1、anaconda和conda的区别

Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
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。
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。对纠结于 Python 版本的同学们，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。

2、更换Anaconda安装源

  1. 进入Anaconda环境后执行以下命令设置conda源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

#-如果需要使用pytorch，还需要添加新源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

#-设置搜索时显示通道地址：
conda config --set show_channel_urls yes

更换完源后，注意使用 conda 的 -c 参数，使用 -c 指定安装 channels 可能会返回使用官方 channel 例如：-c pytorch

  1. 也可以更改源配置文件内容设置安装源，一般是在当前用户目录下存在.condarc文件，没有就自行创建，修改文件内容如下：
ssl_verify: true
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
show_channel_urls: true
remote_read_timeout_secs: 600.0

刷新 conda 即可。

  1. 也可以使用北师大的源，速度不错。

    https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch

3、管理python环境

#创建一个新环境
conda create -n env_name  list of packages
#其中 -n 代表 name，env_name 是需要创建的环境名称，list of packages 则是列出在新环境中需要安装的工具包。

#创建新的环境后最好进入环境补全必要的包
conda install conda-build
conda upgrade --all

#指定创建环境的python版本（默认是python3 要创建python2需要指明）
conda create -n py2 python=2.7 pandas 

#进入名为 env_name 的环境：
source activate env_name
#退出当前环境：
source deactivate

#删除名为 env_name 的环境：
conda env remove -n env_name

#显示所有的环境：
conda env list
conda info --envs

#制作环境的完整副本
conda create --name flowers --clone snowflakes

4、管理python包

#类似pip的安装管理器
conda install package_name

#可以指定安装包的版本
conda install numpy=1.10

#离线安装一个包
conda install --offline ./cudnn-7.0.5-cuda8.0_0.tar.bz2

#移除一个包
conda remove package_name

#升级package包
conda update package_name

#查看所有package
conda list

#支持模糊查询
conda  search search_term

#对于使用conda install不可用的软件包，可以尝试通过Anaconda.org通道下载。
#从Anaconda.org下载到当前环境，我们将通过键入我们想要的包的完整的URL来指定Anaconda.org作为“通道”。在浏览器中，转到 http://anaconda.org
#我们正在寻找一个名为“bottleneck”的包，在左上角名为“Search Anaconda Cloud”的框中，输入“bottleneck”，然后单击“Search”按钮。
conda install --channel https://conda.anaconda.org/pandas bottleneck

5、Anaconda的更新

需要先更新conda 再跟新anaconda

conda update conda
conda update anaconda
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