【2025最新】Anaconda下载保姆级安装图文教程（全网最详细）【附官方安装包+永久pycharm】

前言

作为Python领域最流行的科学计算平台，Anaconda下载后能一站式解决环境配置难题。不管你是刚开始学习编程，还是需要专业的anaconda配置pycharm环境，这篇anaconda安装教程都能帮你快速上手。

Anaconda不仅仅是个Python解释器，它是一个强大的集成环境，打包了几乎所有你在数据分析和机器学习中需要的库和工具。通过conda这个包管理器，你可以轻松在同一台电脑上管理多个不同的开发环境，对科研人员和开发者来说简直是救星。

Anaconda下载方法

首先，我们需要获取Anaconda安装包。这里提供了一个快速的下载链接：

点击下载 anaconda https://pan.quark.cn/s/3a5c2204c7a0

文件比较大，耐心等待下载完成。如果你网速不佳，可以考虑晚上下载或使用下载工具。

Anaconda安装步骤详解

下载完成后，让我们开始安装过程：

1. 双击刚才下载的anaconda安装包，启动安装程序
   

2. 点击【Next】继续
   

3. 阅读协议后点击【I Agree】同意条款
   

4. 选择安装类型：这里保持默认选项就行，适用于当前用户
   

5. 选择anaconda安装路径

   重要提醒！Anaconda安装包特别大，千万别装C盘，后悔都来不及
   推荐路径：D:\software\anaconda3 或其他非系统盘

6. 点击【Next】继续
   

7. 高级选项保持默认，直接点【Install】开始安装
   

8. 等anaconda安装完成，这过程有点慢，别着急去做别的事
   

9. 安装好anaconda后点【Next】，然后【Finish】结束安装
   

Anaconda环境变量配置

装完不算完，还得配置环境变量才能正常使用：

1. 搜索并打开"编辑系统环境变量"
   

2. 点击【环境变量】按钮
   

3. 在【Path】中添加这三个路径（假设你装在D盘）：

   • Anaconda主目录：D:\Anaconda
   • Scripts目录：D:\Anaconda\Scripts
   • Library\bin目录：D:\Anaconda\Library\bin

   小贴士：用户变量或系统变量的【PATH】配一个就行，不用两个都加
   

4. 点几个【确定】保存设置
   

5. 关掉命令提示符再重新打开

6. 测试一下，输入conda命令，看到下面这样的信息就是成功了
   

Anaconda创建虚拟环境

Anaconda的一大优势是可以创建独立的虚拟环境，这对于不同项目需要不同依赖包的情况特别有用。下面介绍如何创建和管理虚拟环境：

1. 打开Anaconda Prompt

2. 创建新环境的命令格式：

   conda create -n 环境名称 python=版本号
   

3. 例如，创建一个名为"data_science"的Python 3.8环境：

   conda create -n data_science python=3.8
   

4. 系统会提示安装必要的包，输入y确认

5. 激活新创建的环境：

   conda activate data_science
   

6. 命令提示符前面会显示(data_science)，表示已进入该环境

7. 在环境中安装需要的包：

   conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

8. 退出当前环境回到base：

   conda deactivate
   

通过虚拟环境，你可以为每个项目创建独立的Python环境，避免依赖冲突，保持系统整洁。

Anaconda更换镜像源详解

前面简单提到了更换镜像源，这里详细说明一下为什么要更换以及更多镜像源选择：

1. 为什么要更换镜像源？

   • 默认的国外源在国内访问速度慢
   • 某些包可能因网络问题下载失败
   • 国内镜像源能大幅提升下载速度

2. 常用国内镜像源：

   • 清华镜像源（前面已介绍）
   • 阿里云镜像：

     conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
     conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
     

   • 中科大镜像：

     conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
     conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
     

3. 查看当前配置的镜像源：

   conda config --show channels
   

4. 恢复默认源（如有需要）：

   conda config --remove-key channels
   

5. 更新所有包：

   conda update --all
   

选择离你最近或速度最快的镜像源，能让你的Python开发体验更加流畅。对于大型机器学习框架的安装尤其重要，可以将下载时间从小时级缩短到分钟级。

总结

这样，我们就完成了Anaconda的安装配置全过程，从下载、安装、环境变量设置到和PyCharm的连接。按这个教程来，即使是小白也能顺利配置好Python数据科学环境。

有什么问题随时在评论区提问，我尽量回复大家的疑问！