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python學習——anaconda安裝
落在可可西里的豬 2018-08-25 10:11:32


Python(計算機程序設計語言)

編輯鎖定Python (英國發(fā)音:/?pa?θ?n/ 美國發(fā)音:/?pa?θɑ?n/), 是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝陀嬎銠C程序設計語言,由荷蘭人Guido van Rossum于1989年發(fā)明,第一個公開發(fā)行版發(fā)行于1991年。

Python是純粹的自由軟件, 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)許可。Python語法簡潔清晰,特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。

Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言,能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯(lián)結在一起。常見的一種應用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面),然后對其中有特別要求的部分,用更合適的語言改寫,比如3D游戲中的圖形渲染模塊,性能要求特別高,就可以用C/C++重寫,而后封裝為Python可以調(diào)用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平臺問題,某些可能不提供跨平臺的實現(xiàn)。

7月20日,IEEE發(fā)布2017年編程語言排行榜:Python高居首位 。甚至有人認為Pyhon將取代java。

2018年3月,該語言作者在郵件列表上宣布 Python 2.7將于2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之后繼續(xù)得到與Python 2.7有關的支持,則需要付費給商業(yè)供應商。其實Python2和Python3的使用區(qū)別不大,主要在一些書寫格式上等。

鏈接:https://www.python.org/

關于學習和編譯python有很多軟件,今天小編要介紹的集筆記與編程與一體的學習軟件anaconda3

鏈接:https://www.anaconda.com/download/#windows(下載地址,打開網(wǎng)頁可能稍慢)

anaconda(一個開源的Python發(fā)行版本)

編輯鎖定Anaconda指的是一個開源的Python發(fā)行版本,其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。 因為包含了大量的科學包,Anaconda 的下載文件比較大(約 531 MB),如果只需要某些包,或者需要節(jié)省帶寬或存儲空間,也可以使用Miniconda這個較小的發(fā)行版(僅包含conda和 Python)。

Anaconda使用入門簡介

  • Conda是一個開源的包、環(huán)境管理器,可以用于在同一個機器上安裝不同版本的軟件包及其依賴,并能夠在不同的環(huán)境之間切換
  • Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安裝好的工具包,比如:numpy、pandas等
  • Miniconda包括Conda、Python

一般我們下載使用的就是Anaconda,包括了基本的一些工具包,

conda就是用于管理包和環(huán)境的命令行工具,下面介紹一下其基本用法

  • conda管理

# 確認conda已安裝

conda --version

# 更新conda版本

conda update conda

其中更新命令不僅僅會更新conda的版本,同時會自動更新相關的包,

其實,我們也可以使用這個命令來更新Anaconda版本

conda update anaconda

  • 環(huán)境管理

這里的環(huán)境指的是不同的軟件版本及其依賴所構成的環(huán)境,

環(huán)境之間“絕緣”,相同軟件包的不同版本可以存在于同一機器下

# 創(chuàng)建新環(huán)境

conda create --name snowflakes biopython

其中snowflakes代指環(huán)境的名稱,biopython指要在新環(huán)境中添加的軟件包,

這里并沒有指定新的環(huán)境所要使用的Python版本,所以會使用當前環(huán)境使用的Python版本

# 查看當前環(huán)境

conda info --envs

# conda environments:

#

# root * C:Program FilesAnaconda3

# snowflakes C:Program FilesAnaconda3envssnowflakes

上述命令會列出當前所有可用的環(huán)境及其路徑,并在當前使用的環(huán)境前添加*

root是在安裝Anaconda時自動創(chuàng)建的環(huán)境名稱,

其Python版本根據(jù)選擇的Anaconda版本而定

# 創(chuàng)建環(huán)境時指定Python版本

conda create --name bunnies python=3 astroid babel

在創(chuàng)建環(huán)境指定軟件包時,可以使用package_name=version_number

的方式來指定要使用的軟件版本

# 切換環(huán)境

# Linux, OSX:

# source activate snowflakes

#

# Windows:

activate snowflakes

# 切換回默認環(huán)境(root)

# Linux, OSX:

# source deactivate

#

# Windows:

deactivate

其實,還可以復制一個和指定環(huán)境完全相同的環(huán)境,

只要在創(chuàng)建時添加--clone參數(shù)指定相應的環(huán)境名稱即可

# 復制環(huán)境

conda create --name flowers --clone snowflakes

另外,環(huán)境也可以在不同機器之間進行復制,

只要將要復制的環(huán)境導出為*.yml配置文件,

再到指定機器上創(chuàng)建時指定配置文件即可

# 導出配置文件

conda env export --name snowflakes > snowflakes.yml

# 根據(jù)配置文件導入環(huán)境

conda env create -f snowflakes.yml

  • 軟件包管理

# 查看所有已安裝的軟件包

conda list

可用的完整軟件包列表可以在http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html中查找,

所有的軟件包都按照Python的版本進行了分類

當我們想要安裝某個軟件包時,可以直接在命令行中進行查找并安裝

# 查找軟件包

# 羅列出所有可用的版本并在已經(jīng)安裝的版本前加*

conda search beautifulsoup4

# 安裝軟件包

conda install --name beautifulsoup4=4.4.1

另外,也可以http://anaconda.org網(wǎng)站上搜索想要的軟件包,

根據(jù)頁面上的提示執(zhí)行相應的命令即可安裝

最后,同樣的可以使用pip命令來安裝軟件包

pip install XXX

而更新軟件包可以使用update命令

conda update --name snowflakes beautifulsoup4=4.5.1

  • python管理

對于conda來說,其實python也是一個軟件包,

所以,python的管理基本和軟件包管理相同

# 查找可用python版本

conda search --full-name python

查找名稱完全匹配python的軟件包,而不是名稱還有python的軟件包,

可以在創(chuàng)建環(huán)境時指定python版本

conda create -n snakes python=3.4

卸載包、環(huán)境

# 卸載包

# 刪除指定環(huán)境中的指定包

conda remove --name snowflakes biopython

# 卸載環(huán)境

# --all參數(shù)表示移除環(huán)境中的所有軟件包,即刪除整個環(huán)境

conda remove --name snakes --all

TIPS: 所有命令都可以使用--help參數(shù)來查找詳細的參數(shù)說明及用法參考鏈接:http://conda.pydata.org/docs/test-drive.htmlhttps://docs.continuum.io/_downloads/Anaconda_CheatSheet.pdf

jupyter notebook

打開步驟:(windows10為例)

1.開始中找到如圖所示,打開anaconda prompt,不要直接打開notebook,可能會出現(xiàn)打不開的情況

2.打開后:

輸入:jupyter notebook 按回車

3.打開的文件是C盤目錄,在右上角new新建文檔

出現(xiàn)這種情況只需等待片刻即可

4.修改文件名,開始工作

5.使用方法:

參考:http://www.360doc.com/content/16/1221/02/1489589_616432355.shtml

也可百度,必應

可能出現(xiàn)的問題:

不能從anaconda中直接打開jupyter notebook等程序

只需要按照我上文的打開方式打開即可

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