数据分析之环境配置

二、开发环境部署

• Anaconda
• 下载安装
• 配置环境变量
• 管理包
• 管理环境
• 运行anaconda
• 补充

1、Anaconda

Anaconda是Python的一个开源的发行版本，里面包含了很多科学计算相关的包，它和Python的关系就像linux系统中centos和Ubuntu的关系一样，不冲突，你可以同时在电脑上安装这两个东西。那至于为什么我已经在电脑上安装了pycharm还要安装这个Anaconda呢，主要有以下几点原因：

（1）Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。

（2）管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。

（3）管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。

总结：Anaconda解决了官方Python的两大痛点：

（1）提供了包管理功能，Windows平台安装第三方包经常失败的场景得以解决

（2）提供环境管理功能，解决了多版本Python并存、切换的问题。

接下来就需要了解Anaconda如何进行安装

2、下载

Anaconda下载入口

按照上面的路径点击下载，下载完成后就可以一路点击下一步完成安装，如果中间需要修改安装路径可以自己改一下。安装成功之后我们会发现，多出来几个应用

• 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。

那以上应用我们简单了解一下就好，不需要管。

3、配置环境变量

3.1、windows 系统

如果是Windows环境的话就需要在控制面板系统和安全系统高级系统设置环境变量用户变量PATH当中添加anaconda的安装目录的Scripts文件夹。

验证：
打开命令行输入conda --version，如果能输出版本号就对了

3.2、Mac系统

在终端输入以下命令

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export PATH=~/anaconda/bin:$PATH

4、管理包

在anaconda当中虽然已经存在了很多科学计算的包，但是我们总有需要安装新的包的需求，有了anaconda就可以很好地管理这些包了

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# 管理包在Python解释器中有pip，在anaconda中conda，它的功能和pip是一样的，在anaconda中选择pip也是可以安装包的
1、安装包
conda install requests
2、卸载包

conda remove requests
3、更新包

conda update requests
4、查询已安装的包

conda list

5、管理环境

可以通过conda创建不同的运行环境

5.1、创建环境

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conda create -n program_test pandas

上面这条指令中的program_test是新创建的环境名称，pandas是指需要安装到环境中的包名称。

当然在安装的时候还可以指定解释器的版本

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conda create -n python36 python=3.6  # 创建解释器版本为3.6的环境
conda create -n python27 python=2.7  # 创建解释器版本为2.7的环境

5.2、进入环境

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conda activate program_test

5.3、退出环境

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deactive

6、运行Anaconda

打开安装的Anaconda文件

点击Anaconda Navigator运行

选择图中圈起来的按钮，会弹出来四个选择，选择最后一个Jupyter Notebook就可以打开代码编辑工具，如果不是用谷歌浏览器打开的，先尝试修改默认浏览器，或者按照第七条的补充内容进行修改

以上就是我们本机的根目录，就类似于windows系统的User目录，接下来就可以点击右上角的New按钮选择创建一个Python3文件，这个文件的后缀名是.ipynd.

接下来我们所有的程序都要在这个上面进行编写：

7、补充

配置Jupyter notebook默认打开的浏览器

当我们想通过jupyter notebook编辑器来编写代码的时候，有的时候会发现他默认会打开你的IE浏览器，但是平时我们都是使用chrome浏览器的，接下来就一起来看看怎么修改这个东西

第一步：打开Cmd页面输入activate进入anaconda prompt

第二步：输入jupyter notebook --generate-config，查看你配置文件的位置

第三步：通过记事本打开配置文件找到#c.NotebookApp.browser = ''设置

第四步：在它的下面加上一段代码

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import webbrowser
webbrowser.register("chrome",None,webbrowser.GenericBrowser(u"C:\Users\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe"))
c.NotebookApp.browser = 'chrome'

将其中的路径改为你电脑上chrome启动文件的路径，一定要注意路径中的文件名使用双斜杠分隔的。

因为大部分数据分析的工作都是需要一步一步做的，不是像我们做Web，搭网站，做后台那样需要大量的代码铺垫。所以说更专业的数据分析操作都是在这个Jupyter Notebook当中完成的。