Anaconda
Anaconda 指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
可以简单理解为 python 全家桶，包含了常见的工具包，这样就省去了我们后期安装各种依赖包。
核心组件
Anaconda 包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等
conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
Anaconda 安装
个人开源版
开源个人版（发行版）在全球拥有超过2000万用户，是在单台机器上执行Python/R数据科学和机器学习的最简单方法。
该工具包是为独业者开发的，它使您可以处理成千上万个开源程序包和库。
下载地址
进入 https://www.anaconda.com/products/individual 进行下载。
这里有多种类型可以选择，根据自己的系统选择即可。
这里老马选择：
Windows Python 3.8
64-Bit Graphical Installer (457 MB)
耐心等待下载完成即可。
安装
直接双击运行安装，全部选择默认配置。
默认数据路径：C:\ProgramData\Anaconda3
ps: 发现默认源下载较慢，可以尝试下国内的镜像。
清华大学开源软件镜像站：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
安装成功之后会默认弹出一个网址：
https://anaconda.cloud/tutorials/getting-started-with-anaconda-individual-edition?source=win_installer
感兴趣的小伙伴可以注册下账号，体验一下。
验证
安装完成之后，启动栏会有 Anaconda Prompt，可以进入命令行。
> conda list
# packages in environment at C:\ProgramData\Anaconda3:
#
# Name Version Build Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py38_0
alabaster 0.7.12 py_0
anaconda 2020.11 py38_0
anaconda-client 1.7.2 py38_0
anaconda-navigator 1.10.0 py38_0
anaconda-project 0.8.4 py_0
argh 0.26.2 py38_0
argon2-cffi 20.1.0 py38he774522_1
asn1crypto 1.4.0 py_0
astroid 2.4.2 py38_0
astropy 4.0.2 py38he774522_0
async_generator 1.10 py_0
atomicwrites 1.4.0 py_0
attrs 20.3.0 pyhd3eb1b0_0
autopep8 1.5.4 py_0
babel 2.8.1 pyhd3eb1b0_0
backcall 0.2.0 py_0
backports 1.0 py_2
...
执行 conda list 可以查看所有已经安装的依赖包。
Anaconda Navigator
官方导航
命令行直接点击【Anaconda Navigator】，可以进入官方的导航工具。
Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks是用于Jupyter笔记本，代码和数据的基于Web的交互式开发环境。
JupyterLab非常灵活：配置和安排用户界面以支持数据科学，科学计算和机器学习中的各种工作流程。
JupyterLab是可扩展的且模块化的：编写可添加新组件并与现有组件集成的插件。
我们直接在官方导航中点击 Jupyter Notebooks 对应的 Launch，然后选择一个浏览器打开即可。
会在我们本地启动一个 web 服务，http://localhost:8888/tree
New Python3
我们点击右上角的 New-Python3 就可以在 web 中打开一个 python 的基本环境。
我们输入
print ('hello ml')
点击运行就可以获取对应的结果。
ps: 对于 python 的教程网上很多，小伙伴们选择自己喜欢的即可。
小结
python 作为主流的机器学习语言，有更加丰富的学习资料可以学习参考。
老马作为一名 java 开发者，几年前也学习过 DL4j，后来也不了了之。
所以还是决定选择 python 系列，作为入门。
千里之行，始于足下。让我们一起加油！
希望本文对你有所帮助，如果喜欢，欢迎点赞收藏转发一波。
我是老马，期待与你的下次相遇。
参考资料
https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/
