anaconda编写python_搭建 Python 轻量级编写环境（Anaconda+VSCode）
Miniconda
Anaconda 是一个包含180+的科学包及其依赖项的 Python 发行版本，其开源跨平台，解决了 Python 原生包管理器 Pip 的依赖冲突问题，极大地方便了 Python 环境的管理。如果你使用 Python 的场景属于数据科学领域，Anaconda 可以被看作是标配。
这里推荐安装 Miniconda，这是 Anaconda 的最小安装版本，只包含环境管理功能，其余可由用户自由配置，其下载可以选择清华镜像。Index of /anaconda/miniconda/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
也可以使用包管理器完成上述过程，关于包管理器的使用，参见如下两篇文章。https://zhuanlan.zhihu.com/p/128955118zhuanlan.zhihu.com
https://zhuanlan.zhihu.com/p/144608732zhuanlan.zhihu.com
对 Windows 用户，有 Scoop 和 Chocolatey
# scoop bucket add scoopet https://github.com/integzz/scoopet
scoop install miniconda-cn
choco install miniconda3
对 MacOS 用户，有 Homebrew
brew cask install miniconda
创建环境
接下来，需要创建虚拟环境，也就是自己的工作区，可以简单理解为系统登录时的用户。基本命令需指定环境名称和 Python 版本：
# 基本格式
conda create -n [env_name] [python=version]
# 例子
conda create -n my_python python=3.7
安装完毕后，进入 conda 环境：
# 进入
conda active my_python
# 退出
conda deactivate
安装相关库
在安装第三方库之前，需要添加conda-forge频道，这里的频道相当于库的来源。
conda config --add channels conda-forge
安装python-language-server，这个库主要是为 Python 的外部调用提供语言支持，包含有多个主流代码检查器(linter)，如pylint、flake8和yapf：
conda install python-language-server
Conda 的使用
环境管理
conda 常用操作可使用命令conda -h和conda config -h查看，这里列出几个常用命令：
# 创建
conda create -n [env_name]
# 删除
conda env remove -n [env_name]
# 参照配置文件更新
conda env update --file [file.yml]
# 环境列表
conda env list
# conda 信息
conda info
# 添加频道
conda config --add channels [channel]
# 删除频道
conda config --remove channels [channel]
包管理
# 安装
conda install [package_name]
# 删除
conda uninstall [package_name]
# 更新
conda update [package_name]
# 更新所有包
conda update --all
# 搜索
conda search [package_name]
# 已安装列表
conda list
配置文件
conda 会生成配置文件.condarc。其位置如下：Windows：C:\Users\username\.condarc
MacOS 和 Linux：~/.condarc
其文件结构如下：
# 频道channels:- conda-forge- defaults# 将 pip 作为 Python 的依赖add_pip_as_python_dependency:true# 安装按照频道的顺序channel_priority:false# 生成错误报告report_errors:false# ssl 验证ssl_verify:false# 显示频道具体链接show_channel_urls:true# 错误回滚rollback_enabled:true# 重试remote_max_retries:3
镜像
为了加快速度，国内往往需要使用镜像，修改 channels 如下
channels:
# 中科大镜像
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# 清华镜像
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
安装扩展
Anaconda Extension Pack
这是微软为 Python 创建的一个扩展集，可以看作是 VSCode 中进行 Python 编程的必备。其包括如下两个扩展：Python
YAMLAnaconda.yaml 是 conda 配置文件所采用的格式。
Visual Studio IntelliCode
微软出品的自动补全扩展，适用于 Python，JS/TS 和 Java。使用十分简单，点击左下方的 Python 按钮，将其切换为自己创建的 conda 环境即可(图中的 kaggle 是我的 conda 环境名)。IntelliCode
对于 linter 的提示信息，可以在pylint、flake8和yapf之中，任选其一。
其他推荐Path Intellisense(文件路径的智能提示)
change-case(改变命名风格，如大驼峰、小驼峰等，用于类及函数命名)
Bracket Pair Colorizer 2(括号配对美化，用于语法检查)
Code Runner(一键运行脚本)