一、什么是Anaconda
Anaconda是一款著名的Python数据科学平台，其内置了众多常用数据分析与科学计算的Python库，同时也可以轻松添加其它库，例如TensorFlow、Scrapy等。
Anaconda不仅提供Python开发环境，还能对Python版本及其它相关依赖库进行管理。使用Anaconda可以便捷地创建和管理多种Python环境，从而方便不同项目使用各自的依赖库，而不会互相冲突。
二、Anaconda的Python版本
Anaconda自带的Python版本较多，包括Python 2.7、3.6、3.7、3.8等，可以根据需要选择不同版本的Python。在安装Anaconda时，默认版本是最新的Python 3.x。
当然，在使用Anaconda时，可以比较方便地切换Python版本。同时，Anaconda也提供了可以让用户创建新的Python环境的命令，从而让用户自定义Python版本。
三、Python版本的选择
在选择Python版本时有一些需要考虑的因素。其中，重要的因素包括使用场景、已有代码、性能和支持。
对于使用场景，如果是科学计算和数据分析，通常建议选择较新的Python 3.x版本。如果是面向传统的Python应用开发，可能需要选择Python 2.7。
如果已有的代码库是基于Python 2.x编写的，可能需要继续使用Python 2.x版本。因为Python 3.x对Python 2.x进行了较大的改变，使用 Python 3.x 可能需要进行代码升级和修改，以满足新的语法和变化。
在性能方面，Python 3.x带来了很多新的优化，特别是性能方面的一些改进。同时，Python 2.7也已停止更新和维护，Python3.x会是未来的趋势。
最后需要考虑到的是支持。Python 2.7在2020年1月已经停止支持，Python 3.x是推荐的Python版本。因此，即使在遗留代码上，也应该逐渐向Python 3.x迁移。
四、Python环境的管理
Anaconda提供了多种方式来管理Python环境。其中，使用conda命令可以创建和删除Python环境，以及列出和安装已经安装的包。
# 创建一个Python 3.7环境，使用conda命令 conda create -n py37 python=3.7 # 激活py37环境 conda activate py37 # 在py37环境下安装numpy包 conda install numpy # 删除py37环境，使用conda命令 conda remove -n py37 --all
同时，Anaconda还提供了一个方便的用户界面，可以让用户更方便地管理Python环境和依赖库。用户可以通过Anaconda Navigator打开该界面。
五、总结
本文主要介绍了Anaconda及其Python版本的相关知识。在使用Anaconda时，可以使用conda命令管理Python环境，或使用Anaconda Navigator界面更加方便地管理 Python 环境和依赖库。在选择Python版本时，需要考虑使用场景、已有代码、性能和支持。
