初见Anaconda

Posted 2020-11-03 xijiapei1122

 

初见Anaconda

        Anaconda是由Python提供支持的领先的开放数据科学平台，是包管理器和环境管理器，Jupyter notebook 可以将数据分析的代码、图像和文档全部组合到一个web文档中；其开源版本是Python和R的高性能分发版本，包括超过100个用于数据科学的最流行的Python，R和Scala软件包。

下载

安装Python 3.6成功了，但是听说Anaconda中有预装Python，我似乎做了多余的事。没关系，权且当作长见识了......下载Anaconda格外不顺利，先后在官网操作6次，历经8h，愣是下载失败。最后按照（时光星雨：https://blog.csdn.net/qq_36790747/article/details/63257244）的笔记顺利安装，速度确实快了至少5倍。

  Anaconda安装包从清华镜像下载：Tsinghua Open Source Mirror(推荐)

安装

1.      是否把Anaconda加入环境变量，这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推荐打勾。安装时需要勾选 to my PATH environment

 

2.      如果因某些原因导致环境变量未设置好，Windows 设置环境变量的后期挽救方案----手动在环境变量中添加Python目录：

       1)在命令提示框中(cmd) : 输入 path=%path%;C:\\Python 按下"Enter"，其中: C:\\Python 是Python的安装目录。

       2)右键点击"计算机"--"属性"---高级系统设置--环境变量—系统变量---选中Path,编辑---添加安装路径，（若“编辑文本”,则路径直接用分号"；"与之前的其他路径隔开---“;D:\\ Python 3.6”）

    

 

      3)设置成功以后，在cmd命令行，输入命令"python"，就可以有相关显示。

3.   检查劳动成果:

      1)运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt ：  conda-version

      2)可能出现无权限的情况，原因是win10系统需管理员方式打开软件。（猴子的文： https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/254673663）

      3)如果Anaconda Prompt中可以使用conda命令，接着下面继续操作。

      4)为了避免后面使用报错，你需要先更新下所有包。在终端输入更新所有包的命令：conda update   --all     提示是否更新的时候输入 y（Yes）。

      5)另外，‘upgrade\\xa0\\xa0\\xa0‘ (choose from ‘clean‘, ‘config‘, ‘create‘, ‘help‘, ‘info‘, ‘install‘, ‘list‘, ‘package‘, ‘remove‘, ‘uninstall‘, ‘search‘, ‘update‘, ‘upgrade‘

     

配置环境

清华TUNA镜像源有Anaconda仓库镜像地址，我们将其加入conda的配置。

请在cmd中运行以下代码：或（运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt）

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

2)      conda config --set show_channel_urls yes

3)      # 设置搜索时显示通道地址

Python的环境管理

conda 可以为你不同的项目建立不同的运行环境。 

1）创建环境

在终端中使用: conda create -n env_name package_names

上面的命令中，env_name 是设置环境的名称（-n 是指该命令后面的env_name是你要创建环境的名称），package_names 是你要安装在创建环境中的包名称。

例如，要创建环境名称为 py3 的环境并在其中安装 pandas，在终端中输入 conda create -n py3 pandas。

2）创建环境时，可以指定要安装在环境中的 Python 版本

当你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时这很有用。要创建具有特定 Python 版本的环境，例如创建环境名称为py3，并安装最新版本的Python3在终端中输入：conda create -n py3 python=3

或也可以这样创建环境名称为py2，并安装最新版本的Python2：conda create -n py2 python=2

3）我们现在安装的是最新版Anaconda3，其自带的Python版本为3.6，如果我们需要添加2.7版本的Python，可以进行如下操作。（同理，如果要添加Python 3.x，之后操作里的2.7改为3.6或3.5即可）

conda create -n py27 python=2.7 

4）共享环境(还不会操作)

a. 你可以在你当前的环境终端中使用 conda env export > environment.yaml 将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件（包括Pyhton版本和所有包的名称）。

b. 命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）。

c. 在“notebook工作文件夹”下（及你在终端中上图的路径）可以看到导出的环境文件：

在 GitHub 上共享代码时，最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装你的代码的所有依赖项。

导出的环境文件，在其他电脑环境中如何使用呢？

d. 首先在conda中进入你的环境，比如activate py3

e. 然后在使用以下命令更新你的环境：其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径：conda env update -f=/path/to/environment.yml

f. 对于不使用 conda 的用户，通常还可使用 pip freeze > environment.txt 将一个 txt文件导出并包括在其中。

举例：

首先，我在自己的电脑上在conda中将项目的包导出成environment.txt 文件；然后我将该文件包含在项目的代码库中，其他项目成员即使在他的电脑上没有安装conda也可以使用该文件来安装和我一样的开发环境；他在自己的电脑上进入python命令环境，然后运行以下命令就可以安装该项目需要的包：（其中/path/requirements.txt是该文件在你电脑上的实际路径）pip install -r /path/requirements.txt

