XX学Python·开发环境搭建：anaconda

1. 开发环境搭建

1.1 简介

Anaconda 是最流行的数据分析平台，全球两千多万人在使用
Anaconda 附带了一大批常用数据科学包

1）conda

2）Python

3）集成150 多个科学包及其依赖项（默认的base环境）
Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的

1）conda可以帮助你在计算机上安装和管理数据分析相关包

2）Anaconda的仓库中包含了7000多个数据科学相关的开元库
Anaconda 包含了虚拟环境管理工具

通过虚拟环境可以使不同的 Python 或者开源库的版本同时存在
Anaconda 可用于多个平台（ Windows、Mac OS X 和 Linux）
我们平时使用 Anaconda 自带的 jupyter notebook 来进行开发，Anaconda 是工具管理器，jupyter notebook是代码编辑器（类似于PyCharm，但jupyter notebook是基于html网页运行的）

1.2 安装

可以在官网上下载对应平台的安装包
本课程中使用的版本为：Anaconda Navigator 1.10.0
如果计算机上已经安装了 Python，安装不会对你有任何影响
安装的过程很简单，一路下一步即可；这里以win10系统作为下载安装演示仅供大家参考

1）访问 Anaconda | Anaconda Distribution ，如下图所示点击下载：

2）根据你的操作系统来选择相应的版本下载

3）点击安装

4）选择操作系统中的用户

5）选择安装路径

6）建议都勾选，自动添加环境变量，自动安装python

7）等待安装

8）安装完毕

9）勾选使用个人版

10）安装好之后部分版本不会在你的桌面创建快捷方式，但是在开始菜单的最近添加中我们可以看到安装好的anaconda3 图标，点击就可以打开 anaconda 了

2. Anaconda的使用

2.1 Anaconda的界面

1）安装好 Anaconda 后点击图标，可以打开 Anaconda 的管理面板

2.2 Anaconda的虚拟环境管理

2.2.1 什么是虚拟环境？

不同的python项目，可能使用了各自不同的python的包、模块；

不同的python项目，可能使用了相同的python的包、模块，但版本不同；

不同的python项目，甚至使用的Python的版本都是不同；

为了让避免项目所使用的Python及包模块版本冲突，所以需要代码运行的依赖环境彼此分开，业内有各种各样的成熟解决方案，但原理都是一样的：不同项目代码的运行，使用保存在不同路径下的python和各自的包模块；不同位置的python解释器和包模块就称之为虚拟环境。

具体关系图如下：

虚拟环境的本质，就是在你电脑里安装了多个Python解释器（可执行程序），每个Python解释器又关联了很多个包、模块；项目代码在运行时，是使用特定路径下的那个Python解释器来执行

虚拟环境的作用：

很多开源库版本升级后API有变化，老版本的代码不能在新版本中运行
将不同 Python 版本/相同开源库的不同版本隔离
不同版本的代码使用不同的虚拟环境运行

2.2.2 通过Anaconda界面创建虚拟环境

2.2.3 通过命令行创建虚拟环境

1）在Anaconda管理界面打开cmd命令行终端

2）命令行终端对虚拟环境的操作命令如下：

conda create -n 虚拟环境名字 python=3.8  # 创建虚拟环境 python=3.8 指定python版本
conda activate 虚拟环境名字 # 进入虚拟环境
conda deactivate 虚拟环境名字 # 退出虚拟环境
conda remove -n 虚拟环境名字 --all  # 删除虚拟环境

2.3 Anaconda的包管理功能

2.3.1 通过Anaconda管理界面安装包

1）点击Environment选项卡，进入到环境管理界面，通过当前管理界面安装python的包模块

2.3.2 通过Anaconda提供的CMD终端工具进行python包的安装

1）在Anaconda管理界面打开cmd命令行终端

2）可以通过conda install 安装【不推荐】

conda install 包名字

3）但更推荐使用pip命令来安装python的第三方包【推荐】

pip install 包名字

4）安装其他包速度慢可以指定国内镜像

# 阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 豆瓣：https://pypi.douban.com/simple/
# 清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

pip install 包名 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  # 通过阿里云镜像安装

3. Jupyter Notebook的使用

3.1 启动 Jupyter Notebook

3.1.1 可以通过Anaconda启动 Jupyter Notebook

注意：这种方式直接启动Jupyter notebook，无法打开当前所在磁盘以外的其他磁盘上的文件

3.1.2 推荐通过终端启动 Jupyter Notebook

注意：这种方式先启动cmd，通过切换虚拟环境和磁盘位置，再启动Jupyter notebook

1）在启动Anaconda提供的CMD后，输入命令如下：

# 可选操作，切换虚拟环境，使用不同的python解释器和包
conda activate 虚拟环境名字 

# 切换磁盘位置，可选操作
cd d:/
d:

# 启动jupyter notebook
jupyter notebook

2）此时浏览器会自动打开jupyter notebook

3.2 Jupyter Notebook的使用

3.2.1 Jupyter notebook的功能扩展

1）在启动Anaconda提供的CMD后，安装jupyter_contrib_nbextensions库，在CMD中输入下列命令

# 进入到虚拟环境中
conda activate 虚拟环境名字
# 安装 jupyter_contrib_nbextensions
pip install jupyter_contrib_nbextensions
# jupyter notebook安装插件
jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check

2）安装结束后启动jupyter notebook