anaconda
# 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
包管理
# 安装scipy
# conda会同时安装它的依赖项目。
# 比如对于python 3.4，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）
conda install scipy
# 查看已经安装的packages
# 最新版的conda可以显示出通过各种方式安装的包。
# 因为它是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip。
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34
# 查找某个package的信息
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
设置镜像
# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
文献引用
Anaconda使用总结
