Anaconda介绍、安装及使用教程
前言
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动就能运行。
Python的应用遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等，具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。
一、Anaconda
1、简介
Anaconda是大型的科学计算平台，是Python集成开发环境，包含了大量的科学包，能够方便快捷的对程序包进行管理和部署。
2、特点
- 安装简单
- 包含了数百个科学模块，高效运用于各种项目
- 免费社区支持
- Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本
- 支持多种语言：Python、R、Java等
3、包管理工具——conda
3.1 升级
升级Anaconda需要先升级conda
conda?update?conda
conda?update?anaconda
conda?update?anaconda-navigator?#?最新版本的anaconda-navigator3.2 卸载
Linux、Mac 删除安装路径
rm?-rf?anaconda3.3 基本命令
conda?--version???????????????????#?查看?conda?版本
conda?update?-n?base?conda????????#?update最新版本的conda
conda?create?-n?xxxx??????????????#?创建名为?xxxx?的虚拟环境
conda?create?-n?xxxx?python=3.5???#?创建包含?python3.5?的名为?xxxx?的虚拟环境
conda?remove?-n?xxxx?--all????????#?删除名为?xxxx?的虚拟环境
conda?activate?xxxx???????????????#?进入?xxxx?环境
source?activate?xxxx
conda?deactivate??????????????????#?退出环境
source?activate
conda?env?list????????????????????#?显示所有的虚拟环境
conda?info?--envs?????????????????#?查看当前环境
conda?clean?-p????????????????????#?删除没有用的包
conda?clean?-t????????????????????#?tar打包
conda?clean?-y?-all???????????????#?删除所有的安装包及cache3.4 对包的操作
conda?list??????????????????#?查看所有已经安装的包
conda?list?-n?xxxx??????????#?指定查看?xxxx?虚拟环境下安装的?package
conda?install?-n?xxxx?xxx???#?在指定环境中安装?xxx?包
conda?update?xxx????????????#?更新包?xxx
conda?uninstall?xxx?????????#?卸载包?xxx3.5 镜像源
conda?config?--show????????????????????????#?查看已经安装过的镜像源
conda?config?--remove?channels?url?????????#?删除?url?源
conda?config?--add?channels????????????????#?添加?url?源
conda?config?--set?show_channel_urls?yes???#?从channel中安装包时显示channel的url修改配置文件 ~/.condarc
channels:
??-?https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
??-?https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
??-?https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
??-?defaults
show_channel_urls:?true查看是否生效
conda?info4、pip
4.1 基本命令
pip?--version????????????????#?查看版本
pip?--help???????????????????#?获取帮助
pip?install?-U?pip???????????#?升级?pip
pip?install?pkg??????????????#?安装包
pip?install?pkg=version??????#?安装指定版本的包
pip?install?--upgrade?pkg????#?升级包
pip?uninstall?pkg????????????#?卸载包
pip?search?pkg???????????????#?搜索包
pip?show?????????????????????#?显示安装包信息
pip?show?-f?pkg??????????????#?查看指定包的详细信息
pip?list?????????????????????#?列出已安装的包
pip?list?-o??????????????????#?查看可升级的包4、2 升级
Linux、Mac
pip?install?--upgrade?pipwindows
python?-m?pip?install?-U?pip4、3 镜像源
临时使用清华源
pip?install?-i?https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple?some-package永久修改
Linux、Mac：~/.pip/pip.conf
windows：C:\Users\xx\pip\pip.ini
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
#?中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
#?豆瓣(douban) http://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/
[install]
trusted-host = mirrors.aliyun.com二、安装
官网地址：https://www.anaconda.com/
1、Windows
安装时一般默认就行，在Advanced Installation Options这一步，不要勾选Add Anaconda to my PATH environment variable
2、Linux
命令行安装
bash?~/Downloads/Anaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.sh
- 安装过程中，出现提示Press Enter to confirm the location, Press CTRL-C to cancel the installation or specify an alternate installation directory.
