Anaconda + Jupyter notebook 組成了數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境

簡單來說，Anaconda是包管理器和環(huán)境管理器，Jupyter notebook 可以將數(shù)據(jù)分析的代碼、圖像和文檔全部組合到一個web文檔中。

接下來我詳細介紹下Anaconda，并在最后給出Jupyter notebook：

1.Anaconda是什么？

2.如何安裝？

3. 如何管理包？

4.如何管理環(huán)境？

5.Jupyter notebook如何快速上手？

不過在開始前我需要強調(diào)下，下面的步驟你要親自跟著敲一遍并在自己的電腦上實踐。

你可能已經(jīng)安裝了 Python，那么為什么還需要 Anaconda？有以下3個原因：

1）Anaconda 附帶了一大批常用數(shù)據(jù)科學(xué)包，它附帶了 conda、Python 和 150 多個科學(xué)包及其依賴項。因此你可以立即開始處理數(shù)據(jù)。

2）管理包

Anaconda 是在 conda（一個包管理器和環(huán)境管理器）上發(fā)展出來的。

在數(shù)據(jù)分析中，你會用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的幫助你在計算機上安裝和管理這些包，包括安裝、卸載和更新包。

3）管理環(huán)境

為什么需要管理環(huán)境呢？比如你在A項目中用了 Python 2，而新的項目B老大要求使用Python 3，而同時安裝兩個Python版本可能會造成許多混亂和錯誤。這時候 conda就可以幫助你為不同的項目建立不同的運行環(huán)境。

還有很多項目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同時安裝兩個 Numpy 版本，你要做的應(yīng)該是，為每個 Numpy 版本創(chuàng)建一個環(huán)境，然后項目的對應(yīng)環(huán)境中工作。這時候conda就可以幫你做到。

如何安裝Anaconda？

Anaconda 可用于多個平臺（ Windows、Mac OS X 和 Linux）。你可以在下面地址上找到安裝程序和安裝說明。

官網(wǎng)地址：https://www.continuum.io/downloads?

根據(jù)你的操作系統(tǒng)是32位還是64位選擇對應(yīng)的版本下載。

（Anaconda已經(jīng)不支持Windows XP；同時查看自己電腦是32位還是64位，不要裝錯了。）

Anaconda 的下載文件比較大（約 500 MB），因為它附帶了 Python 中最常用的數(shù)據(jù)科學(xué)包。

如果計算機上已經(jīng)安裝了 Python，安裝不會對你有任何影響。實際上，腳本和程序使用的默認 Python 是 Anaconda 附帶的 Python。

注意：如果你是windows 10系統(tǒng)，注意在安裝Anaconda軟件的時候，右擊安裝軟件→選擇以管理員的身份運行。

完成安裝后，如果你是在windows上操作，按下面圖打開 Anaconda Prompt （或者 Mac 下的終端），后面我會將Anaconda Prompt統(tǒng)一稱為“終端”。

注意：如果你是windows 10系統(tǒng)，按下圖操作

如果win10系統(tǒng)沒有按上述操作，后面會報下面的錯誤信息：

可以在終端或命令提示符中鍵入 conda list，以查看你安裝的內(nèi)容。

PS:如果按上面操作后在Anaconda Prompt中都無法使用Conda命令，按以下順序的解決辦法來嘗試（正常使用的朋友忽略這一步，繼續(xù)往下）：

1）檢查你是否原來安裝過Python，如果安裝過請徹底刪除Python（同時要刪除環(huán)境變量）后重裝Anaconda

2）檢查自己是否將Conda命令添加到了環(huán)境變量。

3）確保你的Anaconda安裝路徑不包含中文或其他非英語常用字符

4）經(jīng)過以上步驟還是沒有任何改善，請卸載Anaconda重裝一遍

如果Anaconda Prompt中可以使用conda命令，接著下面繼續(xù)操作。

為了避免后面使用報錯，你需要先更新下所有包。在終端輸入更新所有包的命令：

conda upgrade ? ?--all

并在提示是否更新的時候輸入 y（Yes）讓更新繼續(xù)。初次安裝下的軟件包版本一般都比較老舊，因此提前更新可以避免未來不必要的問題。

如果運行以上命令或者安裝包報下面的錯誤信息：

可以用下面的解決辦法（在終端中運行以下命令）：

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

conda config --set show_channel_urls yes

如果命令行方法添加不上，可以在“notebook工作文件夾”找到文件.condarc，

什么是你的“notebook工作文件夾”呢？

默認情況下，是你啟動Anaconda Prompt終端中的那個文件夾，比如我電腦上是下面這個文件夾（Windows為C://Users/username/.condarc，Linux/Mac為~/.condarc）：

