三、設定 Anaconda 的環境變數
有些朋友在安裝完 Anaconda 整合開發環境之後就急著開啟 Spyder 或 Jupyter Notebook 並撰寫程式來試試，卻發現無法載入（import）Anaconda 的預設套件或模組，或者使用 pip 指令安裝其它套件時，卻遇到無法安裝到正確的目錄。
要讓 Anaconda 正確的工作，在安裝完畢之後還必須設定 Microsoft Windows 作業系統的環境變數。如果沒有正確設定環境變數，執行 Anaconda 將無法正確找到所有安裝的套件，而後續安裝新套件時也無法找到正確的路徑。
在這一章節中將分成兩個部分，第一個部分先說明要設定那些參數到環境變數裡以及如何找到這些參數。第二部分則是說明在 Microsoft Windows 裡如何設定環境變數。
（一）環境變數的參數
在 Python 程式語言開發之初，從沒想過，也不是特別將 Python 設計來做為科學計算 和資料分析 的工具，但 Python 成為主要的科學計算工具已有相當長的時間，這科學計算包含了大型的資料集的分析和視覺化，也因為 Python 具備了科學計算與資料分析的能力，Python 後來更成為發展人工智慧機器學習的主要工具之一。
Python 之所以成為科學計算、資料分析和機器學習的主要工具，是因為 Python 擁有龐大的第三方套件，以及功能強大的第三方整合開發環境。對於 Python 的使用者而言，Anaconda 就是一個相當受歡迎的整合開發環境，在〔Anaconda Distribution〕（Anaconda 發行版）整合的 Python 3.7版本中就包含了 633 個套件（https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/py3.7_win-64/），包括在科學計算、資料分析和機器學習會使用到的 Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib 和 Scikit-Learn 等等。
除了預先整合的套件之外，Anaconda 也整合了視窗介面的 IPython 整合開發環境（IDE） Spyder，以及以瀏覽器為介面的 Jupyter Notebook。
Anaconda 是一個跨平台的開發工具，它同時支援 Microsoft Windows、Apple macOS、和 Linux 三種不同的作業系統。這篇文章所描述的 Anaconda 是安裝在 Microsoft Windows 10 作業系統之下，在其他作業系統之下的安裝方法大同小異，若不是使用 Microsoft Windows 10 作業系統的朋友可參考其他作者撰寫的安裝文件。
因為篇幅關係，這篇文章分成上、下兩集，上集主要介紹下載和安裝 Anaconda 開發工具，下集描述安裝後必須設定環境變數。
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這篇文章是參加「 第一屆 Python 網路爬蟲實戰研習馬拉松 」活動期末爬蟲程式設計的專題報告，關於這活動的所有細節可以在網路上搜尋到，有興趣的朋友可以參閱活動網站資訊。報告中的完整程式會在所有活動告一段落後再提供連結。
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一、 專題摘要
1. 期末專題主題
科普 (1)