做生物信息，个人感觉R与python都挺重要的，个人更加喜欢python，因为其除了R的功能以外还可以做很多事情，可以成为一个全技jian工程师，当然公认的python的画图还是没有R强大。做python的科学计算，不得不提到大名鼎鼎的跨平台管理工具conda了，其有许多优势，再也不要看
pip缺少什么依赖环境了，同时可以在任意版本的python中进行切换以及构建环境，非常好用。
管理环境
对于conda，你可以创建，输出，列出，移出和升级环境，可以切换你的不同版本的包环境。假如希望看到所有的命令文档，你可以使用--help进行查看，例如，了解conda环境命令:
conda env --help
简单的参数文档可以在commnand reference documentation进行查阅。
创建环境
为了管理环境，我们需要创建至少两个环境来进行移动切换他们，为了创建新的环境，使用conda create命令，如下：
conda create --name snowflakes biopython
其将会创建一个名为/envs/snowflakes的新环境，包括biopython项目，这个环境使用的python版本为现在所使用的版本，因为你没有特别的指定版本。
改变环境（activate/deactivate）
激活
Linux,OS X： source activate snowflakes
Windows： activate snowflakes
conda 添加path名（snowflakes）在你的系统命令中
TIP：环境默认安装在conda目录，你也可以特别的指定其它目录，具体查看create --help来获取更多描述
失活
Linux, OS X: source deactivate
**Windows: ** deactivate
conda将移出路径（snowflakes）于你的系统命令
创建独立的环境
你可以创建新的环境采用不同的python版本，安装不同的包等等，例如:
conda create --name bunnies python=3 astroid babel
列出所有的环境
可以通过info信息来列出所有环境内容:
conda info --envs
你可以列出所有的环境参数:
conda environments:
snowflakes /home/username/miniconda/envs/snowflakes
bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies
验证当前环境
conda info --envs
conda 将列出所有环境，当前环境会高亮且带有'*'的特征符
克隆环境
conda create --name flowers --clone snowflakes
删除环境
conda remove --name flowers --all
设置国内镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
设置了清华大学镜像源，速度肯定嗖嗖的。
但是清华大学的镜像包还是不够给力，我们可以增加bioconda隧道，这样就不用在官网龟速安装了~
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels bioconda
执行完上述命令后，会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:\Users\USER_NAME\.condarc文件，记录着我们对conda的配置，直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。
参考资料:
Conda-Anaconda的虚拟环境和包管理功能
Anaconda使用总结
简单例子
创建一个python2.7环境
激活环境并下载wxpython
activate wxpython
pip install expython
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