打開該文件夾，修改文件內(nèi)容如下：

（如果沒有找到.condarc，用notepad++軟件在“notebook工作文件夾”下新建一個該文件即可，并添加以下內(nèi)容）

為了方便，你可以將下面部分直接復(fù)制到上面的文件中：

channels:

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/?

- defaults

show_channel_urls: yes

3. 如何管理包？

安裝了 Anaconda 之后，就可以很方便的管理包了（安裝，卸載，更新）。

1）安裝包

在終端中鍵入：

conda install package_name

例如，要安裝 pandas，在終端中輸入：

conda install pandas

你還可以同時安裝多個包。類似 conda install pandas numpy 的命令會同時安裝所有這些包。還可以通過添加版本號（例如 conda install numpy=1.10）來指定所需的包版本。

conda 還會自動為你安裝依賴項。例如，scipy 依賴于 numpy，因為它使用并需要 numpy。如果你只安裝 scipy (conda install scipy)，則 conda 還會安裝 numpy（如果尚未安裝的話）。

2）卸載包

在終端中鍵入 ：

conda remove package_names

上面命令中的package_names是指你要卸載包的名稱，例如你想卸載pandas包：conda remove pandas

3）更新包

在終端中鍵入：

conda update package_name

如果想更新環(huán)境中的所有包（這樣做常常很有用），使用：conda update --all。

4）列出已安裝的包

#列出已安裝的包

conda list

例如我已經(jīng)成功安裝了numpy和pandas這兩個常用的包。

如果不知道要找的包的確切名稱，可以嘗試使用 conda search search_term 進行搜索。例如，我知道我想安裝numpy，但我不清楚確切的包名稱。我可以這樣嘗試：conda search num。

4.如何管理環(huán)境？

conda 可以為你不同的項目建立不同的運行環(huán)境。

0）安裝nb_conda用于notebook自動關(guān)聯(lián)nb_conda的環(huán)境。

1）創(chuàng)建環(huán)境

在終端中使用:

conda create -n env_name package_names

上面的命令中，env_name 是設(shè)置環(huán)境的名稱（-n 是指該命令后面的env_name是你要創(chuàng)建環(huán)境的名稱），package_names 是你要安裝在創(chuàng)建環(huán)境中的包名稱。

例如，要創(chuàng)建環(huán)境名稱為?py3?的環(huán)境并在其中安裝 numpy，在終端中輸入 conda create -n py3 pandas。

2）創(chuàng)建環(huán)境時，可以指定要安裝在環(huán)境中的 Python 版本

當(dāng)你同時使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代碼時這很有用。要創(chuàng)建具有特定 Python 版本的環(huán)境，例如創(chuàng)建環(huán)境名稱為py3，并安裝最新版本的Python3在終端中輸入：

conda create -n py3 python=3?

或也可以這樣創(chuàng)建環(huán)境名稱為py2，并安裝最新版本的Python2：

conda create -n py2 python=2

因為我做的項目不同，有時候會用到Python2，還有時候會用到Python3。所以我在自己的計算機上創(chuàng)建了這兩個環(huán)境，并分別取了這樣的環(huán)境名稱：py2,py3。這樣我可以根據(jù)不同的項目輕松使用不同版本的python。

如果你要安裝特定版本（例如 Python 3.6），請使用 conda create -n py python=3.6

3）進入環(huán)境

在 Windows 上，你可以使用 activate my_env進入。在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 進入環(huán)境。

