开源数据科学平台Anaconda简介

零、时光宝盒

最近，某金融行业女性选择以跳楼的形式结束自己的生命，这件不幸的事情成了热门话题，各种猜测的都有，有些人评论的话真的很过分。我想起前段时间看到的，有个女学生跳江，站在河边很久，旁观的人围了一大片，忙着看热闹拍照，却没有人想办法去开解那个女孩，最终女孩还是跳了下去，监控留下了女孩最后在这世界上的身影，还有那双哭得红肿的眼睛。。。。

我在广州，这些年也听到不少令人难过的事情：某某知名商场又有人跳楼了。。。每次看到相关报道，特别是看到那些落井下石的嘲讽话，心里都感到很压抑，这个世界怎么了？当别人生死攸关，处于水深火热状态，周围那些人的冷漠态度真的令人心寒之极。

不要以为那是别人的伤痛与你无关，别忘了，我们都生活在同一个世界上，唇亡齿寒是必然。另外，请不要随便将别人的不幸归位于那人心理素质和抗压能力太差加以嘲讽，你知道别人遇到的所有事情吗？不是指传闻中的某一两件事，是所有他（她）们在那段备受困扰时期发生的所有事情。

每个人都有自己难过的坎，这些坎在旁人眼里或许没什么大不了，但在当事人眼里，那些事在那个时期、那一瞬间确实是他（她）跨不过去的坎。所谓的强大，是靠阅历磨练出来的，但人毕竟只是人，不是神，都会有弱点。武侠小说里的金钟罩，也有不能练就的某一个弱点，一击即破。所以，如果你遇到和他们一样的对你意味很大，打击很大的事情，你那时的表现未必如你现在没事时所想。

所以，在别人遇到困难时，如果你无法提供帮助，哪怕是现在这种悲剧无法挽回的状态，都请尽量不要发表那些负面的伤人的评论，保持沉默不随便指责，这是做人的善良，对逝者的尊重。

逆境清醒

2024.7.5

本文目录：

零、时光宝盒

一、Anaconda是什么

二、为什么选择Anaconda

[三、Anaconda 最新版本主要内容](#三、Anaconda 最新版本主要内容)

四、anaconda相关应用介绍

五、参考资料

一、Anaconda是什么

在正规的数据科学或数据分析中，我们通常不是单打独斗，而是工作于一个团队中。每个开发人员、研究人员或团队成员都有自己最喜欢使用的编程语言，例如Python、R、Octave或Julia。

例如我想输出下面这几行内容：

It has nothing to do with how hard you've been hit,

It's all about whether you can push on after the blow.

这与你受到的打击有多大无关,

这一切都取决于你是否能在打击后继续前进。

---------逆境清醒

用Python语言实现：

python 复制代码

# coding=utf-8
print("It has nothing to do with how hard you've been hit,")
print("It's all about whether you can push on after the blow.")
print("这与你受到的打击有多大无关,")
print("这一切都取决于你是否能在打击后继续前进。")
print("---------逆境清醒")

用R语言实现：

R 复制代码

myString1 <- "It has nothing to do with how hard you've been hit,"
myString2 <- "It's all about whether you can push on after the blow."
myString3 <- "这与你受到的打击有多大无关,"
myString4 <- "这一切都取决于你是否能在打击后继续前进。"
myString5 <- "---------逆境清醒"
print ( myString1)
print ( myString2)
print ( myString3)
print ( myString4)
print ( myString5)

用C语言实现：

cpp 复制代码

C语言：
#include <stdio.h>
int main()
{
   printf("It has nothing to do with how hard you've been hit,\n");
   printf("It's all about whether you can push on after the blow.\n");
   printf("这与你受到的打击有多大无关,\n");
   printf("这一切都取决于你是否能在打击后继续前进。\n");
   printf("---------逆境清醒\n");
   return 0;
}

用c++语言实现：

cpp 复制代码

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
   cout << "It has nothing to do with how hard you've been hit,\n";
   cout << "It's all about whether you can push on after the blow.\n";
   cout << "这与你受到的打击有多大无关,\n";
   cout << "这一切都取决于你是否能在打击后继续前进。\n";
   cout << "---------逆境清醒\n";
   return 0;
}

用c#语言实现：

cs 复制代码

using System;
namespace njqxSayApplication
{
   class njqx
   {
      static void Main(string[] args)
      {
         Console.WriteLine("It has nothing to do with how hard you've been hit,");
         Console.WriteLine("It's all about whether you can push on after the blow.");
         Console.WriteLine("这与你受到的打击有多大无关,");
         Console.WriteLine("这一切都取决于你是否能在打击后继续前进。");
         Console.WriteLine("---------逆境清醒"); 
         Console.ReadKey();
      }
   }
}

