Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
个人尝试了很多类似的发行版，最终选择了Anaconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anaconda的理解，并简要总结下相关的操作。
1、Anaconda
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。
这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。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。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。
如果是Windows用户，建议装Anaconda版本的Python，因为Anaconda的C编译器，跟LinuxMac所使用的编译器是相等的，不会碰到套件安装上的问题。如果在Windows上用原生的Python的话，有很多的套件是难以安装的。
Anaconda预装了100多个套件，包括NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, and Jupyte等，另外还有620多个套件只需要一个命令即可安装。安装的命令为：conda install package-name。
Anaconda包含了几个开源的开发环境，比如Jupyter/IPython, Spyder and Visual Studio，得到Sublime Text 2 和 PyCharm的支持。
Anaconda的套件列表（总共521个）：https://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs
（蜗牛博客：看这列表中没有urllib，刚刚程序出错，还以为自己没有安装urllib，其实Python已经内含有urllib和urllib2 ）
通过conda list或者 conda list --export命令可以查看Anaconda已经安装好的套件。
同样可以通过pkgs文件夹查看
安装完成之后，进入CMD窗口，用pip命令可以安装套件。
安装Jupyter套件，并用Jupyter notebook打开。
自动打开浏览器：
建立一个新的Python