進入環(huán)境后，你會在終端提示符中看到環(huán)境名稱，下面圖片是我進入py3的環(huán)境（這里的py3是我上面創(chuàng)建環(huán)境時自己起的名稱，你可以起個自己喜歡的名稱）。

進入環(huán)境后，我可以用conda list 查看環(huán)境中默認安裝的幾個包：

在環(huán)境中安裝包的命令與前面一樣：conda install package_name。

不過，這次你安裝的特定包僅在你進入環(huán)境后才可用。

3）離開環(huán)境

在 Windows 上，終端中輸入：?

deactivate

在 OSX/Linux 上 輸入：

source deactivate

4）共享環(huán)境

共享環(huán)境非常有用，它能讓其他人安裝你的代碼中使用的所有包，并確保這些包的版本正確。比如你開發(fā)了一個藥店數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，你要提交給項目部署系統(tǒng)的王二狗來部署你的項目，但是王二狗并不知道你當(dāng)時開發(fā)時使用的是哪個python版本，以及使用了哪些包和包的版本。這怎么辦呢？

你可以在你當(dāng)前的環(huán)境中終端中使用 conda env export > environment.yaml 將你當(dāng)前的環(huán)境保存到文件中包保存為YAML文件（包括Pyhton版本和所有包的名稱）。

命令的第一部分 conda env export 用于輸出環(huán)境中的所有包的名稱（包括 Python 版本）。

在“notebook工作文件夾”下（及你在終端中上圖的路徑）可以看到導(dǎo)出的環(huán)境文件：

在 GitHub 上共享代碼時，最好同樣創(chuàng)建環(huán)境文件并將其包括在代碼庫中。這能讓其他人更輕松地安裝你的代碼的所有依賴項。

導(dǎo)出的環(huán)境文件，在其他電腦環(huán)境中如何使用呢？

首先在conda中進入你的環(huán)境，比如activate py3

然后在使用以下命令更新你的環(huán)境：

#其中-f表示你要導(dǎo)出文件在本地的路徑，所以/path/to/environment.yml要換成你本地的實際路徑

conda env update -f=/path/to/environment.yml

對于不使用 conda 的用戶，我通常還會使用 pip freeze > environment.txt 將一個 txt文件導(dǎo)出并包括在其中。

具體見這里：https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_freeze/

舉個例子你可能更容易理解這個使用場景：

首先，我在自己的電腦上在conda中將項目的包導(dǎo)出成environment.txt 文件：

然后我將該文件包含在項目的代碼庫中，其他項目成員即使在他的電腦上沒有安裝conda也可以使用該文件來安裝和我一樣的開發(fā)環(huán)境：

他在自己的電腦上進入python命令環(huán)境，然后運行以下命令就可以安裝該項目需要的包：

pip install -r /path/requirements.txt

其中/path/requirements.txt是該文件在你電腦上的實際路徑。

5）列出環(huán)境

我有時候會忘記自己創(chuàng)建的環(huán)境名稱，這時候用 conda env list 就可以列出你創(chuàng)建的所有環(huán)境。

你會看到環(huán)境的列表，而且你當(dāng)前所在環(huán)境的旁邊會有一個星號。默認的環(huán)境（即當(dāng)你不在選定環(huán)境中時使用的環(huán)境）名為 root。

6）刪除環(huán)境

如果你不再使用某個環(huán)境，可以使用 conda env remove -n env_name 刪除指定的環(huán)境（在這里環(huán)境名為 env_name）。

最后重新再強調(diào)下，不要被上面的命令嚇到。雖然上述命令多，給了誰都記不住的。后面你跟著我在知乎上多做項目，用的多了自然記住了。你只需要跟著上面步驟操作下，并理解了每一步是干什么的就可以了。后面遇到要做的事情，忘記了回頭查這個文檔就可以了。

conda的官方文檔：https://conda.io/docs/user-guide/tasks/index.html

按照上面的步驟你親自操作一遍后，你已經(jīng)學(xué)會了Anaconda，并安裝好你的數(shù)據(jù)分析Pyhton環(huán)境了，接下來你就可以愉快的使用Jupyter notebook來做數(shù)據(jù)分析了。