原来一直使用原生python和pip的方式，换了新电脑，准备折腾下Anaconda。
安装过程就不说了，全程可视化安装，很简单。
安装后用“管理员权限”打开“Anaconda Prompt”命令行，先配置国内镜像源（清华大学）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --set show_channel_urls yes
然后查看验证：
conda config --show channels
接下来我们更新所有的库：
conda upgrade --all
更新后验证安装包：
conda list
常用命令：
# 安装包 conda install package_name # 更新包 conda update package_name # 卸载包 conda remove package_name
conda 可以为你不同的项目建立不同的运行环境。
下面我们安装nb_conda用于notebook自动关联nb_conda的环境:
conda install nb_conda
Anaconda自带了jupyter，我们直接在菜单中打开“Jupyter Notebook”即可。
自动启动命令行窗口，如下：
出现：No module named”bbrowserpdf”
解决：
conda install -c anaconda-nb-extensions nbbrowserpdf
这里需要挂代理才能下载到安装包。
在jupyter页面上，点击conda标签页后，可能会报错：
错误1：EnvironmentLocationNotFound: Not a conda environment
解决方法：
找到Anaconda安装路径下文件：Anaconda3\Lib\site-packages\nb_conda\envmanager.py
修改内容：
FROM:
return {
"environments": [root_env] + [get_info(env)
for env in info['envs']]
}
TO:
return {
"environments": [root_env] + [get_info(env) for env in info['envs']
if env != root_env['dir']]
}
然后重启jupyter。
错误2：AttributeError: 'dict' object has no attribute 'rsplit'
解决方法：
找到Anaconda安装路径下文件：Anaconda3\Lib\site-packages\nb_conda\envmanager.py
修改内容：
name, version, build = s.rsplit('-', 2)
becomes:
if isinstance(s, dict):
s = s['dist_name']
name, version, build = s.rsplit('-', 2)
然后重启jupyter。
错误3：'_xsrf' argument missing from POST
解决方法：
用户家目录下 .jupyter/jupyter_notebook_config.json文件添加：
"disable_check_xsrf": true
然后重启jupyter。
如果没有报错的话，就可以在jupyter中新建python环境了，需要注意的是新建的环境需要安装ipykernel包，才会显示在新建note菜单中。
如果看不到的话，强制刷新下页面就好了。