一、Anaconda

Anaconda（水蟒）是一個捆綁了Python、conda、其他相關依賴包的一個軟件。包含了180多個可學計算包及其依賴。Anaconda3是集成了Python3的環境，Anaconda2是集成了Python2的環境。Anaconda默認集成的包，是屬于內置的Python的包。并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內置了許多的包，所以安裝過程需要耗費相當長的時間，大家在安裝的時候需要耐心等待。在安裝完成后，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后沒有在環境變量的PATH中添加相關的環境變量，那么以后你想在終端使用anaconda相關的命令，則必須要在Anaconda prompt中完成。

三、Anaconda Navigator

這個相當于是一個導航面板，上面組織了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，但在后期的學習過程中，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，然后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。為什么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，那么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了。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，那么將默認使用3.7的環境，如果anaconda內置的是2.7，那么將默認使用2.7的環境。然后你就可以使用conda install numpy的方式來安裝包了，并且這樣安裝進來的包，只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，那么該怎么實現呢？。實際上，我們只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，那么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后，想要在這個環境中安裝包（比如numpy），那么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

到此這篇關于Python數據分析入門之教你怎么搭建環境的文章就介紹到這了,更多相關Python搭建環境內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！