編譯自： https://opensource.com/article/18/4/getting-started-anaconda-python
譯者： Andy Song
Anaconda 是一個完備的、開源的數據科學軟件包，擁有超過 600 萬社區用戶。
像很多人一樣，我一直努力加入到快速發展的數據科學領域。我上過 Udemy 的 R 及 Python 語言編程課，那時我分別下載並安裝了應用程序。當我試圖解決各種依賴關係，安裝類似 Numpy 和 Matplotlib 這樣的數據科學擴展包時，我瞭解了 Anaconda Python 發行版 。
Anaconda 是一個完備的、 開源 的數據科學包，擁有超過 600 萬社區用戶。 下載 和安裝 Anaconda 都很容易，支持的操作系統包括 Linux, MacOS 及 Windows。
我感謝 Anaconda 降低了初學者的學習門檻。發行版自帶 1000 多個數據科學包以及 Conda 包和虛擬環境管理器，讓你無需單獨學習每個庫的安裝方法。就像 Anaconda 官網上提到的，“Anaconda 庫中的 Python 和 R 語言的 conda 包是我們在安全環境中修訂並編譯得到的優化二進制程序，可以在你係統上工作”。
我推薦使用 Anaconda Navigator ，它是一個桌面 GUI 系統，包含了發行版自帶的全部應用的鏈接，包括 RStudio 、 iPython 、 Jupyter Notebook 、 JupyterLab 、 Spyder 、 Glue 和 Orange 。默認環境採用 Python 3.6，但你可以輕鬆安裝 Python 3.5、 Python 2.7 或 R。 文檔 十分詳盡，而且用戶社區極好，可以提供額外的支持。
安裝 Anaconda
為在我的 Linux 筆記本（I3 CPU，4GB 內存）上安裝 Anaconda，我下載了 Anaconda 5.1 Linux 版安裝器並運行 md5sum 進行文件校驗：
$ md5sum Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
接著按照 安裝文檔 的說明，無論是否在 Bash shell 環境下，執行如下 shell 命令：
$ bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
我完全按照安裝指南操作，運行這個精心編寫的腳本，大約花費 5 分鐘可以完成安裝。安裝過程中會提示：“是否希望安裝器將 Anaconda 的安裝路徑加入到你的 /home/<user>/.bashrc？”我選擇允許並重啟了 shell，這會讓 .bashrc 中的環境變量生效。/<user>
安裝完成後，我啟動了 Anaconda Navigator，具體操作是在 shell 中執行如下命令：
$ anaconda-navigator
Anaconda Navigator 每次啟動時會檢查是否有可更新的軟件包，如果有，會提醒你進行更新。
按照提醒進行更新即可，無需使用命令行。Anaconda 初次啟動會有些慢，如果涉及更新會額外花費幾分鐘。
當然，你也可以通過執行如下命令手動更新：
$ conda update anaconda-navigator
瀏覽和安裝應用
Navigator 啟動後，可以很容易地瀏覽 Anaconda 發行版包含的應用。按照文檔所述，64 位 Python 3.6 版本的 Anaconda 支持 499 個軟件包 。我瀏覽的第一個應用是 Jupyter QtConsole ，這個簡單易用的 GUI 支持內聯數據 (inline figures) 和語法高亮。
發行版中包含 Jupyter Notebook，故無需另外安裝（不像我用的其它 Python 環境那樣）。
我習慣使用的 RStudio 並沒有默認安裝，但安裝它也僅需點擊一下鼠標。其它應用的啟動或安裝也僅需點擊一下鼠標，包括 JupyterLab、 Orange、 Glue 和 Spyder 等。
Anaconda 發行版的一個強大功能是創建多套環境。假如我需要創建一套與默認 Python 3.6 不同的 Python 2.7 的環境，可以在 shell 中執行如下命令：
$ conda create -n py27 python=2.7 anaconda
Conda 負責整個安裝流程，如需啟動它，僅需在 shell 中執行如下命令：
$ anaconda-navigator
在 Anaconda GUI 的 “Applications on” 下拉菜單中選取 py27 即可。
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你是否在使用 Anaconda 發行版及 Navigator 呢？歡迎在評論中留下你的使用感想。
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