Anaconda Python安裝，Spyder漢化及除錯
大多數和我一樣的Python 初學者都曾因為安裝環境和各類工具包安裝等問題頭疼不已，後來發現一款軟體： Anaconda，它可以管理python的安裝環境和各種工具包。
Anaconda簡介：
Anaconda集成了Python環境，它包含了conda、Python等科學包及其依賴項，支援 Linux, Mac, Windows系統。什麼是 conda ？
conda 是開源包（packages）和虛擬環境（environment）的管理系統。packages 管理： 可以使用 conda 安裝、更新 、解除安裝工具包 。在安裝 Anaconda 時已經集成了像Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 等資料分析中常用的包。當然 conda還能安裝非python工具包。
虛擬環境管理： 在conda中可以建立多個虛擬環境，用於隔離不同專案所需的不同版本的工具包，這可以防止版本上的衝突。例如我們可以建立 Python2 和 Python3 兩個環境，分別執行不同版本的 Python 程式碼。在 Windows 系統中，使用 activate env_name 和 deactivate 命令來進入和退出某個環境。
Anaconda的安裝使用：
安裝完成後，開啟windows的命令提示符：輸入conda list 可以檢視當前安裝了哪些庫，常用的numpy, scipy的會在其中。如需要安裝新工具包，可以執行：
conda install *** 來安裝。（***為需要的包的名稱）
如果需要更新某個包，可以執行 ：conda update *** 進行更新。常用操作如下：
# 檢視當前環境下已安裝的包 conda list # 檢視某個指定環境的已安裝包 conda list -n python35 # 查詢package資訊 conda search numpy # 安裝package conda install -n python35 numpy # 如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境 # 更新package conda update -n python35 numpy # 刪除package conda remove -n python35 numpy 另外，可以使用conda來管理conda和python的版本： # 更新conda，保持conda最新 conda update conda # 更新anaconda conda update anaconda # 更新python conda update python # 假設當前環境是python 3.5, conda會將python升級為3.5.x系列的最新版本
設定國內映象
如果需要安裝很多packages，由於Anaconda.org的伺服器在國外，下載速度會比較慢。清華TUNA映象源有Anaconda倉庫的映象，所以可以將其加入conda的配置，提高下載速度：# 新增Anaconda的TUNA映象
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中映象地址加有引號，需要去掉
# 設定搜尋時顯示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes簡單測試
Anaconda自帶一款編輯器spyder，可以用來編寫程式碼。spyder.exe在安裝目錄下的Scripts裡面，雙擊就能執行。下面編寫一個程式來測試安裝是否成功，該程式用來開啟一張圖片並顯示。程式碼如下：from skimage import io
img=io.imread('image.jpg')
io.imshow(img)
Spyder漢化及python程式除錯
--------漢化部分------
本人是在windows環境下安裝的Anaconda3，spyder版本3.2.4（檢視方法：spyder---help---About Spyder）
注：若不是anaconda環境，而是發行版的Python，下面操作可能會出問題。另外如果是anaconda2，漢化可能會遇到出錯或亂碼問題。下面是具體步驟：
2. 在該目錄下開啟命令視窗，執行：python main.py，如果出現提示：...安裝成功，按ENTER退出...表示進展順利；
3. 重啟spyder後，開啟：Tools--Preferences--General--Advanced Settings--language--簡體中文，完成漢化。
介面效果：
--------除錯部分------
先說一下常用的快捷鍵：
Ctrl+1： 註釋、取消註釋
Ctrl+4/5: 塊註釋 / 取消塊註釋
Ctrl+Shift+W： 關閉所有開啟的 .py檔案
Ctrl+Alt+←： 游標跳回之前所在位置
F12： 斷點 / 取消斷點
F5： 執行
Ctrl+F5： 啟動除錯檔案
Ctrl+F10： 單步除錯，跳過函式內部實現
Ctrl+F11： 單步除錯，進入函式內部實現
F9： 從當前游標所在行開始執行
F8： 檢視編譯結果（包括Erro和Warning資訊）
標題欄下面的幾個按鈕：
新增斷點，除了按F12，還可以通過在行首雙擊的方式新增斷點;
進入除錯 ，按第一個按鈕，對應快捷鍵 Ctrl+F5 ；
進入下一步 ，按第五個按鈕（倒數第二個），執行到下一個斷點位置，對應快捷鍵Ctrl+F12；
第二個按鈕，運行當前行，對應快捷鍵 Ctrl+F10
結束除錯 ，按最後一個按鈕。
第三個按鈕進入到游標所在句子中含有的函式體內部，對應快捷鍵 Ctrl+F11；
第四個按鈕是從此函式中跳出，對應快捷鍵Ctrl+Shift+F11；
執行到對應的語句時，可以在右側的“變數資源管理器”視窗看到對應的變數和物件，見下圖：
參考：
http://python.jobbole.com/86236/http://www.jianshu.com/p/169403f7e40c
http://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/51488326
http://www.lizenghai.com/archives/523.html
https://www.cnblogs.com/tq007/p/7282451.html
http://blog.csdn.net/qq_33039859/article/details/54645465