第一章 Anaconda包管理工具安装

conda_0">一、Anaconda是什么

1.Anaconda是一个开源的包管理系统和环境用于安装多个版本的软件包的管理系统及其依赖项，并在它们之间轻松切换。它适用于Linux、macOS和Windows，并且是为Python程序创建的，但可以
打包和分发任何软件
2.Anaconda是一个数据科学和机器学习的软件套装，它包含了许多工具和库，让您能够更轻松地进行编程、分析数据和构建机器学习模型。
3.Anaconda包及其依赖项和环境的管理工具为conda命令，与传统的Python pip工具相比conda可以更方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单
4.Anaconda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。其实还有Miniconda，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，可以选择安装Miniconda版本
5.Python量化可以直接使用Anaconda工具来提高效率，免去一些安装的烦恼

conda_8">二、Anaconda特点

1.方便安装：安装Anaconda就像安装一个应用程序一样简单，它为您预先安装好了许多常用的工具，无需单独配置。
2.包管理器：Anaconda包含一个名为Conda 的包管理器，用于安装、更新和管理软件包。Conda不仅限于Python，还支持多种其他语言的包管理。
3.环境管理：使用Anaconda，您可以轻松地创建和管理多个独立的Python环境，比如可以安装python2和python3 环境，然后实现自由切换。这对于在不同项目中使用不同的库和工具版本非常有用，以避免版本冲突。
4.集成工具和库：Anaconda捆绑了许多用于数据科学、机器学习和科学计算的重要工具和库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、Scikit-learn等。
5.Jupyter笔记本：Jupyter是一个交互式的计算环境，支持多种编程语言，在Anaconda中主要用于Python。它允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述文本的文档。
6.Spyder集成开发环境：Anaconda中集成了Spyder，这是一个专为科学计算和数据分析而设计的开发环境，具有代码编辑、调试和数据可视化等功能。
7.跨平台性：Anaconda可在Windows、macOS和Linux 等操作系统上运行，使其成为一个跨平台的解决方案。
8.社区支持：Anaconda 拥有庞大的社区，用户可以在社区论坛上获取帮助、分享经验和解决问题

conda__18">三、Anaconda 的下载

1.Anaconda的有两种下载方式第一种是官网下载(由于国内网络问题，下载速度很慢，不推荐)、第二种是【Anaconda清华镜像源下载】
2.官网下载地址：https://www.anaconda.com/download/success
3.Anaconda清华镜像源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/

1.官网下载完整版本

在这里插入图片描述

2.官网下载迷你版本

在这里插入图片描述

conda_26">3.Anaconda清华镜像源下载完整版本

在这里插入图片描述

conda_28">4.Anaconda清华镜像源下载迷你版本

在这里插入图片描述

conda_30">三、Miniconda的安装

1.由于Anaconda 是一个面向数据科学的Python发行版，它打包了Conda、Python 和一堆机器学习和人工智能相关和常用的包，而且还可以用来安装一些非Python编写的库。对于科学计算相关的用途非常方便，开箱即用。
2.对于常规的基于Python的LLM应用开发来说，Anaconda太重了，而且主要面向科学计算领域，但是精简版的 Miniconda却是一个很好的Python版本和虚拟环境管理工具。
3.更重要的是Miniconda兼容三个主流操作系统，而且不同平台使用同样的命令和接口(Conda4.6 以上)
4.Miniconda是精简版的Anaconda，也是一个Python发行版，只包含Conda、Python和一些基本的包，便于在后期的应用中根据项目的不同来安装各自所需要的包
本内容的安装以精简版的Anaconda，即Miniconda来进行安装使用