Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，是Python的一个集成管理工具或者系统，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 600MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。

    1) Python很好用的原因在于它有各种应用场景相对应的包(例如，深度学习有tensorflow, pytorch等深度学习框架)，然而要管理各种包版本与对应的python解释器版本确是件很麻烦的事情，但是Anaconda却好的解决了这一问题。     2) Anaconda能够避免一些包存在不兼容的问题，可以为某一个特定的工程创建一个相应的环境(虚拟环境)在这个虚拟环境下安装的包与其它环境下的包互不干扰。     3) 对初学者十分友好，为初学者不必花费更多时间在包的安装与管理上。

  如果你需要开发两个项目，而两个项目所需要的库完全不同，并且一个项目要求python解释器是2.7版本，而另一个项目要求的python解释器是3.6版本，而且一些包之间存在不兼容问题，另外当环境中的库数量过大时，Pycharm加载库非常耗时。虚拟环境就能很好的解决上述出现的问题，我们可以为两个项目创建与项目对应的两个不同的虚拟环境，这样不同虚拟环境下的包不会相互干扰。

  备注：默认已经安装好Anaconda，安装Anaconda的详细步骤参照Anaconda详细安装及使用步骤   安装好Anaconda之后，按Win+R，在弹出的窗口中输入cmd并确认，进入到cmd界面后按照以下步骤便可以创建虚拟环境并安装Jupyternotebook。   1、使用如下镜像源下载路径替换默认下载包的路径，在cmd中输入如下命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 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/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes

  2、创建虚拟环境，命令如下：

conda create --name tensorflow python=3.7.3 (备注：名字自取，这里命名为tensorflow，python版本为3.7.3)

  3、激活创建的虚拟环境，命令如下：

conda activate tensorflow

  4、在激活的虚拟环境中，安装cpu版本的tensorflow框架

pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

  5、在创建的虚拟环境中使用jupyter notebook，命令如下： (备注：确保安装的ipykernel是在创建的虚拟环境中的)

pip install ipykernel -i https://pypi.douban.com/simple/

  6、将虚拟环境添加到jupyter，命令如下：

python -m ipykernel install --user --name=tensorflow

  到这里，Anaconda的虚拟环境就按照完成了，可以在cmd中输入一下命令查看是否安装成功：

查看创建的虚拟环境： conda info --envs 激活创建的环境：conda activate xxx (xxx为创建的虚拟环境名称)

  1) 查看以创建的虚拟环境： conda info --envs / conda env list   2) 激活创建的环境：conda activate xxx(虚拟环境名称)   3) 退出激活的环境：conda deactivate   4) 删除一个已有虚拟环境：conda remove --name(已创建虚拟环境名称) tensorflow --all   5) 创建一个新的虚拟环境：conda create --name tensorflow python=3.7.3   6) 查看安装的包：conda list/pip list   7) 可以通过克隆的方式更改创建虚拟环境的名称：conda create --name 新名字 --clone 已创建虚拟环境名称   8) 安装包：pip install scipy -i https://pypi.douban.com/simple 或者 conda install scipy -i https://pypi.douban.com/simple   9) 卸载包：pip uninstall xxxx；conda uninstall xxxx   10) 检查conda版本：conda --version   11) 安装tensorflow的脚本：pip install tensorflow-cpu2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/   12) 更新升级工具包：conda upgrade --all   13) 升级pip：python -m pip install --upgrade pip   14) 使用镜像源网站安装需要的库：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow2.0.0 安装其他库则只需将后面的库替换掉即可   15)  常用镜像网站：     阿里云      http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/     中国科技大学   https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/     豆瓣(douban)   http://pypi.douban.com/simple/     清华大学     https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/     中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

     An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent      解决方案：将.condarc(conda的配置文件)文件中的代码替换为下面的代码即可解决。

  1、Anconda简介及虚拟环境创建   2、为什么要使用Anaconda   3、Anconda安装教程   4、创建虚拟环境时报错-An HTTP error…