代码收藏家 Python语言与Anaconda平台：数据科学新手的入门常识
刚入门数据科学或 Python 编程时，你可能会听到这样的建议：“直接装 Anaconda 吧，别折腾 Python 了！”但 Anaconda 和 Python 到底是什么关系？为什么数据科学新手更适合 Anaconda？这篇文章将用最直白的语言帮你理清两者的区别，并告诉你如何选择。
1. Python：一门编程语言
1.1 Python 是什么？
Python 是一种通用的高级编程脚本语言，以简洁、易读的语法著称，广泛应用于：
数据分析（Pandas、NumPy）
机器学习（Scikit-learn、TensorFlow）
Web 开发（Django、Flask、Dash、Streamlit）
自动化脚本（爬虫、文件处理）
1.2 单独安装 Python 的体验
如果你直接从 Python 官网 下载并安装 Python，你会发现：
✅ 自带 Python 解释器（运行代码的核心）
✅ 自带 标准库（如 os、math、json 等基础模块）
❌ 第三方库（如 Pandas、Matplotlib）需要手动安装（用 pip install）
❌ 环境管理较麻烦（不同项目可能需要不同版本的库，容易冲突）
如果库之间有依赖冲突（比如 A 库要 NumPy 1.20，B 库要 NumPy 1.25），调试起来会很头疼。
2. Anaconda：Python 的“超级增强版”（集成了Python的所有解释器版本，还包含了众多python的第三方库）
2.1 Anaconda 是什么？
Anaconda 是一个专为数据科学优化的 Python 发行版，相当于 Python + 必备工具 + 预装库的“全家桶”。
2.2 Anaconda 包含什么？
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| Python 解释器 | 无需单独安装 Python，Anaconda 自带 |
| Conda | 强大的包管理工具（比pip 更擅长处理科学计算库的依赖） |
| 预装 250+ 库 | 如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等，开箱即用 |
| 虚拟环境管理 | 轻松创建隔离的 Python 环境（比如同时管理 Python 3.8 和 3.10 的项目） |
| Jupyter Notebook | 交互式编程工具，数据科学家的最爱 |
| Spyder | 专为科学计算设计的 IDE（类似 MATLAB） |
2.3 为什么数据科学新手推荐 Anaconda？
✅ 省时省力：不用手动安装库，避免“依赖地狱”。
✅ 环境隔离：用 conda create –name newenv python=3.7 可快速创建python3.7版本的独立虚拟环境。（注：这个newenv任意命名，这个参数是你为你的虚拟环境取的名字）
（输入“y”表示同意创建名字为“lll_new”的虚拟环境）
怎么查看虚拟环境是否已经创建，使用“conda info –envs”指令即可查看所有已有的虚拟环境
✅ 工具齐全：Jupyter Notebook、Spyder 等工具直接可用。
3.常见问题解答
Q1：装了 Anaconda 还需要装 Python 吗？
不需要！Anaconda 自带 Python，额外安装可能导致版本冲突。
Q2：Anaconda 会影响我原来的 Python 吗？
不会。Anaconda 会独立安装，通过 "conda activate newenv " 激活创建的新虚拟环境。
Q3：Anaconda 和 PyCharm/VSCode 冲突吗？
不冲突！PyCharm/VSCode 只是代码编辑器（集成开发环境IDE），可以配置为使用 Anaconda 的 Python 环境。
4.结论
Python 是语言，Anaconda 是为数据科学优化的平台（Python + 工具 + 库），只要下载了anaconda，那么就不用麻烦地去下载python的一个个第三方库了！！！
作者：baizhou___
