实验1 熟悉Anaconda 2021-03-10

1. Anaconda与conda

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，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。

2. pip与conda

conda是包管理器同时也是环境管理器，而pip是python的管理器。conda不仅仅可用于python语言，也可以用于R语言等，而pip只能用于python语言，conda的强大之处在于对不同项目的环境管理。

两个都可以用于python包的安装，但两者并不冲突，在使用过程中，pip搜索源的包数量比conda更多，往往会出现conda找不到的包但可以使用pip安装，因此，可以使用conda先建立虚拟环境，在虚拟环境中使用conda或pip安装包，从而实现环境隔离以及包资源的最大化。

3. python解释器

当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。

Python是一门高级语言，并且很多人在使用，所以针对Python代码也就有很多的解释器去执行，由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的，所以理论上，只要水平够高，任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码（当然难度很大），现存在多种Python解释器。这里介绍最常用的CPython解释器。

当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器，CPython是使用最广的Python解释器。

4. Spyder

Spyder (前身是 Pydee) 是一个强大的交互式 Python 语言开发环境，提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性，支持包括 Windows、Linux 和 OS

X 系统。和其他的Python开发环境相比，它最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能，可以很方便地观察和修改数组的值。

5. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。