如果说神话人物的话，大部分是不合适的，因为远古词汇拿到今天很多人不认识、不会读、不理解。
非要选一个话，就共工吧。
1 、字好认，音好读。
2 、共工人面蛇神，征水，水为财。
希望你成功。

我有朋友干中介，有需要可以联系我
VX：YXNka2pqaWZlbndp （ base64 ）

河北区中山路、河东区未来广场
近地铁 3 号线直达天津站且没有几站地
学校一大堆
饭馆一大堆
医院四中心
北辰的不建议考虑
1 号线倒 3 号线要走一个大胳膊肘

天津土著标 2 个

GO 是 21 世纪的 PHP

@kusowh 对照我自己 就是这样的 这就是抽象画的意义啊！

@Lc7 anaconda 类似 docker 你电脑安装了 docker 后只有一个 docker 环境，但是可以开启无限的 container

餐盘里是草，餐具是路边随手折下的树枝，双手抱拳求得一份可容身之所，大脑已被高跟鞋替代。
《现代屌丝沉思像》

关于第一个问题：单独维护和运行说的是使用类似虚拟环境管理的方式使项目之间使用单独的环境，假设项目 1 只用到了 3 个第三方库，项目 2 用到了另外 5 个不同的第三方库，如果直接使用系统环境安装和管理，首先你需要安装 8 个第三方库才有可能正常运行这 2 个项目。
其次，某些第三方库是基于最低 Pythonx.x.x 的版本开发（根据版本特性），如果恰好这 8 个第三方库中有 1 个的依赖版本不在你系统安装的解析器环境怎么办？你还需要另外再安装一个版本的解析器，类似你的开发环境中同时存在 Python3.6.9 和 Python3.7.x 。
然后 spyder 也是一个包，也需要安装很多的依赖，如果你直接 pip 安装 spyder，会看到很多很多的依赖先行安装，不如使用 anaconda 。
关于第二个问题：实际工作中用到的包的多少，取决于你需要解决的问题，正常情况下秉承着能少则少的情况当然使用 1 、2 个包解决就可以。不过真正的实际情况是，几个包不太可能完成数据分析的耽误，甚至还要执行某个包的具体版本，如果你不使用 anaconda，则可能你的本地同时存在 Python3.6.9 和 Python3.7.x，还需要想办法解决类似 numpy1.11.3 和 numpy1.20.x 和 numpyx.x.x.......
关于第三个问题：我估计你下载了开源项目在本地解析器 Python 跑报错是因为，你没有安装对应的依赖....而安装了 anaconda 之后，默认情况下会帮你安装了很多数据分析的包，以至于给你产生了一个错觉就是该项目依赖 anaconda 而不是依赖 Python 。
关于第四个问题：mini conda 是针对只需要几个包、对包管理烂熟于心、能够自由掌控的开发者，它和 anaconda 是子集的关系，你在被限制网速、被 Q 、不使用国内镜像源的情况下体验一下安装 anaconda 就知道为什么会需要 mini conda 。

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以上 4 点暴露楼主的问题：
1 、对 Python 包管理机制认识模糊；
2 、没有做过实际的数据分析项目；
3 、对 anaconda 工作原理认识不清；
4 、mini conda 官方文档没看。

以上。
有错也别纠正我，不听。

我也来凑个

来来来，你需要这个
https://hyperpolyglot.org/scripting

YXNka2pqaWZlbndp

油管和书

我供奉三官

你需要一个 Goole

恭喜~看到你发朋友圈了~

理论上是同一个，理论。