux和OS系统的命令似乎是source activate和source deactivate）
activate py27
在激活新环境后，我们所做的操作便都是在新环境下的，包括pip命令来安装第三方库。我们来试一下pip安装lxml。
pip install lxml
不出所料…失败了…如果你执意要自己解决这个问题，会很复杂，至少我在小白阶段直接放弃了解决这个问题…
那么正确的做法是什么呢？一条命令就够了。
conda install -n py27 lxml
当然了，对于可以正常安装的库，自然可以使用pip命令。
最后，我们可以通过conda info -e命令查看已有的环境。
通过conda remove -n env_name --all来删除指定的环境（如果不添–all参数，而是指明某个库名，则是删除该库）。
比如我现在要删除py35这个环境。
先说到这里！
希望大家从此不再因为选择版本、安装Python、管理环境、添加第三方库（能用conda用conda，不能用conda用pip）、选择IDE（单文件Jupyter，项目组织开Pycharm）等等杂事所困扰，专心于代码。
（当然了，有一些库不论conda和pip都无法直接安装，只能下载.whl，这里不再赘述了，小白同学遇到这种问题的时候，应该也有能力自己解决这种问题了）
