词汇表¶
蟒蛇¶
可下载、免费、开源、高性能、优化的 Python 和 R 发行版，自动包含 250 多个包。Anaconda 提供了轻松安装额外 7,500 多个用于数据科学的开源包的选项，包括高级和科学分析。
Anaconda 包括Anaconda Navigator和 conda管理实用程序。适用于 Windows、macOS 和 Linux。开发社区支持所有版本。
Anaconda.org ¶
云中基于 Web 的存储库托管服务。 本地创建的包可以发布到您在 Anaconda Cloud 上的频道以与公众共享。对 Anaconda.org 的付费订阅可以将包指定为私有，仅与授权用户共享。Anaconda Cloud 是 Anaconda 向公众提供的存储库产品。希望维护自己的 Anaconda.org 现场版本的公司也可以购买 Anaconda 存储库。请参阅 Anaconda 商业订阅。
蟒蛇企业¶
Anaconda 版本，包括企业技术支持、对选定数量的开源包的补偿、协作笔记本、高性能可扩展性、Hadoop、交互式可视化、治理和安全性。请参阅Anaconda 商业订阅。
蟒蛇存储库¶
您网络上的私有企业服务器，可以存储和检索开源和专有软件包以安装在本地计算机上。Anaconda Repository 不同于Anaconda.org 或默认的 conda 存储库。Anaconda Repository 用于管理对数据科学资产的访问，包括包和笔记本。
频道¶
conda 查找包的存储库的位置，通常在 Anaconda.org (Anaconda.org) 上。频道还可以转到您或您的组织管理的远程或本地存储库上的私有位置。
命令行界面 (CLI) ¶
一种程序，其中命令以文本形式输入，一次一行，供计算机执行。这是在 Windows 中的 Anaconda Prompt 中以及在 macOS 和 Linux 中的终端中完成的。Conda 在 CLI 中执行。与图形用户界面 (GUI)对比。
Conda¶
与Anaconda一起打包并在 CLI 中运行的包和环境管理器程序 。使用 conda，您可以安装和更新 conda 包及其依赖项，并在本地计算机上的conda 环境之间切换。对比Anaconda Navigator。
Conda环境¶
包含conda 包及其依赖项的特定集合的文件夹或目录 ，因此它们可以独立维护和运行而不会相互干扰。Anaconda Navigator 中的环境是 conda 环境。
示例：为在 Python 2 上运行的包创建一个环境，为在 Python 3 上运行的包创建另一个环境会很有用。
对一种环境的更改不会影响其他环境。
示例：如果您在一个环境中升级一个程序，这将不会在另一个环境中升级同一个程序。
Conda包¶
一个存档文件，其中包含软件程序安装和运行所需的所有内容，因此您不必单独手动查找和安装每个依赖项。这可以包括系统级库、Python 模块、可执行程序和其他组件。使用 conda或Anaconda Navigator 进行管理。Anaconda Navigator 中的包是 conda 包。
Conda存储库¶
一个基于云的存储库，其中包含 720 多个经过开源认证的软件包，可以通过命令轻松地在本地安装。可以直接在https://repo.anaconda.com/pkgs/查看，并在从其环境选项卡下载和安装软件包时在
Anaconda Navigator 中使用，或在命令行界面中使用
conda命令。conda install
图形用户界面（GUI）¶
具有图形图像、图标和菜单的程序，通过单击鼠标和/或在编辑框中输入文本来输入命令。 Anaconda Navigator是一个覆盖 conda 实用程序的图形用户界面。
迷你Conda¶
从命令行界面 (CLI) 运行的 conda 的最小安装程序。与 Anaconda 一样，Miniconda 是包含 conda 包和环境管理器的免费软件包，但 Miniconda 不包含 Anaconda、Anaconda Navigator 或除安装所需的依赖项之外的任何其他包。安装 Miniconda 后，可以使用命令直接从命令行界面安装其他 conda 包。另请参阅Anaconda和
conda。conda
install
包管理器¶
一组软件工具，可自动执行在计算机上安装、更新、配置和删除计算机程序的过程。也称为包管理系统。 Anaconda Navigator包括带有 GUI 覆盖的 conda 包管理器，以便于使用。
包¶
软件程序文件和有关软件的信息，例如其名称、特定版本和描述，捆绑到一个文件中，可由包管理器安装和管理。
R 包¶
安装和运行 R 计算机语言的Conda 包。示例包括 R Essentials，这是一组用 R 计算机语言编写的 210 个流行的开源软件程序。要了解更多信息，请参阅http://conda.pydata.org/docs/r-with-conda.html。
存储库¶
可以从中检索软件或软件资产并将其安装在本地计算机上的任何存储位置。另请参阅： Anaconda 存储库和 conda 存储库。