一：安装Python与环境配置
二：安装pip
三：Anaconda安装和使用
3.1 什么是 Anaconda？
Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、
切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具
3.2 什么是 conda ？
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统
- 虚拟环境管理： 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，
来分别运行不同版本的 Python 代码。
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packages 管理： 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、
Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。
比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快
速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版
3.3 Anaconda的安装
Anaconda的下载页参见官网下载
Conda的环境管理
Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python，并能自由切换。对于上述安装过程，假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包，那么Python 2.7就
是默认的环境（默认名字是root，注意这个root不是超级管理员的意思）
Anaconda Navigator ：用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。
Jupyter notebook ：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。
qtconsole ：可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。
spyder ：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。
假设我们需要安装Python 3.4，此时，我们需要做的操作如下：
# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本） conda create --name python34 python=3.4 # 安装好后，使用activate激活某个环境 activate python34 # for Windows source activate python34 # for Linux & Mac # 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH # 此时，再次输入 python --version # 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境 # 如果想返回默认的python 2.7环境，运行 deactivate python34 # for Windows source deactivate python34 # for Linux & Mac # 删除一个已有的环境 conda remove --name python34 --all
Conda的包管理
Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与pip类似。conda install会安装或更新库所依赖的各种库，pip install不会更新
例如，如果需要安装scipy：
# 安装scipy conda install scipy # conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.4，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库） # 查看已经安装的packages conda list # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包
conda的一些常用操作如下：
# 查看当前环境下已安装的包 conda list # 查看某个指定环境的已安装包 conda list -n python34 # 查找package信息 conda search numpy # 安装package conda install -n python34 numpy # 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境 # 也可以通过-c指定通过某个channel安装 # 更新package conda update -n python34 numpy # 删除package conda remove -n python34 numpy
3.4 安装常用的数据分析库
Numpy：
Scipy：
Pandas：
matplotlib：
3.5：常用高级数据分析库nltk、igraph和scikit-learn介绍
