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安利 Anaconda,Python 开发者必备 IDE

为什么推荐Anaconda?如果你苦于给python安装各种包,安装过程中还各种出错。那么我墙裂推荐你!Anaconda可以帮助你管理这些包,包括安装,卸载,更新。Anaconda附带一大批常用数据科学包,如:conda,python等150多个学科包以及依赖项,你可以立即开始处理数据。还有一个好处就是:如果你的项目是python2,新项目是python3,你无需同时安装两个版本python,Anaconda会帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。Anaconda的安装版

为什么推荐 Anaconda?

如果你苦于给 python 安装各种包,安装过程中还各种出错。那么我墙裂推荐你!Anaconda 可以帮助你管理这些包,包括安装,卸载,更新。Anaconda 附带一大批常用数据科学包,如:conda,python 等 150 多个学科包以及依赖项,你可以立即开始处理数据。还有一个好处就是:如果你的项目是 python 2,新项目是 python 3,你无需同时安装两个版本 python,Anaconda 会帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。

Anaconda 的安装

版本选择?2.7 还是 3.6,好难抉择!

由于 Python 有 2 和 3 两个版本,因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基础上推出了两个发行版,即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越来越多的开发者所接受,同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中,因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发,调试。

如何在系统中同时共存 Python2 和 Python3 是开发者不得不面对的问题,一个利好的消息是,Anaconda 能完美解决Python2 和 Python3 的共存问题。

conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的命令行工具,是 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中,因此可直接在命令行窗口运行 conda 命令。

如果你熟悉 virtualenv,那么上手 conda 非常容易,不熟悉 virtulenv 的也没关系,它提供的命令就几个,非常简单。我们可以利用 conda 的虚拟环境管理功能在 Python2 和 Python3 之间自由切换。

多版本切换

代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制
# 基于 python3.6 创建一个名为 test_py3 的环境conda create --name test_py3 python=3.6 # 基于 python2.7 创建一个名为 test_py2 的环境conda create --name test_py2 python=2.7# 激活 test 环境activate test_py2  # windowssource activate test_py2 # linux/mac# 切换到python3activate test_py3

更多命令,可查看帮助 conda -h

快速安装

Anaconda 可用于多个平台( Windows、Mac OS X 和 Linux)。

官网地址:https://www.continuum.io/downloads。官网下载需要访问外国网站。 没有墙的宝宝们我给你们准备了镜像网站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/。

墙裂推荐 Anaconda | 安利 Python IDE

选择合适自己的版本下载,建议下载 python 3。

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下载好以后你只需要傻瓜式的安装即可,最后,在终端输入 python 看到出现如图所示就代表安装成功了。

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第一个 Python 代码

启动 Anaconda 之后,你会看到这样的界面,我推荐使用 jupyter notebook 编写,点击 launch。

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jupyter notebook 打开的是一个网址形式的界面,点击右上角的 new 创建第一个 python 文件吧。

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jupyter 支持很多种文本格式,code,markdown,Raw NBConvert,Heading。

常用的就是 code 和 markdown了,你可以同时在一个 python 文件中写 code 和 md。你也可以直接用 jupyter 打开。

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经过几天的学习,我已经写了部分 python 的入门博客和代码,在 github 上,你更是可以直接将 代码打开运行在 Anaconda 上。图示中的 .ipynb 文件就是 jupter 文件的扩展名,你可以直接运行,也可以编辑。欢迎 follow 和 star。

https://github.com/angelOnly/python_learning_note

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Spyder VS PyCharm

借助网友们的推荐和建议,有如下说法。

相比较而言,pycharm 用起来更便捷,虽然 spyder 中所有的变量也都能显示,方便调试,里边还有 ipython notebook,但是很细节的一些代码还是 pycharm 更便捷一些。

强烈推荐 anaconda+pycharm 组合,因为 anaconda 安装的时候已经默认为你安装了一大堆做数据分析常用的包,所以,直接在 pycharm 中把默认解释器改为 anaconda 中的 python 即可。

另外,只是针对数据分析与机器学习,anaconda 用起来更方便一些,对于 python 的其他用途,比如爬虫、web开发,pycharm 更好一些。针对大型的 web 框架修改调试,还是需要个大型 IDE。

好书推荐

代码整洁之道

作为一个程序员,写代码只是其中的一小部分,每天做得最多的还是维护,如何让你的团队们都能轻松阅读你的代码,如何让代码变得高效,这本书很适合你。

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