1.Anconda/Miniconda安装与简单使用
1.1 下载Anaconda和配置Jupyter环境变量
1.2 下载Miniconda和配置Jupyter Lab
1.2.1 安装jupyter
1.3 其他下载源
2.使用Anaconda/Miniconda
2.1 conda环境管理
2.2 conda配置Jupyter Lab环境
3 实战：构建科学计算专用虚拟环境
参考资料
1.Anconda/Miniconda安装与简单使用
主要目的：使用虚拟环境（VirtualEnv）管理不同的Python包
1.1 下载Anaconda和配置Jupyter环境变量
- 安装64位版本的Anaconda，其中自带了jupyter lab/jupyter notebook （jupyter lab是jupyter notebook的升级版，推荐使用jupyter lab，有好用的widge有待探索）
可以从Anaconda官方网站（点击这里），Anaconda是跨平台运行的软件，支持Windows、Linux和MacOS
- 接下来需要在系统环境变量中加上jupyter的安装路径，这样在命令行工具中才能够使用jupyter关键字
1.2 下载Miniconda和配置Jupyter Lab
由于Anaconda集成了许多软件包，十分臃肿，下载耗时，安装也占用较大的空间。Miniconda只是简单封装了Conda package manager和Python，对于一些对空间占用比较在意的同学，可以下载使用Miniconda（点击这里）
1.2.1 安装jupyter
Miniconda中安装好了python环境之后，直接输入
conda install jupyter
或者使用pip
pip install jupyter # 如果未成功，则切换到/yourpython/Scripts/pip.exe install jupyter
1.3 其他下载源
官方网站提供的下载源速度较慢，教育网的同学可以使用清华大学的镜像网站（或者其他国内高校镜像站）进行下载，速度会提升很多。
直达地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/
_archive_中是各个版本的Anaconda包，注意在下载的时候选择最近更新的版本，默认的排序中提供的是2013年的版本，需要点击date重新排序即可看到最近更新的版本。同样地，_miniconda_中时各个版本的miniconda安装包。
2.使用Anaconda/Miniconda
打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。使用conda管理虚拟环境，可以分离管理多个常用的Python环境。
2.1 conda环境管理
-
Conda基本知识
conda list # 查看安装了哪些包。
conda env list 或 conda info -e # 查看当前存在哪些虚拟环境
conda update conda # 检查更新当前conda
conda update anaconda # 检查更新anaconda
conda update python # 检查更新Python -
Conda环境管理
set CONDA_FORCE_32BIT=1
conda create -n ArcPython27 python=2.7 # 新建一个名为ArcPython27的32位虚拟环境
activate ArcPython27 # 激活/去活某个环境
deactivate ArcPython27
conda remove -n Arcpython27 --all # 删除某个已有的环境 -
Conda包管理
conda install -n Arcpython27 numpy # 安装包
conda update -n Arcpython27 numpy # 更新包
conda remove -n Arcpython27 numpy # 删除包 -
Conda源管理
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --set show_channel_urls yes
2.2 conda配置Jupyter Lab环境
conda install ipykernel # 安装ipykernel包到当前的python环境中
安装好之后，将这个环境加入到Jupyter Lab中
Python -m ipykernel install --name arcpy27 # --name后加的参数即是在Jupyter Lab中显示的名称
- 安装Arcpy，所遇到问题的描述
使用本地jupyter notebook 时一直报错 no module named XXX
总结原因： 是jupyter notebook 使用的kernel版本选择错误，尝试重新指向所需使用的python版本。但jupyter notebook的kernel列表中没有此python，因此，重新添加新kernel即可。
3 实战：构建科学计算专用虚拟环境
-
新建一个64位的虚拟环境
conda create -n scipython python=3.6
activate scipython
conda install -c conda-forge plotnine # 测试安装包plotnine
参考资料
Anaconda安装配置
Anaconda32位和64位共存
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