Python數據分析入門之教你怎麼搭建環境

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一、Anaconda

Anaconda（水蟒）是一個捆綁瞭Python、conda、其他相關依賴包的一個軟件。包含瞭180多個可學計算包及其依賴。Anaconda3是集成瞭Python3的環境，Anaconda2是集成瞭Python2的環境。Anaconda默認集成的包，是屬於內置的Python的包。並且支持絕大部分操作系統（比如：Windows、Mac、Linux等）。下載地址如下：https://www.anaconda.com/distribution/（如果官網下載太慢，可以在清華大學開源軟件站中下載：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）。根據自己的操作系統，下載相應的版本，因為Anaconda內置瞭許多的包，所以安裝過程需要耗費相當長的時間，大傢在安裝的時候需要耐心等待。在安裝完成後，會有以下幾個模塊：Anaconda prompt、Anaconda Navigator、Spyder、jupyter notebook，以下分別做一些介紹。

二、naconda prompt

Anaconda prompt是專門用來操作anaconda的終端。如果你安裝完Anaconda後沒有在環境變量的PATH中添加相關的環境變量，那麼以後你想在終端使用anaconda相關的命令，則必須要在Anaconda prompt中完成。

三、Anaconda Navigator

這個相當於是一個導航面板，上面組織瞭Anaconda相關的軟件。

四、Spyder

一個專門開發Python的軟件，熟悉MATLAB的同學會比較有親切感，但在後期的學習過程中，我們將不會使用這個工具寫代碼，因為還有更好的可替代的工具。

五、jupyter notebook

一個Python編輯環境，可以實時的查看代碼的運行效果。

使用jupyter notebook的姿勢：

1. 先打開Anaconda Prompt，然後進入到項目所在的目錄。

2.輸入命令jupyter notebook打開jupyter notebook瀏覽器。

六、conda基本使用

conda伴隨著Anaconda安裝而自動安裝的。conda可以跟virtualenv一樣管理不同的環境，也可以跟pip一樣管理某個環境下的包。以下來看看兩個功能的用法。

環境管理：

conda能跟virtualenv一樣管理不同的Python環境，不同的環境之間是互相隔離，互不影響的。為什麼需要創建不同的環境呢？原因是有時候項目比較多，但是項目依賴的包不一樣，比如A項目用的是Python2開發的，而B項目用的是Python3開發的，那麼我們在同一臺電腦上就需要兩套不同的環境來支撐他們運行瞭。創建環境的基本命令如下：

shell
# conda create --name [環境名稱] 比如以下：
conda create --name da-env

這樣將創建一個叫做da-env的環境，這個環境的python解釋器根據anaconda來，如果anaconda為3.7，那麼將默認使用3.7的環境，如果anaconda內置的是2.7，那麼將默認使用2.7的環境。然後你就可以使用conda install numpy的方式來安裝包瞭，並且這樣安裝進來的包，隻會安裝在當前環境中。有的同學可能有想問，如果想要裝一個Python2.7的環境，anaconda中沒有內置Python2.7，那麼該怎麼實現呢？。實際上，我們隻需要在安裝的時候指定python的版本，如果這個版本現在不存在，那麼anaconda會自動的給我們下載。所以安裝Python2.7的環境，使用以下代碼即可實現：

conda create --name xxx python=2.7

以下再列出conda管理環境的其他命令：

創建的時候指定需要安裝的包：

conda create --name xxx numpy pandas

創建的時候既需要指定包，也需要指定python環境：

conda create --name xxx python=3.6 numpy pandas

進入到某個環境

windows: activate xxx mac/linux: source activate xxx

退出環境：

 deactivate

列出當前所有的環境：

conda env list

移除某個環境：

conda remove --name xxx --all

環境下的包導出和導入：

導出：conda env export > environment.yml。

導入：conda env create –name xxx -f environment.yml。

包管理：

conda也可以用來管理包。比如我們創建完一個新的環境後，想要在這個環境中安裝包（比如numpy），那麼可以通過以下代碼來實現：

conda remove --name xxx --all

以下再介紹一些包管理常用的命令：

在不進入某個環境下直接給這個環境安裝包：

conda remove --name xxx --all

列出該環境下所有的包：

 conda list

卸載某個包：

 conda remove [包名]

設置安裝包的源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --set show_channel_urls yes

到此這篇關於Python數據分析入門之教你怎麼搭建環境的文章就介紹到這瞭,更多相關Python搭建環境內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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