Anaconda 的认识以及和它相关的一些编辑器的简单介绍
认识anaconda
之前听别人说过这个软件。但是自己一般用的pycharm。pycharm是一款很好的编辑器，但是一个缺点就是可能电脑不是很高的会出现卡顿。但是编辑代码是十分方便的。
但是其实pycharm和IJ一样只是ide，并并没有集成大量的python需要的环境。所以我们需要自己去安装python环境。
然后对比一下anaconda,它其实是一个集成环境。什么是集成环境呢？首先说到环境，就一定认为是其有基本的代码编译环境。不错，它包含了python运行的基本环境。也有自己的控制终端。可以创建虚拟环境。虚拟环境就是为了适用不同的python版本。以便不会对基本的运行包造成不方便的结果。
目前知道他的主要用途是写python的,好像还可以写R语言，在py方面会用在大数据，机器学习领域等等。数据可视化也是非常方便的，因为我在下载后发现它的内部还有Spyder这个软件，我在学校的电脑上见过它，一开始我以为它是写爬虫的。
但是这个集成环境其实还是有一些不方便的地方，比如在安装卸载方面是非常麻烦的，耗时。相比分开环境和idea来说不是很灵活。另外，也可能会出现一些配置的问题。只要是python的有关东西，常常会有这方面的问题。
所以这个anaconda的优点也造就了它的缺点，臃肿无比。但是作为数据分析，机器学习，这样的集成环境真的是一个非常适用的工具。如果写写爬虫，简单的python代码的话，为了轻量级的话，你甚至可以用vscode。
安装anaconda
这没有什么难处，它是开源的集成环境。清华大学镜像源也有，选择清华大学镜像源还是比较快的，原理就是离得近。
镜像源地址
这些按照自己的选择安装就可以了。然后运行exe。
这里还是自己选择一个空文件夹进行安装。可以自己建立一个空文件夹。
不是选择的空文件夹是不行的
可以自己建立一个。我已经安装过了。为了更加形象的看到每个步骤，我在e盘再次安装一下。
这里选择下边那个选项框，我已经安装过了，所以我不勾选。
下边这个需要安装一段时间，建议自己去泡一杯茶,养养神。
这个时候你可能会觉得电脑很卡，因为很内存。这个进程还是做了一些布置的。
你看我的内存其实不是很合cpu的节奏。
出现这个界面可以先不用管
安装完成后一般在这里会出现三个编辑软件。我后来升级了一下，其它的路径没了，但是还会在Navigator找到。关于这个是啥，可以继续往后面看。
既然是集成环境的化，那么这个环境还是建议配置一下的。
配置环境的化是很简单的操作了。配置环境的作用就是让系统能够找到你的变量地址，或者在这里我们直接说编译器或者的安装工具或者操作工具的地址。就是在全局范围内可以搜索到。
我的电脑右键，然后属性，然后高级系统设置，然后添加环境变量。
**点进去，然后进行配置。但是这个环境并不一定是在bin目录下面。
你可以添加这几个环境。另外还有的可能局势需要library下面的一个user目录，但是我的没有，所以就没有添加。
但是其实你操作安装后只是安装完了，还有一些配置需要按照自己的需求来。默认的不太好。
环境变量配置好后，可以在自己的终端下验证一下。
可以直接输入conda
也可以查看下版本
如果有的话，就说明有一个conda环境。
conda
我在配置的时候真的不知道这个是什么东西，但是我知道它和pip有一点相似。pip是可以让我们在控制台进行很方便的安装python相关的依赖包，conda也是可以的，但是其实还是有不同的。只不过也可以进行安装。但是我发现在安装python包的话，pip其实很方便的，当然不方便的地方就还是镜像源的问题啦，那时候自己修改一下就很方便了。
那这个conda到底是什么，其实就是一个软件包，就是一个管理用的，可以用它来进行安装必要的软件包。其实就是可以用在我们的anaconda上的。就是一个管理工具。由于我也是初次使用这个软件，所以没有对pycharm了解的多。
下面这个镜像源在初次使用该软件的时候是不建议修改的。
对于镜像源，你可以按照这个进行添加一个镜像源。比如清华大学的镜像源。原理就是加快之后安装依赖项，或者说是包的速度。
我们有时候也说通道，因为命令行还有这个
conda config --add channels + url
然后可以这样
conda config --show channels
但是其实为了直观你也可以这样
jgdabc是我的用户名
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
这个是我把镜像源的https改为了http，因为我发现https还是不太行。不能够在后面进行更新。
但是有人说清华大学的一些在安装包的时候还是不能用了。
如果上面镜像源不能用的话，提供另一种修改
show_channel_urls: true
default_channels:
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
- defaults
你也可以进行命令行添加
你也可以在这里添加
如果相关镜像源过期，可以自己按照这些方法添加。
Anaconda Navigator（图形界面）
其实你基本安装成功的话，可以在菜单栏找到的。
但是你有时候突然关了，找不到了，怎么办？
搜索是当然可以的。但是其实可以通过命令。前提是你按照正确的安装将环境配置好了。
在终端这样输入也是可以的。直接启动。
可能遇到的问题就是如果你的安装效果不是很好的。比如navigator无法打开，或者环境无法识别的话，建议重装。因为很多情况，即使你修复升级也会花费大量的时间。
