Anaconda入门：解决CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url
简介
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
类似于Ubuntu是Linux的发行版，你基本不会直接去使用Linux，而是选择一个发行版，如Ubuntu/CentOS/RedHat/Debian等，因为发行版已经提供了基础的组件、库和应用，使用非常简单方便。
所以，想要学习Python的同学，不要再纠结python2/python3等种种版本了，也不要再纠结各种包的管理和代码移植性问题了。这些统统交给Anaconda。
安装了Anaconda，你就拥有了任意版本的python和各种包了。
使用Anaconda，在同一个系统上维护不同的项目环境也很方便。
安装
可以到官网下载：https://www.anaconda.com/ 。
也可以到清华镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 。因为网速的原因，建议选这个。
根据系统选择下载即可，以win10为例，下载最新版本的x64.exe包。
与正常的安装软件一样，一直点next，记得选中把Anaconda加入到系统环境变量，再next，安装完成。
如果没有点选加入系统环境变量，安装完成后，把安装目录加入即可，方法：控制面板-系统-高级系统设置-环境变量-新加一个变量-加入到path变量。
此时，打开一个终端，输入：conda --version，看到如下输出：
ok，安装完成，现在可以使用Anaconda玩耍了。
使用
首先升级一下所有的包：conda upgrade --all。
- 创建虚拟环境
前面说过，使用Anaconda可以在一个系统上很方便地管理不同的项目环境，那是Anaconda强大的虚拟环境管理功能。
Anaconda自带一个base环境，使用activate即可进入，如下：
使用 conda env list可以查看所有的环境。
在虚拟环境下，运行conda list查看该环境下已经安装的包。
使用 conda create -n myenv python=3.5创建一个名为myenv的环境，使用的python版本为3.5，conda会自动下载3.5版本的python包。
创建的时候会报错：
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url
错误原因：
D:\Anaconda3\DLLs_ssl.pyd会寻找依赖库OpenSSL DLLs，由于项目目录下未找到，它会去默认目录C:\Windows\System32查找，默认目录下存在该库，但是别的应用安装的，版本不一致，所以出现上述错误。
根本原因是安装时生成的库没有放在正确的位置。
解决方法：
从目录D:\Anaconda3\Library\bin下复制libcrypto-1_1-x64.*和libssl-1_1-x64.*到D:\Anaconda3\DLLs，这样就会在项目目录下直接查找到该库了。
使用activate myenv进入新建环境，再次运行conda list查看。
- 进入退出虚拟环境
刚刚已经使用 activate myenv进入环境，使用deactivate即可退出当前环境。
- 删除环境
conda remove -n myenv --all
- 包管理
先设置国内镜像站：
# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
-
查看已安装包：
conda list -
查找可安装的包：
conda search pandas -
安装包：
conda install pandas -
更新包：
conda update pandas -
卸载包：
conda remove pandas
小结
安装后尝试使用就可以了，这些命令用过几次就记住了。
常用的命令总结如下：
activate # 进入默认的base环境
activate myenv # 切换到myenv环境
conda create -n myenv python=3.5 # 创建一个名为myenv的环境并指定python版本为3.5(的最新版本)
conda env list # 列出所有环境
conda list # 列出当前环境的所有包
conda install pandas # 安装包
conda remove pandas # 卸载包
conda remove -n myenv --all # 删除环境及下属所有包
conda update pandas # 更新包