- 如果接受默认安装路径，则会显示 PREFIX=/home/
/anaconda<2 or 3> 并且继续安装。 - 出现提示Do you wish the installer to prepend the Anaconda install location to PATH in your /home/
/.bash_profile ? - 建议输入yes。
3、Mac
前面直接下一步
在这，可以点击Change Install Location来改变安装位置。
完成！
点击Anaconda-Navigator的图标，打开
启动成功，说明安装完成。
三、jupyter
1、notebook环境配置
1.1、Windows
打开控制面板->系统->高级系统设置->环境变量，选中系统变量中的path进行添加
在Anaconda安装位置下的的Script目录及Library\bin目录复制进去，如
2、配置
2.1、生成配置文件
jupyter?notebook?--generate-config2.2、设置密码
jupyter?notebook?password
#?这步设置的密码用于浏览器访问时输入2.3、修改配置文件
Windows
C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.pyLinux、Mac
vim?~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py#?前面的?#?去掉
c.NotebookApp.ip?=?'*'????????????????????#?开启所有的IP访问，即可使用远程访问
c.NotebookApp.open_browser?=?False????????#?关闭启动后的自动开启浏览器
c.NotebookApp.port?=?8888?????????????????#?设置端口8888，也可用其他的，比如1080，8080等等
c.NotebookApp.notebook_dir?=?’‘???????????#?设置?notebook?默认打开的目录
c.PAMAuthenticator.encoding?=?'utf8'??????#?指定utf-8编码，解决读取中文路径或者文件乱码问题2.4、启动notebook
jupyter?notebook??#?启动?notebook
jupyter?lab???????#?启动?lab2.5 远程登录
启动notebook之后在浏览器中输入启动是打印的网址或者：
localhost:port/tree???#?进入?jupyter?notebook
localhost:port/lab????#?进入?jupyter?labjupyter在服务器服务器，想在本地浏览器访问时，需要在终端输入命令
ssh?-N?-L?localhost:7777:login-0-0.local:12315?dengxsh4490@10.100.2.10注：localhost:7777指定本地浏览器需要输入的地址，login-0-0.local:12315代表服务器运行jupyter时打印的输出信息中的地址
3、jupyter kernel
3.1 扩展 R kernel
install.package('IRkernel')
#?displayname?指定jupyter中显示的名字
IRkernel::installspec(name?=?'ir32',?displayname?=?'R?3.2')3.2 查看kernel
jupyter?kernelspec?list3.3 卸载指定kernel
jupyter?kernelspec?remove?kernel_name四、jupyter 插件
1、jupyter notebook 插件
1.1、安装并激活 jupyter_contrib_nbextensions
pip?install?jupyter_contrib_nbextensions?
jupyter?contrib?nbextension?install?--user1.2、 安装并启用 Jupyter Nbextensions Configurator
pip?install?jupyter_nbextensions_configurator
jupyter?nbextensions_configurator?enable?--user1.3、conda安装的方式
conda?install?-c?conda-forge?jupyter_contrib_nbextensionsconda?install?-c
conda-forge?jupyter_nbextensions_configurator可替代1.1和1.2
完成后，在启动 jupyter notebook后可在浏览器菜单栏中多了一栏
选中想要的插件即可添加
1.4、插件选择
Variable Inspector ：这是一个查看变量的插件
Table of Contents ：自动生成目录插件
Table of Contents ：自动生成目录插件
Codefolding： 代码折叠
Autopep8： 自动代码格式优化
AutoSaveTime： 控制脚本的自动保存时间
Hide Input All： 隐藏所有的代码单元，保持所有的输出和 markdown 单元可见
Spellchecker： 对 markdown 单元中的内容进行拼写检查
插件很多，可根据需要添加
2、jupyter lab插件
- 点击菜单栏Settings下拉框中的Advanced Settings Editor选项，进入设置页面
- 接着，点击Extension Manager，并且在右边的空白框里填上{'enabled':true}，并且按右上角的保存按钮。
- 最后，你会看到Lab右边会出现插件栏的按钮，我已经安装过一些插件
介绍几款好用的插件
注：安装这些插件需要先安装 node，并将node添加到环境变量中。安装时请注意node版本
2.1、toc
这是一个目录插件，安装后就能很方便地在Lab上展示notebook或者markdown的目录。目录可以滚动，并且能展示或隐藏子目录。
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/jupyterlab/jupyterlab-toc
2.2、LaTeX
支持在线编辑并预览LaTeX文档。
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/jupyterlab/jupyterlab-latex
2.3、drawio
可以在Lab中启用drawio绘图工具，是一款非常棒的流程图工具。
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/QuantStack/jupyterlab-drawio
2.4、variableinspector
该插件可以在Lab中展示代码中的变量及其属性，类似RStudio中的变量检查器。
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/lckr/jupyterlab-variableInspector
2.5、go to Definition
该插件用于在Lab笔记本和文件编辑器中跳转到变量或函数的定义。
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/krassowski/jupyterlab-go-to-definition
2.6、lsp
该插件用于自动补全、参数建议、函数文档查询、跳转定义等。
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/krassowski/jupyterlab-lsp
2.7 spreadsheet
该插件用于在Lab上显示excel表格，只读
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/quigleyj97/jupyterlab-spreadsheet
2.8、debugger
可用于试调
conda?install?xeus-python=0.8.0?-c?conda-forge
jupyter?labextension?install?@jupyterlab/debuggerhttps://github.com/jupyterlab/debugger
2.9、matplotlib、dash、plotly等可交互式绘图
帮助我们在notebook界面配合matplotlib实现交互式的作图，只需要在绘图之前执行魔法命令%matplotlib widget
matplotlib：https://github.com/matplotlib/ipympl
plotly：https://github.com/plotly/plotly.py
2.10、kite
在jupyter lab使用kite代码补全服务
https://github.com/kiteco/jupyterlab-kite