上期描述了如何在Windows下安装官方的Python3.8，本期描述如何安装Anaconda。建立Python环境这个话题，为何要大费周章、不厌其烦的叙述呢，主要的原因是：
- 所有的语言在设计时，都假定运行在一个纯净的环境下，但现实往往不是如此。经常在Windows下会安装多个版本的Python；
- Python在设计之初，也只设定自己运行在一个纯净的环境下。后期虽然又推出多种混合环境的解决方案，但带来的混乱比解决的问题更多，不用也罢；
- 环境问题导致的各种怪异现象，对于初学者掌握Python的信心打击巨大；
- 坚持在一个环境下，只有一个版本的Python是王道，真正符合人生苦短，我用Python的理念。如果混合安装多个版本的Python，会浪费时间与脑力，非常不合算。
综合所述，在安装Anaconda前，记得删除所有的Python版本。除了在控制面板中通过应用管理删除外，还可以使用前文介绍的listary或者everything这个工具，搜索整个操作系统下与Python相关的文件、目录并且删除之，保证尽可能干净的初始环境。
Anaconda是专为数据科学家准备的套餐性质的Python集成开发环境。也就是说，通过安装Anaconda，可以：
- 获得符合标准的Python3.8解释器；
- 自动安装一整套与大数据分析、可视化和数学相关的第三方模块；
[En]
Automatic installation of a complete set of third-party modules related to big data analysis, visualization and mathematics;*
- 提供了相对称手的IDE环境。
由于Python的历史原因，部分第三方模块在安装时，需要很复杂的前提条件，例如正确版本的C编译器、头文件、依赖库等，把这些搞明白需要花费大量的时间。而科学家们没有时间甚至没有能力折腾软件的事情，所以Anaconda应运而生，直接提供开箱即用的面向数据科学分析的Python开发能力。当然也带来了一些问题：
- 安装后，占据的空间较大，约要占2G左右的空间。当然，现在计算机存储资源很丰富，也不算太大的问题。如果安装到笔记本上，还是有些显得臃肿；