引言：安裝python可以看到很多教程都提到用Anaconda,而且有時還可以看見安裝Conda的，他們有什麼區別？安裝時還要設置環境變量，環境變量是什麼，作用是什麼？使用Anaconda時（Anaconda3版本應該是最新的），有的教程要求我們新建一個虛擬環境，虛擬環境是什麼？這個環境和Anaconda的環境又有什麼區別？安裝包的方式有conda install xxx或者pip install xxx，這兩種方式一樣嗎？ 如果想看虛擬環境中安裝了哪些包，可以執行conda list指令，那它是在誰下面執行，是在python下還是虛擬環境下？本人在使用python時，發現python與C的不同之處，遇到以上問題並解決，現在記錄下來回憶加深理解，如果能幫助到別人就更好了。有些問題我並未深究，可能是合情推理，若有錯誤請理解，如果能回覆讓我修改便不勝感激了。【本文只是爲理清安裝使用過程中涉及到的各個概念的含義及其作用，無具體安裝過程】
一. 安裝Python需要什麼（安裝python麻煩的原因）
一般的語言都需要一個IDE（集成開發環境）來解釋它，最後變成二進制代碼去執行，就像C的Devc++和Visual Studio一樣。Python有一個好用的IDE叫pycharm(可以免費試用)。但是直接安裝pycharm新建python項目會提示“interpreter field is empty”，就是沒有解釋器。【解釋一下：C語言是編譯型語言，要編譯後成二進制代碼計算機纔可以執行。python是解釋型語言，要用解釋器解釋爲二進制代碼計算機纔可以執行。因爲C語言的IDE如Devc++裏面自帶編譯器，所以沒這問題。但是pycharm沒有自帶解釋器，所以要自己另外下載】。Python.exe就是我們需要下載的python解釋器文件。那爲了下載這個Python.exe文件及其依賴包，就需要去官網下載，或者用Anaconda。
二. Anaconda，Miniconda和Conda
搜一下就可知道，Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，是一個開源的Python包管理器，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。Anaconda較大（因爲包很多），Miniconda是個較小的發行版（僅包含conda和 Python）。Conda 是一個開源的軟件包管理系統和環境管理系統。個人理解，就是要通過Anaconda或者Miniconda來使用python，而Conda是管理python的工具，Anaconda和Miniconda都有了Conda。且Anaconda裏面已經包括了很多包，比如矩陣計算需要的庫numpy，這樣就方便不少，不用下載很多包了。如果只下載Miniconda,要用其他包的話就需要另外下載。下載常見指令是conda install xxx或者pip install xxx（xxx指包的名稱，如numpy，具體怎麼運行見第五點），它們處理方式細節我並未深究，一般情況下都可以下載包。【注意：要使用pip指令，可能需要安裝pip，可以看出pip和conda既是包或者管理系統的名稱，又是其指令的開頭，比如pip包含pip install xxx等指令 。顯然，Anaconda包括了pip，不需要另行安裝，Miniconda應該需要另外安裝（我推理的）】。
三. Anaconda&虛擬環境
如果爲了方便，可以直接下載Anaconda。前面說過，Anaconda是一個包管理器。包含有一個虛擬環境，那虛擬環境是什麼？就是要運行python命令，就需要解釋器Python.exe解釋它。要想在代碼裏import numpy,就需要numpy的包，然後肯定還需要鏈接庫啊其他什麼的。這些東西就構成了一個虛擬環境【嘮叨一下，剛開始學可能對虛擬這個詞覺得奇怪，計算機嘛用虛擬很正常的，就像內存的實地址和虛地址，虛實地址之間有一層映射，你看到地址實際是虛地址。那推理一下這裏的虛擬環境就是我們“看到的”環境，如果不是專業領域，那就用就行了呀，管它有沒有“真實環境”】。現在先說說虛擬環境的作用。運行python程序，肯定需要一個虛擬環境。以下以我的演示爲例：【注意，QQ是用戶名,不是騰訊QQ的意思，你的電腦設置是啥就是啥】
conda env list的意思是顯示所有虛擬環境。可見我有一個根環境“root”(好像有的人叫base)。另外我還創建了名爲“MaskRCNN”和“tensorflow-gpu”的虛擬環境。之前我們不是說Anaconda自帶了很多科學包嗎，說的就是“root”這個虛擬環境帶有的包。我們如果想要新建一個虛擬環境，需要在新的環境裏面重新下載包，他們是不互通的。下圖爲我在pycharm下運行一個python程序前選擇我所需的環境，可以看到tensorflow-gpu的虛擬環境的包很少而root的包很多（我沒截完，反正就是很多了）。
root的虛擬環境
