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Python數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境:Anaconda 了解一下

shaonbean / 1436人閱讀

摘要:我自己印象最深的是在上安裝加密和科學(xué)計算模塊,折騰了很久。這個精裝是面向數(shù)據(jù)科學(xué)的,同時也保留了你自己進(jìn)一步改裝的空間。數(shù)據(jù)科學(xué)庫包環(huán)境管理工具,這幾樣就是的主要功能。

幾乎所有的 Python 學(xué)習(xí)者都遇到過“ 安裝 ”方面的問題。這些安裝問題包括 Python 自身環(huán)境的安裝、第三方模塊的安裝、不同版本的切換,以及不同平臺、版本間的兼容問題 等。當(dāng)你因為這些問題而卡殼,一行代碼沒寫就已瘋,相信我,你不是一個人……包括我自己,也是這么被坑過來的。

我自己印象最深的是在 Mac 上安裝 pycrypto(加密)和 scipy(科學(xué)計算)模塊,折騰了很久。因為這類模塊并不是單純的 Python 代碼,而是需要調(diào)用諸如 C 語言的庫,于是就牽涉到在不同平臺上的編譯,有些還不能很方便地用虛擬環(huán)境分離版本。在數(shù)次嘗試失敗之后,最終靠著一樣工具竟輕松搞定。這就是今天要介紹的:

Anaconda

應(yīng)該有不少人已經(jīng)了解和在使用中,另外也考慮到先 Mark 以后需要時再看的收藏黨,這里先給個“ 嫌長不想看 ”版:

Anaconda 就是一個擴(kuò)展版 Python ,最直接的好處是幫你 打包好了一整套數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的 Python 庫 ,一次安裝就可以擁有數(shù)據(jù)分析、數(shù)值計算、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)常用的幾十個庫,不用擔(dān)心安裝不成功、版本不匹配等問題,省時省心。

Anaconda 的核心是 conda 這個包/環(huán)境管理器 ,類似于我們之前介紹過的虛擬環(huán)境 virtualenv,且功能更豐富。裝了 Anaconda,同時也就可以使用 conda 來管理電腦上不同版本的 Python 環(huán)境。

如果對 conda 的使用不熟悉也沒關(guān)系。 Anaconda 還附帶了一個叫做 Navigator(導(dǎo)航)的桌面 GUI 工具,可以直觀的創(chuàng)建和管理環(huán)境,安裝、刪除擴(kuò)展包

Anaconda 安裝后,附帶了 Jupyter 和 Spyder 兩種 IDE。 Jupyter 是一種基于瀏覽器的交互式開發(fā)環(huán)境 ,這種邊開發(fā)邊執(zhí)行的模式很適合編寫數(shù)據(jù)科學(xué)類的程序。Spyder 的界面和 Matlab 很相似。不過如果你對 PyCharm 已經(jīng)熟悉,也可以直接通過 設(shè)置 interpreter(解釋器)路徑 來直接使用 Anaconda 的環(huán)境。

主要就是這幾點,如果你在使用中遇到過什么問題,歡迎在文本下方留言討論。有其他想法或者想聽的內(nèi)容,也歡迎告訴我們。

*

Anaconda 這個詞,字面意思和 Python 類似,都是大蟒蛇。系列電影《狂蟒之災(zāi)》的主角就是這玩意兒。美國著名嘻哈歌手麻辣雞(Nicki Minaj)有首歌就叫《Anaconda》(本文的封面,小孩子不要去搜)。這個項目命名其實很形象: Anaconda 就是一種更大的 Python

再做個類比:安裝了 Python 就像買了個毛坯房 ,雖然刷了涂料通了水電(內(nèi)置庫),但你真的想住進(jìn)去,還得自己根據(jù)需要進(jìn)行裝修(安裝各種第三方庫)。而 Anaconda 就是個精裝修 。這個精裝是面向數(shù)據(jù)科學(xué)的,同時也保留了你自己進(jìn)一步改裝的空間。

官網(wǎng)上有一個 Anaconda 支持庫的列表:

http://docs.anaconda.com/anaconda/packages/pkg-docs/

里面有很多熟悉的面孔(挑了其中幾個常見的):

