数据分析之环境配置

二、开发环境部署

• Anaconda
• 下载安装
• 配置环境变量
• 管理包
• 管理环境
• 运行anaconda
• 补充

1、Anaconda

Anaconda是Python的一个开源的发行版本，里面包含了很多科学计算相关的包，它和Python的关系就像linux系统中centos和Ubuntu的关系一样，不冲突，你可以同时在电脑上安装这两个东西。那至于为什么我已经在电脑上安装了pycharm还要安装这个Anaconda呢，主要有以下几点原因：

（1）Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。

（2）管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。

（3）管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。

总结：Anaconda解决了官方Python的两大痛点：

（1）提供了包管理功能，Windows平台安装第三方包经常失败的场景得以解决

（2）提供环境管理功能，解决了多版本Python并存、切换的问题。

接下来就需要了解Anaconda如何进行安装

2、下载

Anaconda下载入口

按照上面的路径点击下载，下载完成后就可以一路点击下一步完成安装，如果中间需要修改安装路径可以自己改一下。安装成功之后我们会发现，多出来几个应用

• Anaconda Navigtor ：用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。
• Jupyter notebook ：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。
• qtconsole ：一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。
• spyder ：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。

那以上应用我们简单了解一下就好，不需要管。

3、配置环境变量

3.1、windows 系统

如果是Windows环境的话就需要在控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH当中添加anaconda的安装目录的Scripts文件夹。

验证：
打开命令行输入conda --version，如果能输出版本号就对了

3.2、Mac系统

在终端输入以下命令

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export PATH=~/anaconda/bin:$PATH

4、管理包

在anaconda当中虽然已经存在了很多科学计算的包，但是我们总有需要安装新的包的需求，有了anaconda就可以很好地管理这些包了

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# 管理包在Python解释器中有pip，在anaconda中conda，它的功能和pip是一样的，在anaconda中选择pip也是可以安装包的
1、安装包
conda install requests
2、卸载包

conda remove requests
3、更新包

conda update requests
4、查询已安装的包

conda list

5、管理环境

可以通过conda创建不同的运行环境

5.1、创建环境

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conda create -n program_test pandas

上面这条指令中的program_test是新创建的环境名称，pandas是指需要安装到环境中的包名称。

当然在安装的时候还可以指定解释器的版本

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conda create -n python36 python=3.6  # 创建解释器版本为3.6的环境
conda create -n python27 python=2.7  # 创建解释器版本为2.7的环境

5.2、进入环境

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conda activate program_test

5.3、退出环境

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deactive

6、运行Anaconda

打开安装的Anaconda文件

点击Anaconda Navigator运行

选择图中圈起来的按钮，会弹出来四个选择，选择最后一个Jupyter Notebook就可以打开代码编辑工具，如果不是用谷歌浏览器打开的，先尝试修改默认浏览器，或者按照第七条的补充内容进行修改

以上就是我们本机的根目录，就类似于windows系统的User目录，接下来就可以点击右上角的New按钮选择创建一个Python3文件，这个文件的后缀名是.ipynd.

接下来我们所有的程序都要在这个上面进行编写：

7、补充

配置Jupyter notebook默认打开的浏览器

当我们想通过jupyter notebook编辑器来编写代码的时候，有的时候会发现他默认会打开你的IE浏览器，但是平时我们都是使用chrome浏览器的，接下来就一起来看看怎么修改这个东西

第一步：打开Cmd页面输入activate进入anaconda prompt

第二步：输入jupyter notebook --generate-config，查看你配置文件的位置

第三步：通过记事本打开配置文件找到#c.NotebookApp.browser = ''设置

第四步：在它的下面加上一段代码

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import webbrowser
webbrowser.register("chrome",None,webbrowser.GenericBrowser(u"C:\\Users\\AppData\\Local\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe"))
c.NotebookApp.browser = 'chrome'

将其中的路径改为你电脑上chrome启动文件的路径，一定要注意路径中的文件名使用双斜杠分隔的。

因为大部分数据分析的工作都是需要一步一步做的，不是像我们做Web，搭网站，做后台那样需要大量的代码铺垫。所以说更专业的数据分析操作都是在这个Jupyter Notebook当中完成的。