作为数据科学家和Python开发者必备的一款工具，Anaconda拥有着众多的用户和高度的关注度。而随着科技的不断发展，Anaconda也在不断更新迭代，不同版本间的差异会对用户带来不同的使用体验。接下来本文将从多个方面详细介绍Anaconda的历史版本，带大家回顾、了解Anaconda的发展历程，以及各版本的新特性。
一、Anaconda背景简介
Anaconda最初由Continuum Analytics公司于2012年发布，是一种包含Python解释器、一组常用的开源库和工具、以及可通过Conda包管理器进行快速安装的其他库的发行版。Anaconda旨在为Python开发者和数据科学家提供一个便携、开源的发行版，其广泛的开源生态系统包含了众多的数据科学领域常用库。
随着数据科学和人工智能越来越受到关注，Anaconda的用户数量不断增加，其使用方式和安装流程也在不断升级改进。接下来我们将会对每个版本做一个逐一的详细介绍。
二、Anaconda历史版本介绍
1、Anaconda 1.x 版本
在Anaconda 1.x版本中，包管理器还没有很好地支持依赖项的处理。此期间Anaconda主要使用Conda以及Virtualenv进行虚拟环境的管理。Anaconda 1.x版本是通过使用软件包构建系统（build system）实现的，当运行Conda install命令时，安装程序会下载源代码并构建软件包。这个过程需要等待很长时间，并常常导致安装失败。
2、Anaconda 2.x 版本
在Anaconda 2.x版本中，Conda工具得到了大幅度升级，开始支持依赖项的处理，安装速度也相应提升。同时，Anaconda 2.x版本中的Python解释器与conda工具的性能得到了进一步改进，使用体验得到了显著提升。
3、Anaconda 3.x 版本
随着科技的推进和Python的快速发展，Continuum Analytics逐步推出了Anaconda 3.x版本。这个版本号是为了与Python3.x系列区分，同时这个版本也对Python3.x进行了完整的支持，并为用户提供了Python 3.4/3.5/3.6/3.7四个版本的解释器。不仅如此，还加入了众多新特性，例如：
• 支持Unicode等新的Python特性
• 支持GPU加速计算
• 支持使用Dask和CuPy等库4、Anaconda 4.x 版本
Anaconda 4.x版本相对于上一个版本进行了一次巨大的更新。Anaconda 4.x版本中的Conda被重构，使其更加模块化、更加易于使用。它也为用户提供了Python 2.7/3.5/3.6/3.7%s四个版本的解释器，并放弃了Python 2.6的支持。
5、Anaconda 5.x 版本
在Anaconda 5.x版本中，对一些重要的包进行了更新。例如numpy、pandas和scikit-learn等。此外，它的环境管理器得到了进一步的改善，并添加了一些新的工具和便利功能。
6、Anaconda 2018.x 版本
2018年发布的Anaconda 2018.x版本引入了一些非常令人瞩目的特性，最引人关注的是Anaconda Distribution的全新安装程序。新的安装程序不仅支持自定义安装，还支持了Anaconda Navigator、VSCode等IDE集成的自动安装。同时还添加了对Python3.7的支持。
三、总结
作为一款不断发展和完善的数据科学工具，Anaconda历经多个版本的迭代，每一个版本都带来不同的改进和特色。从创立之初的简单起步，一直到现今的完备解决方案，Anaconda的快速和普及使它成为了数据科学与人工智能领域不可或缺的利器。我们相信，在未来，Anaconda会继续不断更新，为我们带来越来越便利的数据开发、科学计算和深度学习体验。
