Anaconda是Python的一个开源发行版本,这个版本包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。Anaconda主要优点是预装了很多第三方库,而且Anaconda中增加了conda install命令,安装新package格外方便,还自带Spyder IDE 和Jupyter Notebook,至于其他优点依旧还在摸索中。
Anaconda优点:
省时省心: Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
分析利器: 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的:适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析,甚至可以用在大数据和人工智能领域。
安装说明:
无论是 Windows、Linux 还是 MAC 的 OSX 系统,都可以找到对应的安装软件。如果你的电脑是64位则尽量选64位版本。至于 Python 的版本是 2.7 还是 3.x,这里推荐你使用 Python3,因为 Python2 终将停止维护。可能目前市面上大多数教程使用的都还是 Python2,这也不用着急,因为在 Anaconda 中可以同时管理两个 Python 版本的环境。
根据提示进行安装,完成后你大概会惊讶地发现电脑中多了好多应用,不用担心,我们一项项来看:
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。
安装完成后,我们还需要对所有工具包进行升级,以避免可能发生的错误。打开你电脑的终端,在命令行中输入:
conda upgrade --all
在终端询问是否安装如下升级版本时,输入 y。
有的情况下,你可能会遇到找不到 conda 命令的错误提示,这很可能是环境路径设置的问题,需要添加conda环境变量:export PATH=xxx/anaconda/bin:$PATH, 其中xxx替换成anaconda的安装路径。
至此,安装完成,下面让我们看一下如何用 Anaconda 管理工具包和环境。
如何管理Python环境:
默认的环境是 root,你也可以创建一个新环境:
conda create -n env_name list of packages
其中 -n 代表 name,env_name 是需要创建的环境名称,list of packages 则是列出在新环境中需要安装的工具包。
例如,当我安装了 Python3 版本的 Anaconda 后,默认的 root 环境自然是 Python3,但是我还需要创建一个 Python 2 的环境来运行旧版本的 Python 代码,最好还安装了 pandas 包,于是我们运行以下命令来创建:
conda create -n py2 python=2.7 pandas
细心的你一定会发现,py2 环境中不仅安装了 pandas,还安装了 numpy 等一系列 packages,这就是使用 conda 的方便之处,它会自动为你安装相应的依赖包,而不需要你一个个手动安装。
进入名为 env_name 的环境:
source activate env_name
退出当前环境:
source deactivate
另外注意,在 Windows 系统中,使用 activate env_name 和 deactivate 来进入和退出某个环境。
删除名为 env_name 的环境:
conda env remove -n env_name
显示所有的环境:
conda env list
当分享代码的时候,同时也需要将运行环境分享给大家,执行如下命令可以将当前环境下的 package 信息存入名为 environment 的 YAML 文件中。
conda env export > environment.yaml
同样,当执行他人的代码时,也需要配置相应的环境。这时你可以用对方分享的 YAML 文件来创建一摸一样的运行环境。
conda env create -f environment.yaml