卸载的话，可以用卸载软件，或者在电脑的菜单栏里面点击卸载，但是尽量不要自己进行删除文件。卸载也同样会花费大量时间，耐心等待就行。
然后你打开这个图形界面就是这样的界面。
然后你用这个可以自己创建虚拟环境。
点击环境这里，然后点击下面的Create进行创建。创建虚拟环境的作用就是进行一个分类。
你甚至可以自己进行对虚拟环境使用不同的python版本。这样虚拟环境互相独立运行，互不影响。
安装库的话，可以在下图这里进行搜索。然后选择Not installed。在下方列表选择安装就可以。
其它的可以自己了解下。Learning 和Community自己看一下就可以。
编写代码的编辑器
Spyder
Spyder是anaconda自带的。用这个主要还是Spyder的包或者库是和anaconda是同步的。anaconda是集成了环境，并且conda可以统一处理包的问题。当然我们也可以在控制台进行pip进行安装。这些都是自己以后根据需要进行处理了。
可以对Spyder选择anaconda的解释器。在这里。
你要找的是python.exe,我的在这个目录下，但是我发现有些版本的exe位置还是不一样的。如果你想知道你的解释器在哪里。可以在控制去查看。
我i自己之前独立安装过exe,所以会出现两个解释器。
你也可以创建自己的项目路径。默认是在c盘，把文件放在c盘会占用一些空间，不太方便。
按照这样创建好之后，可以自己在项目路劲下创建一个python文件。
创建好之后，然后你的py文件路径就会成功切换到你的项目路径下面。
然后右键进行run一下
根据自己的选择进行run，基本都可以成功运行。
感觉这个编辑器还可以。
jupyter notebook
其实这是一款web应用，是需要通过浏览器进行启动的。
你可以在navigator将jupternotebook打开
但是打开之后，可能会发现并不是你想要的加载目录。
但是你可以有一个比较方便的办法就是在对应的文件夹
然后打开一个终端，输入启动命令
然后你就可以在当前路径文件夹进行操作了。
你可以在这里新建一个文件类型，文本文档，文件夹也可以。都是可以的。可以简单新建一个python文件。你可以点入对应的文件夹，或者在自己的当前路径下面。
当然你也可以通过这里额终端，新建一个终端，然后通过命令操作。
然后就可以看到了
但是你会发现jupter notebook默认的python文件后缀是这样的
如果你点进去py默认还是文本编辑的，所以你直接按照这个后缀名创建是方便使用的。
在你创建这个文件之后，点进去，其实还可以自己修改名字。
为了方便，那你就这样来。
写一段代码然后运行，测试一下就可以了。但是这个没有代码提示。对于开发的效率并不高。
如果希望用，接下来的功能可以自己去探索。你甚至可以修改默认启动端口等等，但是还是比较麻烦。
如果你想进一步的了解的话，你可以参考此文。帮助你了解一下菜单栏的相关功能。
Jupyter Notebook 菜单栏选项全解说
pycharm
最开始写python就是用到pycharm编辑器。主要是pycharm还是十分强大的，做一些爬虫，数据可视化都可以。其实也可以写其它，但是还是以Python出名。缺点就是可能对配置不太好的电脑显得比较卡顿。本来占用也不小。但是现在的稍微像点样的电脑，谁还带不动一个pycharm呢？
这是整体的全貌。
下载的话，建议去官网，或者去博客，官网可能比较慢。博客的一些博主好多会把他的百度网盘的地址给你。
但是就不要去什么软件园，脚本之家下载了。小心后悔莫及。
我这里写到它主要是这个pycharm可以和我们的Anaconda联合起来。
你可以找到解释器这里的设置。
File-Setting,然后在Project下面找到Python Interpreter
或者不熟悉，直接搜索也可以。
然后你选择的话，可以按照按照这样去联合
可以先确认Conda executable
前面已经说过conda 可以认为是一个包管理工具。这样可以以后同步包的相关。
然后选好以后，确认，然后就会加载conda环境。
加载完毕后，包就同步啦。
主页面文件也会进行同步一些，但是不会覆盖掉你原有的。
其实这样也是创建了一个虚拟环境。
加载后的文件在这里。
当然简单写代码还是非常方便的。另外，你会发现是可以有代码提示的，其实严格叫pycharm，你可以认为是idea，vscode可以认为是编辑器。pycharm是集合了一些强大的功能的。vscode也可以，但是vscode基本是需要你额外安装插件的。
另外其实你还可以自己设置代码的标志性颜色，主题等等，你甚至可以很方便用它来导出exe可执行程序。
没有的包，你按下Alt+enter然后选择导包就可以
非常方便
当然导入包的方式很多，在控制台直接命令操作。你需要将解释器的路径添加到环境变量里面。尽可能让解释器只用一个exe。然后你可以验证一下。
pip的具体路径在哪里，你就可以用它进行安装到对对应的位置。也就是对应的解释器可以用到的库或者是包。
来看
还有上面也说过，Anaconda的图形界面也是可以安装的。
但是你需要了解到的就是，如果安装出现问题。可能是timeout或者是notmatch等等。基本还会是版本不匹配，或者是镜像太慢，或者镜像就没有包，或者是你安装的包就过时了，不在用了，或者是pip过时，或者是环境的问题。这些都需要自己慢慢积累经验。
vscode也可以写，但是基本就是插件的问题。非常轻量，就不做介绍了，因为不想写了，全是编辑器的问题。没什么好介绍的。
主要是老师说到这个Anaconda软件，我之前没用过，简单记录一下。有错误的话，补充的话，自己后面再改好了。