tensorflow-gpu的虛擬環境
從上面可以看到，root虛擬環境的解釋器python.exe就在Anaconda3文件夾下，而另外兩個在envs文件夾下對應的文件夾裏。 【如果要問我爲什麼要分這麼多，誰都用一個包含全部依賴包的root虛擬環境不就好了，幹嘛搞這麼麻煩，其實有一些場合，比如你以前用python2.7寫過一個項目，現在都更新用3.6了，如果Anaconda只能用一個環境，那以前的項目就開不了了，所以要分環境，不同項目的需求可能不同】。
四. 環境變量
安裝Anaconda時需要設置環境變量，環境變量是什麼？我自己的理解如下，環境變量就是某些特定的文件路徑，如下圖所示。
（搜一下就知道怎麼打開了）。怎麼理解我上訴所說的“特定的”，顯然就是指添加到這裏的文件路徑啦。因爲一臺電腦可以設置多個用戶（雖然一般我們可能只有一個）。如圖如果設置到用戶變量，就只對這個用戶有效，若設置到系統變量就對每個用戶都有效。設置環境變量的作用看第五點的第二段。
五. cmd&命令提示符& Anaconda Prompt&DOS操作系統
在Win10搜索欄裏搜索cmd就會出現一個小黑框，cmd就是命令提示符。cmd 可以理解爲Windows操作系統兼容的DOS操作系統。它的指令執行方式是命令行，也是我們實現系統調用的一種方式，而Windows是圖形界面。比如在cmd下輸入calc，就會進行系統調用，顯示計算器；輸入notepad就會彈出一個記事本。那我們前面所說的pip install xxx就是在這裏執行的，但是要先進入一個虛擬環境中，意思就是進入一個虛擬環境然後安裝需要的包。
現在回到環境變量。我們要查看Anaconda下有哪些虛擬環境，需要在cmd裏輸入conda env list。但是誰來執行這行指令呢，需要別人來解釋它啊【注意：這個不是python語言的指令，python語言的指令應該進入某個虛擬環境的python.exe中執行，而conda env list是在針對包管理器Anaconda，找出它所有的虛擬環境】。實際上，Windosw是在Path環境變量設定的所有路徑中去找到某種東西去解釋它。這個東西具體是什麼我沒深究，但經過實驗，如果我沒有在Path環境變量中增添C:\Users\QQ\Anaconda3\Scripts這條路徑，系統找不到東西來解釋它，所以出現以下情況：
按Anaconda的教程安裝並配置好環境變量後，再運行上圖指令，就可以顯示Anaconda下有哪些虛擬環境，說明系統通過名爲Path,值爲“C:\Users\QQ\Anaconda3\Scripts”的環境變量（其實就是路徑）找到了可以執行該條指令的程序，便執行成功。如下：
而且通過觀察目錄，就可以知道root虛擬環境就在Anaconda文件夾裏，而另外兩個就在其envs文件夾裏，如圖：
總結一下，設置環境變量，就是爲了告訴cmd 要執行“conda env list”指令應該去找誰翻譯執行，而這個 C:\Users\QQ\Anaconda3\Scripts（看名字顯然是放與腳本相關的東西）就是它需要的環境變量。系統默認到Path裏找，自然要到Path裏設置。這樣，即使就在用戶目錄下執行指令也可以執行成功。實際上，安裝完Anaconda後有一個叫Anaconda Prompt的類似cmd的東西。如果在這裏輸入“conda env list”也可以正確執行，即使Path沒有配置好環境變量，如圖：
同理，如果在cmd裏輸入python.exe，Windows就會在Path的所有路徑中找到python.exe文件並執行（如果把Path中的C:\Users\QQ\Anaconda3路徑刪除也會同樣找不到，但若在Anaconda Prompt中總是可以成功執行）。我打開Anaconda Prompt所在位置，最後打開的是cmd，感覺這個也是調用了系統的cmd，只不過它是針對Anaconda而言的，方便使用。簡言之，就是Anaconda通過在Anaconda Prompt或者cmd上運行指令如conda list來管理虛擬環境，而python語言編寫的代碼是通過Anaconda管理的某個虛擬環境中的解釋器python.exe解釋執行的。
六. 個人總結
一切的起因都是要用python，但是它的IDE沒有python解釋器,所以我們要去下載一個。Anaconda是比較好的python管理器，所以推薦安裝它。Anaconda又可以分很多個虛擬環境來管理，我們使用Anaconda裏的python解釋器是使用其某一個虛擬環境中的python解釋器。（如第三點中圖“root的虛擬環境”，可以看到Anaconda三個虛擬環境中都各自有自己的python.exe解釋器文件）。同時我們要管理這個Anaconda中的虛擬環境,用的是cmd或者Anaconda Prompt。最後，要用一個IDE來編寫調試python代碼，我使用pycharm比較順手，除此之外還有人喜歡用Jupyter Notebook。