本篇小文针对一些新手可能会碰到的问题推荐一些有用的方法，给出链接，省去了网上查找筛选的过程，具体不作细讲。
Anaconda原网下载速度太慢？
别去原网下载，慢的很。用清华的镜像快得多：
Tsinghua Open Source Mirrormirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
可先点Date进行日期倒序排列。
根据自身需求，仔细观察文件名进行选择下载。如Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe 即在2019年3月新出的版本，可适用32位和64位系统，Python版本为3.
清华的镜像网站还有各种Linux和Docker，及其他常用的下载，可自行搜索。
关于Anaconda的更多信息可参考：
Tsinghua Open Source Mirrormirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
Anaconda安装中的指示看不懂？
其实大多数你就点next或者agree就ok，不过有两点需要注意：
安装目标文件夹路径不要有中文和空格，这将给anaconda里包的安装带来问题，可能导致很多包安装失败，如果一个个自己安装，这就失去了我们选择anaconda的意义；
在这个页面勾选两个单选框，尤其是第一个，即将anaconda加入到系统的环境变量中（虽然它下面的英文说不推荐）。这样我们才可以直接在命令行中调用python。
另外，安装时间有点长，需要一点耐心。。。
安装之后怎么用呢？
安装完之后，你的开始菜单中会出现一堆东西：
我们逐个介绍。
Anaconda Navigator
首先可以点第一个Anaconda Navigator即Anaconda领航员（图形操作界面），如果可以成功开启（需要等一会），那就是安装成功了。
左上的sign in 不用管，这不是视频网站，不登录冲会员就不给看。
左侧导航栏中Home主页，左上Applications on填着base（root）根环境。我简要解释一下Anaconda的优势，即它可以在整个电脑中针对python的不同版本产生多个虚拟环境，比如说我这个电脑根环境也就整体是3.7版本的，但是现在公司有一些Python 2.7的文件需要我改 ，那么我就可以在Anaconda中设一个2.7的小环境，完全独立于现有的Python 3.7环境，我在这个环境中配置工具，完成工作。如果你看过一些中国古典玄幻小说，这就类似【结界】。
如何创造环境（结界）呢？如下图，右侧栏点击环境Environment，左下点击创建Create，对话框中输入名称并设置语言版本，确定后等待一会即可（我这个新版本已经可以兼容R语言了）。左下剩下的键包括克隆Clone，导入（复制）Import以及移除Remove，可自行选用。
那么现在我们回到主页Home，剩余部分，这些类似卡片一样的选项卡（如JupyterLab等）是什么呢？我们知道，在每个环境中，完成工作需要配置工具，这些选项卡上写着Launch启动的就是已经安装完的大模块（工具），写着Install安装的就是没有安装的工具（用得较少）。
当然不同环境的工具不可通用，各个环境需要什么工具需要自己配置。在主页中列出的都是大的模块，具体小的包package，在第二张环境Environment中，需要安装什么包，更新什么包，查找什么包，都可以自行在上侧的选择框和搜索框中操作。
左侧导航栏还有学习Learning和社区Community，分别对应各个模块的官方文档和讨论社区。
以上就是关于图形界面的使用，网上似乎对这个部分认为逼格较低，介绍较少。
Anaconda Powershell Prompt/Anaconda Prompt
如果你熟悉命令行，那这部分应该没有难度。对于常见的任务，这部分与Navigator完成的没有差别。知乎对这部分的介绍已经比较全面，在这推荐一个回答：
Anaconda介绍、安装及使用教程 - 豆豆的文章 - 知乎
Jupyter Notebook
这是如今最火的数据科学软件，集成到了Anaconda中了。总体而言，这是一个【图文并茂】的，完美适配Python输出展示的软件，软件基于浏览器，输入输出都在浏览器上完成。在此我首先推荐两篇较浅的介绍：
Jupyter Notebook 快速入门（上）codingpy.comJupyter Notebook 快速入门（下）codingpy.com
还有一篇去年的文章，很长，但好好看完基本没啥问题了：
入门｜始于Jupyter Notebooks：一份全面的初学者实用指南baijiahao.baidu.com
另外比如说你想修改Jupyter notebook 起始目录；或者想要些Jupyter Notebook常用快捷键，或者是最常见的问题jupyter notebook 绘图中文显示乱码问题，我这里都告诉你了；如果还有些奇怪的问题，还可以找找这个：jupyter notebook常见问题解决办法 - 猴子的文章 - 知乎；你要是欲罢不能，可以搜索微信公众号量子位或者机器之心，有些挺好的东西自己看看吧。
Spyder
这是Anaconda自带的数据科学IDE，即集成开发环境，专为数据科学量声打造。如果你熟悉MatLab，你会发现对这个软件很好上手，因为。相对于上面的Jupyter
Notebook，最大的优势是名字比较帅（划掉，是有一个强大的变量工作区，可以看这个变量现在是什么值，其次就是代码比较完备，不是零散的，界面也比较整洁。
这里是对于Spyder一篇较深的介绍：
Spyder：科学的Python开发环境blog.csdn.net
如果你想多试几个Python编辑器，这里是一篇简单介绍的文章：
世界上最好的Python编辑器是什么？我投PyCharm一票mp.weixin.qq.com
那么PyCharm呢？
首先呢还是需要下载，不过这里我推荐淘宝，比较快。我什么都没说哦。不过你要是想要。。。
链接：https://pan.baidu.com/s/18MVCbCKVxmziCvBw1j317A
提取码：z1b8
然后需要将PyCharm的翻译器设置为Anaconda中的Python，我推荐的是这篇，有截图：
Cran：Pycharm+Anaconda 速成使用 & 注意事项zhuanlan.zhihu.com
总体而言，PyCharm针对的不是数据科学（那是Spyder），而是Python语言本身，自身最强的优势是提示和自动补全。这是较初步的介绍：
Pycharm 使用教程看这篇就足以mp.weixin.qq.com
以上就是本文内容，欢迎大家使用。
