1. 简介
我选择了Anaconda作为Python开发环境，它采用了conda作为包管理工具，专门用来管理Python包和环境。它具有易于使用、兼容性高、跨平台、内置多种常用数据科学工具等优点。
2. 安装
2.1 安装Anaconda
首先我们需要下载安装Anaconda，可以在官网应用程序下载页面（https://www.anaconda.com/products/distribution）找到对应操作系统的安装包进行下载。安装过程中可以选择安装路径和添加环境变量，一般默认即可。
2.2 配置conda镜像源
在使用conda时，由于国外源较慢，我们需要配置国内镜像源，可以使用清华大学TUNA提供的镜像源。在终端输入以下命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
3. 使用
3.1 创建虚拟环境
Anaconda中使用conda来管理虚拟环境，可以通过以下命令创建一个新的虚拟环境：
conda create --name myenv python=3.6
其中，`myenv`为新建虚拟环境的名称，`python=3.6`表示选择Python版本为3.6，可以根据需要选择版本。创建成功后，可以激活环境：
conda activate myenv
3.2 安装Python包
在虚拟环境中，可以使用conda来安装Python包，例如安装numpy：
conda install numpy
同时，也可以使用pip来安装Python包：
pip install numpy
3.3 导出环境配置
在一个项目中，我们可能需要使用不同的Python版本和不同的Python包，为了方便管理，可以将虚拟环境的配置导出成一个配置文件，然后在另一个计算机或者项目中使用该配置文件来创建相同的虚拟环境。可以使用以下命令来导出环境配置：
conda env export > environment.yml
其中，`environment.yml`为导出的配置文件名称，可以根据需要进行修改。
4. 总结
本文介绍了Anaconda作为Python开发环境的安装、配置和使用方法。Anaconda具有易于使用、兼容性高、跨平台、内置多种常用数据科学工具等优点。通过掌握虚拟环境的创建、Python包的安装和环境配置的导出等关键操作，可以更加方便地进行Python开发。