在数据科学这个领域中，使用Python进行数据处理、可视化、机器学习等是非常常见的。而Anaconda作为一个常见的Python发行版，提供了丰富的工具、库、环境，方便用户快速配置开发环境。但在多电脑、多平台开发时，每次重新配置环境成本非常高，使用dockeranaconda可以轻松地打造跨平台、开箱即用的数据科学开发环境。
一、安装docker及dockeranaconda镜像
docker是一种容器化技术，可以方便地打包应用程序及其依赖项，并在任何地方运行这个打包好的应用，称为容器。在安装docker之前，请先确保自己的电脑满足以下要求：
1. 操作系统为Linux、Windows 10 Pro或以上、macOS 10.13及以上版本；
2. 需要64位系统；
3. 至少需要4G内存空间，建议8G及以上。
在确定电脑可以运行docker后，安装docker请参考https://www.docker.com/products/docker-desktop
安装docker后，可以通过以下命令下载anaconda的docker镜像：
```python docker pull continuumio/anaconda3 ```等待下载完成后，可以通过以下命令运行anaconda镜像：
```python docker run -i -t continuumio/anaconda3 /bin/bash ```以上命令将镜像以交互模式运行，进入镜像，可以使用dockeranaconda环境。
二、创建新环境
Anaconda提供了conda命令行工具，可以方便地管理Python环境。在dockeranaconda环境中，使用以下命令可以创建新的环境：
```python conda create --name envName python=x.x ```其中envName是新环境的名称，x.x为指定Python版本。例如：
```python conda create --name py37 python=3.7 ```创建一个名称为py37，Python版本为3.7的新环境。
三、安装库和工具
在新建环境后，可以进入新环境中，使用以下命令安装所需的库和工具：
```python conda activate envName conda install packageName ```其中envName为新环境的名称，packageName为需要安装的包名。例如：
```python conda activate py37 conda install pandas ```以上命令将在名称为py37的环境中安装pandas库。
四、保存及加载环境配置
在完成环境配置后，可以将配置文件保存在当前目录下：
```python conda env export > environment.yml ```以上命令将当前环境的所有配置保存在environment.yml文件中。
当需要在其他电脑或平台上使用同样的环境时，可以将environment.yml文件复制到其他电脑或平台上，然后使用以下命令创建新的环境：
```python conda env create -f environment.yml ```以上命令将根据environment.yml文件创建新的环境。
五、结语
使用dockeranaconda，可以便捷地管理数据科学开发环境，并实现跨平台的开发。希望读者可以通过这篇文章学会使用dockeranaconda打造自己的数据科学开发环境。