打鉤的是包含在安裝包中,未打鉤的需要后續(xù)手動安裝。數(shù)據(jù)分析必備的 numpy、pandas、scipy、matplotlib 自不用說,像數(shù)據(jù)采集的 requests、beautifulsoup、scapy ,Web 開發(fā)的 flask ,GUI 的 pyqt ,圖像處理的 pillow ,機(jī)器學(xué)習(xí) scikit-learn ,都直接幫你裝好了。就連 vs2015_runtime 這種也為你貼心附上,被坑過的同學(xué)應(yīng)該都懂。

唯一的缺點大概就是這樣會比較占空間。但既然你都下決心深入 Python 開發(fā)了,這也就是少裝一個游戲的空間吧。

如果你安裝 Anaconda 的話,是不必裝 Python 的,因為它本身包含了 Python 的環(huán)境,避免了版本不匹配的問題。 Windows、Mac、Linux 三個平臺都支持,直接從官網(wǎng)下載安裝即可。(建議選擇最新版)

https://www.anaconda.com/download/

正常按提示安裝沒有太大問題,網(wǎng)上的安裝示例也一搜一大把,這里不贅述。Windows 建議安裝時 右鍵點擊 ,選擇“ 以管理員身份運行 ”。

安裝好之后,檢查下你的 Python 是否已經(jīng)是 Anaconda 環(huán)境下的了。(從提示中可以看出)

這時候,你可以通過 conda 來管理你的安裝包和環(huán)境。使用方法和我們之前介紹過的 virtualenv 類似(參見《為什么你的python版本一團(tuán)糟?因為少了這個操作》)。常用的命令有

conda list :查看環(huán)境中的所有包

conda install XXX :安裝 XXX 包

conda remove XXX :刪除 XXX 包

conda env list :列出所有環(huán)境

conda create -n XXX :創(chuàng)建名為 XXX 的環(huán)境

conda env remove -n XXX :刪除指定環(huán)境

activate XXX (或 source activate XXX):啟用 XXX 環(huán)境

deactivate (或 source deactivate):退出環(huán)境

同 pip 一樣,如果使用 conda 安裝很慢,可以通過 修改國內(nèi)源 的方式來加速。修改 C:Users當(dāng)前用戶名.condarc(非 Windows 是 ~/.condarc),加入如下配置:

</>復(fù)制代碼

  1. channels:
  2. - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  3. - defaults
  4. show_channel_urls: true

Anaconda 的又一貼心之處在于,給了你一個叫做 Anaconda Navigator 的桌面 GUI 工具,把上述 conda 的功能都做成了點擊按鈕就可以完成的事情。

包管理和環(huán)境管理都一目了然。

數(shù)據(jù)科學(xué)庫、包/環(huán)境管理、Navigator 工具 ,這幾樣就是 Anaconda 的主要功能。

另外值得一提的是: Anaconda 是附帶了一系列第三方庫的 Python 以及對這些庫的管理工具 ,和我們之前說的 PyCharm 不是一類東西。 PyCharm 是 IDE,用來寫代碼的編輯器 。你可以把 Anaconda 作為運行環(huán)境放在 PyCharm 里使用。只要你 創(chuàng)建項目的時候選擇已經(jīng)配置好的 Anaconda 環(huán)境 即可。關(guān)于 PyCharm 的具體配置可以在公眾號( Crossin的編程教室 )里回復(fù)關(guān)鍵字 pycharm

而 Anaconda 默認(rèn)附帶的另一個開發(fā)工具 Jupyter,也是非常值得推薦的。你可以從 Navigator 里運行,或者在命令行執(zhí)行命令:

</>復(fù)制代碼

  1. jupyter notebook

它是一個 基于瀏覽器的交互式開發(fā)工具 。跟 Python 自帶的交互環(huán)境相比,它的自動完成和提示功能都強(qiáng)大許多,并且你不用再糾結(jié)不能在交互環(huán)境里寫多行代碼的問題。

這種代碼分塊,可以邊開發(fā)邊執(zhí)行的模式, 非常適合編寫爬蟲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析 等數(shù)據(jù)科學(xué)類的程序。我之前的很多案例都是使用它來開發(fā),你們看到項目代碼中的 .ipynb 文件就是可以導(dǎo)入 Jupyter 的文件。另外它還有個好處,就是可以部署在自己的服務(wù)器上使用(當(dāng)然這也有安全風(fēng)險),這樣只要有網(wǎng)絡(luò),你就能隨時隨地寫 Python 了。

不管是 Anaconda 還是 Jupyter,以及之前推薦多次的 PyCharm,到底好不好用,是不是適合你,自己試過了才知道。花點時間裝起來用一下,然后歡迎你回來報告使用體驗。

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