5）激活环境：通过activate py3命令
6）退出环境：通过deactivate py3。
7）列出环境：用 conda env list 就可以列出你创建的所有环境（或通过conda info -e命令查看已有的环境）。当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境（即当你不在选定环境中时使用的环境）名为 root。

8）删除环境：通过conda remove -n env_name –all来删除指定的环境（如果不添–all参数，而是指明某个库名，则是删除该库；在这里环境名为 env_name）。

9)  TensorFlow环境在windows上安装与简单示例 （参考叶晚林的文：https://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/60322258）

      1.检测目前安装了哪些环境：conda info --envs

      2.检查目前有哪些版本的python可以安装：conda search --full-name python

      3.安装版本3.6的python：conda create --name tensorflow python=3.6   (tensorflow环境中安装了python=3.6)

      5.按照提示，激活之：activate tensorflow

      6.确保名叫tensorflow的环境（与py3的环境类似）已经被成功添加：conda info --envs

      7.检查新环境中的python版本：python --version

      8.退出当前环境：deactivate

      9.切换环境：activate py3

      10、还可以点开Anaconda Navigator查看已配置的环境和安装的包。

如何管理包

安装了 Anaconda 之后，就可以很方便的管理包了（安装，卸载，更新）。

1  安装包

在Anaconda Prompt中键入：conda install package_name

例如，要安装 pandas，在终端中输入：conda install pandas

你还可以同时安装多个包。类似conda install pandas numpy的命令会同时安装所有这些包。还可以通过添加版本号（例如conda install numpy=1.10）来指定所需的包版本。

conda 还会自动为你安装依赖项。例如，scipy 依赖于 numpy，因为它使用并需要 numpy。如果你只安装 scipy (conda install scipy)，则 conda 还会安装 numpy（如果尚未安装的话）。

2  卸载包

在终端中键入：conda remove package_names

上面命令中的package_names是指你要卸载包的名称，例如你想卸载pandas包：conda remove pandas

3  更新包

在终端中键入：conda update package_name

如果想更新环境中的所有包（这样做常常很有用），使用：conda update --all。

4  搜索包：不知道要找的包的确切名称，可以尝试使用conda search search_term 进行搜索。例如，我知道我想安装numpy，但我不清楚确切的包名称。我可以这样尝试：conda search num。

 

Python的基础知识

1  变量的定义

1）. 变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合

2）. 变量名的第一个字符不能是数字

3）. 关键字不能声明为变量名[‘and‘, ‘as‘, ‘assert‘, ‘break‘, ‘class‘, ‘continue‘, ‘def‘, ‘del‘, ‘elif‘, ‘else‘, ‘except‘, ‘exec‘, ‘finally‘, ‘for‘, ‘from‘, ‘global‘, ‘if‘, ‘import‘, ‘in‘, ‘is‘, ‘lambda‘, ‘not‘, ‘or‘, ‘pass‘, ‘print‘, ‘raise‘, ‘return‘, ‘try‘, ‘while‘, ‘with‘, ‘yield‘]

 

2  文字格式

1）驼峰体

AgeOfOldboy = 56

NumberOfStudents = 80

2）下划线(推荐使用)

age_of_oldboy = 56

number_of_students = 80

                 3）常量

程序员约定俗成用变量名全部大写代表常量

AGE_OF_OLDBOY = 56

 

3  注释使用“#”，增加代码的可读性。

1）代码注释分单行和多行注释， 单行注释用#，多行注释可以用三对双引号""" """

 2）代码注释的原则：

#1. 不用全部加注释，只需要在自己觉得重要或不好理解的部分加注释即可

#2. 注释可以用中文或英文，但不要用拼音 

 

4  文件头（中文的引入）

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

 

5  第一个python程序

#进入解释器的交互式模式：调试方便，无法永久保存代码

#脚本文件的方式（使用nodpad++演示）：永久保存代码

强调：python解释器执行程序是解释执行，即打开文件读内容，因此文件的后缀名没有硬性限制，但通常定义为.py结尾

 全文参考：1   https://blog.csdn.net/qq_36790747/article/details/63257244

                   2   https://www.zhihu.com/question/22112542/answer/166053516

                   3   https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/254673663

                   4   https://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/60322258

 

人生第一篇博客

 2018.5.4