用RUST语言实现：

rust 复制代码

fn main() {
    println!("It has nothing to do with how hard you've been hit,");
    println!("It's all about whether you can push on after the blow.");
    println!("这与你受到的打击有多大无关,");
    println!("这一切都取决于你是否能在打击后继续前进。");
    println!("---------逆境清醒");
}

用Java语言实现

java 复制代码

public class njqx {
    public static void main(String []args) {
       System.out.println("It has nothing to do with how hard you've been hit,");
       System.out.println("It's all about whether you can push on after the blow.");
       System.out.println("这与你受到的打击有多大无关,");
       System.out.println("这一切都取决于你是否能在打击后继续前进。");
       System.out.println("---------逆境清醒");
    }
}

如果我们拥有一个平台可以用来运行多种不同语言，那将是一件非常棒的事情。Anaconda正好可以做到这点。

开发时，我们常常要用到各种不同的包，还要应付不同开发版本不兼容问题。每次这些功能包则需要一条一条按不同版本安装，费时费力。如果可以有工具帮我们轻松地安装和管理第三方库就好了，Anaconda正好可以做到这点。

我们来了解一下Anaconda是什么：

Anaconda是一个开源的数据科学平台Python发行版本，中文大蟒蛇，用于科学计算、数据分析和人工智能等领域，并且得到了广大开发者的支持和认可。它将数据科学中的好工具集中在一起。它是一个数据科学栈，包含100多个基于Python、Scala和R的工具包，超过 250 种科学和机器学习包，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。

Anaconda的特点之一是它可以轻松地安装和管理第三方库。它提供了一个名为Conda的包管理系统，可以方便地安装、更新和卸载库。Conda还可以创建和管理虚拟环境，使用户可以在不同的项目中使用不同的包版本。在它的包管理器conda的帮助下，用户能够使用数百个不同语言的包，并轻松地进行数据预处理、建模、聚类、分类和验证。

另外，Anaconda还包含了Jupyter Notebook，这是一个用于创建和共享文档的工具。它可以在网页浏览器中运行，并且可以将代码、图像和文本组合在一起，方便与他人分享和交流。

包含：

conda- 用于命令行界面的包和环境管理器
Anaconda Navigator- 基于 Conda 构建的桌面应用程序，具有从托管环境启动其他开发应用程序的选项
超过 250 种科学和机器学习包

Anaconda能够创建一个个不同的虚拟环境，这个虚拟环境和你的主环境是分开的，就好像现在的容器的概念类似。我换一种方式来解释，希望能说清楚，如果你看了还不理解，快往嘴上抹点风油精，说点风凉话给我听，让我凉快凉快，累死本老。。。老姐姐了，哈哈~~

Anaconda好比一块空地，你在Anaconda里创建一个虚拟环境，就跟在这块地上起了一间独立屋一样，你可以指按自己爱好或需要下载安装大量第三方库包，把这间屋装修成豪华精修房。你也可以只装少量必备的第三方库包，把这间屋装修成简单的普房。只要你的硬盘够大，你可以在Anacond这块地上起很多间屋子。当你Anaconda不需要某间房时，你可以随时轻松拆掉，即删除该虚拟环境。

Anaconda创建虚拟环境，允许用户在不影响全局Python环境的情况下，为特定的项目创建不同的相对隔离的项目环境，确保项目依赖的包版本正确且不冲突。通过Anaconda创建的虚拟环境，开发者可以轻松管理项目的依赖关系，提高开发效率和代码的可移植性。

二、为什么选择Anaconda

2.1、从一开始就保护您的软件供应链

Anaconda 为您的 Python 和 R 开发人员提供安全、可信的包。

获取源代码构建的包，将恶意包排除在管道之外，获取安全控制以阻止有风险的软件，以及为企业团队提供治理功能和支持。

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2.2、所有最好的工具都在一个平台上

全球最受欢迎的平台，可更快地开发和部署安全的 Python 解决方案
90%财富 500 强使用 Anaconda
2.4B软件包下载
数据科学和 AI 协作中心

