哈喽各位老铁~
最近收到很多学员的反馈说自己在安装工具的时候遇到了问题，希望老师能给一个教程。
作为宠学生的我们，必须满足，今天它来了！！
为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
尝试了很多类似的发行版，最终选择了Miniconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能，更得益于Miconda的精简。
今天主要介绍下Miniconda在数据科学方面的优秀表现以及的相关工具的安装使用。
一、后来者的优势
Miniconda附带了一大批常用的数据科学包，不需要使用pip进行下载；自带的conda管理包和环境能减少在处理数据的过程中遇到的各种库和版本的问题。具体来说表现如下：
开源安装过程简单高性能使用Python和R语言免费的社区支持其特点的实现主要基于Miniconda拥有的conda包、环境管理器以及在线的实时更新的不计其数开源库。
二、Miniconda的获得
1.直接百度搜索Miniconda，第一条即