数据科学与智能分析基础--开发环境配置

数据科学与智能分析基础

开发环境配置

Anaconda与Miniconda介绍

Anaconda指的是一个非常强大的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大，如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）

conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换

下载

Miniconda下载地址

Index of /miniconda

Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

安装

1：点击next

确认安装是否完成，通过PowerShell查看

Conda虚拟环境

Python 应用经常需要使用一些包第三方包或者模块，有时需要依赖特定的包或者库的版本，所以不能有一个能适应所有 Python 应用的软件环境

很多时候不同的 Python 应用所依赖的版本是冲突的，满足了其中一个，另一个则无法运行，解决这一问题的方法是虚拟环境。

虚拟环境是一个包含了特定 Python 解析器以及一些软件包，不同的应用程序可以使用不同的虚拟环境，从而解决了依赖冲突问题，而且虚拟环境中只需要安装应用相关的包或者模块，可以给部署提供便利。

建议：

如果使用anaconda进行多个项目开发，最好创建不同的虚拟环境，也就是为每个项目配置独立的虚拟环境，使得彼此之间不会受到任何干扰。

Anaconda虚拟环境命令

显示已存在虚拟环境

python 复制代码

conda info --envs

创建虚拟环境

python 复制代码

conda create -n 虚拟环境名称 python=版本号

删除虚拟环境

python 复制代码

conda remove -n 虚拟环境名称 --all

激活\进入虚拟环境

python 复制代码

conda activate 虚拟环境名称

退出虚拟环境

python 复制代码

conda deactivate 虚拟环境名称

说明：

创建虚拟环境后，默认会在Anaconda安装目录的envs下，
创建虚拟环境相关文件
创建的虚拟环境仅安装一些必须软件包，例如pip等。如果需要安装Anaconda所有库，需要使用如下命令：

py 复制代码

conda create -n 虚拟环境名称 python=版本号anaconda

显示虚拟环境：

PowerShell无法激活虚拟环境

问题：

在使用PowerShell激活虚拟环境时，发现激活无效，而在CMD中可以

解决方案

检查是否是执行脚本的权限，或者直接开启权限，使用管理员权限下，执行命令: SetExecutionPolicy RemoteSigned ,输入Y即可
必须将Anaconda 写入环境变量。使用管理员权限下，执行命令： conda init powershell
Conda版本小于4.6,编写命令不加conda命令: activate 环境名，大于4.6使用 conda activate环境名
修改完后，重启下powershell

PowerShell显示虚拟环境名称

在终端输入 conda config --set auto_activate_base false ，即可

如果又反悔了，想显示了，可以使用如下命令：

conda config --set auto_activate_base true

Conda软件模块的管理

conda是一个软件的管理器，可用来下载、删除Python的软件包(与pip有些类似)

安装：conda install 软件/模块
卸载：conda remove 软件/模块
查看：conda list

pip管理

安装：pip install 软件/模块
卸载：pip uninstall 软件/模块
查看：pip list

conda 对比 pip

conda在安装包时会同时处理所有依赖关系，包括

Python解释器版本
C/C++库
CUDA等硬件相关的依赖
其他编程语言的依赖

conda使用严格的依赖解析器，可以预先检查所有依赖冲突

pip只管理Python包，不管理系统级别的依赖

数据源与路径设置

需要掌握点

设置虚拟环境目录
设置下载软件的数据源
设置缓存目录

配置文件

Linux用户可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件

Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 condaconfig 生成该文件之后再修改

清华大学开源软件镜像站 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

python 复制代码

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

命令

conda数据源

python 复制代码

conda config --add channels
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

conda config --add channels
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

pip数据源

python 复制代码

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

设置虚拟环境目录:

python 复制代码

envs_dirs:
 - D:\miniconda3\envs

设置缓存软件目录：

python 复制代码

pkgs_dirs:
 - D:\miniconda\pkgs

Pycharm环境安装与设置

IDE集成开发环境(Integrated Development Envircment)的缩写。它是一个软件应用程序，为软件开发提供全面的功能。IDE通常至少包含以下组件:

源代码编辑器：提供语法高亮、自动补全、代码折叠等功能，方便开发者编写和编辑代码。
构建自动化工具：自动化编译、链接、打包等构建过程，简化软件构建流程。
调试器：帮助开发者查找和修复代码中的错误

PyCharm出自JetBrains之手。是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮，Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成，单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发

PyCharm 的优点

方便的环境管理
自动导入包
方便的代码调试
Git管理

Pycharm的缺点

刚开始打开，索引包较慢
内存占用太高(3G左右)

Pycharm的下载

https://www.jetbrains.com/pycharm/download

安装：

环境配置

VSCode安装与配置

VSCode（Visual Studio Code）出自微软之手，以界面简洁，轻量著称

VSCode是一款免费开源的现代化轻量级代码编辑器，支持几乎所有主流的开发语言的语法高亮、智能代码补全、自定义热键、括号匹配、代码片段、代码对比 Diff、GIT 等特性，支持插件扩展，并针对网页开发和云端应用开发做了优化

VSCode编辑器支持多种语言和文件格式的编写，已经支持了如下37种语言或文件：F#、HandleBars、Markdown、Python、Jade、PHP、Haxe、Ruby、Sass、Rust、PowerShell、Groovy、R、Makefile、HTML、JSON、TypeScript、Batch、Visual Basic、Swift、Less、SQL、XML、Lua、Go、C++、Ini、Razor、Clojure、C#、Objective-C、CSS、JavaScript、Perl、CoffeeScript、Java、Dockerfile

VSCode的优点