在数据科学生命周期的每个阶段提供专家支持和简化的协作。轻松获取、构建和部署。与数据科学家、开源贡献者和合作伙伴一起，利用领先的工具，将您的工作从构思转变为集成。

2.3、面向 AI 的操作系统

通过全球最值得信赖的数据科学和 AI 开发开放生态系统，实现创新民主化。

2.4、使用 Anaconda 管理您的开源

开源软件（OSS）及其丰富的生态系统已成为对现代技术堆栈至关重要。2023年，大多数产品如果不严重依赖，服务就无法保持竞争力在开源组件上。

即使是高度监管行业的组织也开始更像技术组织一样运作。越来越多的金融、医疗保健和政府机构正在利用尖端技术开放源码软件提供差异化和数据驱动的服务。

OSS 可以引入可利用的代码和错误，即使在然而，大多数强化网络。没有全面的开放源码软件协议和策略到位，OSS漏洞攻击可以无意中造成了严重破坏。

在日新月异网络安全问题下，Anaconda 提供OSS流水线治理工具和最佳实践帮助你和你的组织领先一步掌控安全景观。

2022年有92%包含OSS的应用

60%安全团队错过了警报

40%警报缺乏可操作的见解

2021 年开放源码软件网络攻击增加650%

2022 年勒索软件平均修复成本：140 万美元

开源库可以包含数百个工件和模块，你根本无法控制你不知道的东西。机构需要了解整个组织正在使用哪些包、依赖项和版本。

从集中的可信来源分发 OSS 是一种自上而下的方法，可以减少整体攻击面。

可以访问 Anaconda 的 8,000 多个私人构建的可信存储库

具有 SHA-256 加密和经过验证的依赖项树的 Python 和 R 包，

Anaconda 可帮助组织缓解和自动保护最常见的安全攻击，例如拼写错误、中间人和依赖关系混淆。

正如了解软件的来源很重要一样，了解软件的使用和部署位置也很重要。

IT 部门对最终用户在网络上的 OSS 访问有多大控制权？

Anaconda 还使机构能够通过自下而上的方法管理其网络中的 OSS 使用情况。

将对 Anaconda 可信存储库的令牌化访问与自动化风险策略引擎配对，以主动发现并阻止不需要的安全和许可风险，无论是在本地部署还是在云中部署。

制定 OSS 修复计划。

除了自上而下和自下而上的方法来保护您的网络外，机构还应该通过可操作的信息来武装自己，以应对任何不可预见的漏洞。

借助 Anaconda，安全管理员可以使用丰富的、经过专业策划的软件包元数据快速修复漏洞。

扩充的元数据可以包括经过审查的受影响版本上限和下限、受影响的用例和条件、潜在的修正策略等。

三、Anaconda 最新版本主要内容

我写这篇博文时，Anaconda 最新版本是：2024.06-1 (Jun 26, 2024)

安装程序 Python 版本：3.12.4

python 3.12.4

conda 24.5.0

astropy 6.1.0

dask 2024.5.0

networkx 3.2.1

numpy 1.26.4

pandas 2.2.2

scikit-image 0.23.2

scikit-learn 1.4.2

scipy 1.13.1

sphinx 7.3.7

spyder 5.5.1

具体的anaconda软件包列表内容，请点击下面图片查看：

https://img-blog.csdnimg.cn/direct/677fed83f1d544d1821588771e8f3223.png

四、anaconda相关应用介绍

4.1、Python

Python 是一种高级的解释型编程语言。它由 Guido van Rossum 于 1991 年首次发布。Python 以其简单性和可读性而闻名，使其成为初学者和经验丰富的程序员的热门选择。

Python 支持多种范式，包括过程式、面向对象和函数式编程。它有一个大型标准库和一个庞大的第三方库生态系统，使其适用于从 Web 开发到数据分析和科学计算的广泛应用程序。

Python 的主要优点之一是它的易用性和可读性。语法简单易懂，有助于新程序员快速学习该语言。Python 还拥有强大的社区支持，拥有大量的在线资源和论坛，程序员可以在其中寻求帮助并分享他们的知识。

Python 的另一个重要特性是它的跨平台兼容性。Python 程序可以在不同的操作系统上运行，包括 Windows、macOS 和 Linux，无需任何修改。这使其成为开发需要在多个平台上运行的应用程序的多功能选择。

多年来，Python 的受欢迎程度一直在稳步增长，它现在是使用最广泛的编程语言之一。它的简单性、可读性和多功能性使其成为执行各种任务的强大工具，从编写简单的脚本到构建复杂的应用程序。

4.2、Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个开源 Web 应用程序，可用于创建和共享包含实时代码、公式、可视化效果和叙述文本的文档。它广泛用于数据分析、数据可视化和原型设计等数据科学领域。

Jupyter Notebook支持多种编程语言，包括Python、R和Julia。它提供了一个交互式计算环境，您可以在其中编写和执行单元格中的代码，查看输出，并使用 Markdown、LaTeX 或 HTML 记录您的分析。

Jupyter Notebook 的一些主要功能包括：

代码执行：您可以在单个单元格中编写和运行代码，从而实现交互式和迭代的工作流。
丰富的输出：Jupyter Notebook 可以展示多种输出，如文本、图片、交互式绘图、交互式小部件等。
Markdown 支持：您可以使用 Markdown 语法来编写格式化文本、方程式，甚至包含图像和超链接。
协作：Jupyter Notebook 可以与他人共享，从而实现协作工作和结果的轻松可重复性。
扩展生态系统：Jupyter Notebook 拥有庞大的扩展生态系统，可以增强其功能并添加新功能。
Jupyter Notebook 通常与其他数据科学库和工具结合使用，例如 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 scikit-learn。它为数据探索、分析和可视化提供了一个交互式和灵活的环境，使其成为数据科学家和研究人员的热门选择。