Anaconda

Anaconda是Python的一個(gè)開源發(fā)行版本，這個(gè)版本包含了conda、Python等190多個(gè)科學(xué)包及其依賴項(xiàng)。Anaconda主要優(yōu)點(diǎn)是預(yù)裝了很多第三方庫，而且Anaconda中增加了conda install命令，安裝新package格外方便，還自帶Spyder IDE 和Jupyter Notebook，至于其他優(yōu)點(diǎn)依舊還在摸索中。

Anaconda優(yōu)點(diǎn)：

省時(shí)省心： Anaconda通過管理工具包、開發(fā)環(huán)境、Python版本，大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、卸載工具包，而且安裝時(shí)能自動(dòng)安裝相應(yīng)的依賴包，同時(shí)還能使用不同的虛擬環(huán)境隔離不同要求的項(xiàng)目。

分析利器： 在 Anaconda 官網(wǎng)中是這么宣傳自己的：適用于企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)分析的Python工具。其包含了720多個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的開源包，在數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等多方面都有涉及。不僅可以做數(shù)據(jù)分析，甚至可以用在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域。

安裝說明：

無論是 Windows、Linux 還是 MAC 的 OSX 系統(tǒng)，都可以找到對(duì)應(yīng)的安裝軟件。如果你的電腦是64位則盡量選64位版本。至于 Python 的版本是 2.7 還是 3.x，這里推薦你使用 Python3，因?yàn)?Python2 終將停止維護(hù)�？赡苣壳笆忻嫔洗蠖鄶�(shù)教程使用的都還是 Python2，這也不用著急，因?yàn)樵?Anaconda 中可以同時(shí)管理兩個(gè) Python 版本的環(huán)境。

根據(jù)提示進(jìn)行安裝，完成后你大概會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn)電腦中多了好多應(yīng)用，不用擔(dān)心，我們一項(xiàng)項(xiàng)來看：

Anaconda Navigtor ：用于管理工具包和環(huán)境的圖形用戶界面，后續(xù)涉及的眾多管理命令也可以在 Navigator 中手工實(shí)現(xiàn)。

Jupyter notebook ：基于web的交互式計(jì)算環(huán)境，可以編輯易于人們閱讀的文檔，用于展示數(shù)據(jù)分析的過程。

qtconsole ：一個(gè)可執(zhí)行 IPython 的仿終端圖形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接顯示代碼生成的圖形，實(shí)現(xiàn)多行代碼輸入執(zhí)行，以及內(nèi)置許多有用的功能和函數(shù)。

spyder ：一個(gè)使用Python語言、跨平臺(tái)的、科學(xué)運(yùn)算集成開發(fā)環(huán)境。

安裝完成后，我們還需要對(duì)所有工具包進(jìn)行升級(jí)，以避免可能發(fā)生的錯(cuò)誤。打開你電腦的終端，在命令行中輸入：

conda upgrade --all

在終端詢問是否安裝如下升級(jí)版本時(shí)，輸入 y。

有的情況下，你可能會(huì)遇到找不到 conda 命令的錯(cuò)誤提示，這很可能是環(huán)境路徑設(shè)置的問題，需要添加conda環(huán)境變量：export PATH=xxx/anaconda/bin:$PATH, 其中xxx替換成anaconda的安裝路徑。

至此，安裝完成，下面讓我們看一下如何用 Anaconda 管理工具包和環(huán)境。

如何管理Python環(huán)境：

默認(rèn)的環(huán)境是 root，你也可以創(chuàng)建一個(gè)新環(huán)境：

conda create -n env_name  list of packages

其中 -n 代表 name，env_name 是需要?jiǎng)?chuàng)建的環(huán)境名稱，list of packages 則是列出在新環(huán)境中需要安裝的工具包。

例如，當(dāng)我安裝了 Python3 版本的 Anaconda 后，默認(rèn)的 root 環(huán)境自然是 Python3，但是我還需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè) Python 2 的環(huán)境來運(yùn)行舊版本的 Python 代碼，最好還安裝了 pandas 包，于是我們運(yùn)行以下命令來創(chuàng)建：

conda create -n py2 python=2.7 pandas

細(xì)心的你一定會(huì)發(fā)現(xiàn)，py2 環(huán)境中不僅安裝了 pandas，還安裝了 numpy 等一系列 packages，這就是使用 conda 的方便之處，它會(huì)自動(dòng)為你安裝相應(yīng)的依賴包，而不需要你一個(gè)個(gè)手動(dòng)安裝。

進(jìn)入名為 env_name 的環(huán)境：

source activate env_name

退出當(dāng)前環(huán)境：

source deactivate

另外注意，在 Windows 系統(tǒng)中，使用 activate env_name 和 deactivate 來進(jìn)入和退出某個(gè)環(huán)境。

刪除名為 env_name 的環(huán)境：

conda env remove -n env_name

顯示所有的環(huán)境：

conda env list

當(dāng)分享代碼的時(shí)候，同時(shí)也需要將運(yùn)行環(huán)境分享給大家，執(zhí)行如下命令可以將當(dāng)前環(huán)境下的 package 信息存入名為 environment 的 YAML 文件中。

conda env export > environment.yaml

同樣，當(dāng)執(zhí)行他人的代碼時(shí)，也需要配置相應(yīng)的環(huán)境。這時(shí)你可以用對(duì)方分享的 YAML 文件來創(chuàng)建一摸一樣的運(yùn)行環(huán)境。

conda env create -f environment.yaml