环境管理
环境管理是Python使用中的一大好习惯，如果你不想在一遍遍重装Python和系统中折腾循，那么环境管理是学习Python的过程中非常必要的一环。
手动创建虚拟环境
软件安装完毕后，在开始菜单下，找到Anaconda3(64-bit)文件夹，点击Anaconda Navigator。
打开后是这样的界面：
创建Python3.6虚拟环境：
正在创建，这个会需要一点时间
Python版本为3.6.8的虚拟环境就创建好了
打开命令行，发现系统默认的Python版本不是Python3.6.8，而是Anaconda默认的Python3.7.X，这是因为创建的安装Anaconda的时候勾选了把Anaconda添加到环境变量的选项，它同时也把Anaconda默认的Python版本作为系统默认的版本，修改一下环境变量就可以。
我的电脑右键-->属性-->高级系统设置-->环境变量-双击PATH环境变量我们所创建的Python3.6的虚拟环境的路径为：C:\ProgramData\Anaconda3\envs\py36
发现系统环境变量中有5个Anaconda相关的变量，它们是在安装Anaconda的时候勾选添加到环境变量选项后程序自动添加进去的，我们只需要把虚拟环境的路径添加进去并放在Anaconda环境变量的前面覆盖掉就可以了。
命令行创建Python环境
conda操作虚拟环境
# 查看虚拟环境
conda env list
#创建一个环境名为py36，指定版本为3.6
conda create -n py36 python=3.6
激活环境
# 在windows环境下使用activate激活
activate py36
退出环境
# 在windows环境下使用deactivate
deactivate
# 删除虚拟环境
conda remove -n py36 –all
#查看已有的环境列表
conda info -e
命令行切换虚拟环境
source activate python3.6
activate python3.6
conda activate python3.6
命令行关闭虚拟环境
source deactivate python3.6
deactivate python3.6
conda deactivate
命令行安装Python包
# 安装numpy
pip install numpy
# 安装matplotlib
pip install matplotlib
# 安装pandas
pip install pandas
# 安装sklearn
pip install scikit-learn
# 安装tensorflow并指定版本为1.6.0
pip install tensorflow==1.6.0
# 安装requests
pip install requests
# 安装ini配置文件解析
pip install configparser
# 安装mysql驱动
pip install pymysq
#安装dbutils数据库连接池
anaconda search -t conda dbutils
# 使用国内镜像下载包
# 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
# 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
# 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
# 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
# 使用方法：
# pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple库名如，安装 matplotlib
pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib
