Anaconda+Pycharm (1) anaconda
1.Anaconda简介
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
Anaconda提供两种方式来进行package和environment的管理,一种是命令行工具conda,另一种是可视化工具anaconda-navigator,两种方式作用相同,使用者根据自己喜好自己选定自己适合的方式。
Anaconda在其中央仓库已经包含了720个免费开源package,可以利用anaconda的conda或者anaconda-navigator进行管理和安装,同时也支持原生Python的pip来进行package的管理和安装。
2.Anaconda、conda、IPython、Notebook、IPython Notebook区别
在windows 7上安装完Anaconda后,在windows 7 所有程序菜单栏会看到如下菜单:
这些菜单与anaconda的具体关系是啥,下面对其中某些项目进行讲解如下:
-
conda是anaconda中进行package和environment的管理的命令行工具,与之对应的是可视化管理工具anaconda-vavigator,package管理功能类似于原生Python中的命令工具pip,environment管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换;
-
Anaconda则是一个package的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版;
-
IPython,全称Interactive Python,是一个Python的交互式shell,比默认的Python shell好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持bash shell命令,内置了许多很有用的功能和函数;
-
Notebook是一个基于web的交互式环境,用于陈述计算过程,允许多个客户端连接到kernel;
-
IPython Notebook使用浏览器作为界面,向后台的IPython服务器发送请求,并显示结果。IPython notebook目前已经成为用Python做教学、计算、科研的一个重要工具;
3.Anaconda两种管理工具的使用
3.1 conda的使用
如果你是java开发人员,可能你对java里面的maven不陌生,这里介绍的Python里的conda其实功能和java里的maven功能相似,对于conda而言,一切事物都是package(包括Python2.7和Python3.5环境、原生Python的package管理工具pip,更不用说非常流行的数据分析库NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、scikit-learn、statsmodels等等),一切事务都可以被conda来进行方便的安装和管理。
在window上通过cmd进入命令行,敲击conda help可以查看如何使用conda命令行工具:
3.1.1 conda命令格式:conda [-h] [-V] command ...
-
conda:本质是调用Anaconda的安装目录下的Anaconda2\Scripts\conda-script.py文件;
-
[-h]:可选参数-h,查看conda命令如何使用;
-
[-V]:可选参数-V,查看conda版本;
-
command:执行conda提供的某个命令command
-
...:conda的某个命令command的详细参数
3.1.2 conda的所有命令command列表如下:
commond |
description |
info |
Display information about current conda install. |
help |
Displays a list of available conda commands and their help
strings.
|
list |
List linked packages in a conda environment. |
search |
Search for packages and display their information. The input
is a Python regular expression. To perform a search with a
search string that starts with a -, separate the search from
the options with --, like 'conda search -- -h'. A * in the
results means that package is installed in the current
environment. A . means that package is not installed but is
cached in the pkgs directory.
|
create |
Create a new conda environment from a list of specified
packages.
|
install |
Installs a list of packages into a specified conda
environment.
|
update |
Updates conda packages to the latest compatible version. This
command accepts a list of package names and updates them to
the latest versions that are compatible with all other
packages in the environment. Conda attempts to install the
newest versions of the requested packages. To accomplish
this, it may update some packages that are already installed,
or install additional packages. To prevent existing packages
from updating, use the --no-update-deps option. This may
force conda to install older versions of the requested
packages, and it does not prevent additional dependency
packages from being installed. If you wish to skip dependency
checking altogether, use the '--force' option. This may
result in an environment with incompatible packages, so this
ption must be used with great caution.
|
upgrade |
Alias for conda update. See conda update --help. |
remove |
Remove a list of packages from a specified conda environment. |
uninstall |
Alias for conda remove. See conda remove --help. |
config |
Modify configuration values in .condarc. This is modeled
after the git config command. Writes to the user .condarc
file (C:\Users\Lenovo\.condarc) by default.
|
clean |
Remove unused packages and caches. |
package |
Low-level conda package utility. (EXPERIMENTAL) |
3.1.3 conda常用命令
1)创建新的环境
# 创建新的环境web-scrapy,指定python版本为3.5
conda create -n web-scrapy python=3.5
# 创建新的环境web-scrapy,指定python版本为3.5,同时安装package(requests ipython pip ipython-notebook)
conda create -n web-scrapy requests ipython pip ipython-notebook python=3.5
2)切换环境
Linux, OS X下激活环境
source activate web-scrapy
Linux, OS X下退出环境
source deactivate web-scrapy
Windows下激活环境
activate web-scrapy
Windows下退出环境
deactivate web-scrapy
3)查看已经存在的所有环境
conda info -e
conda info --envs
conda env list
4)查看当前正在使用的环境
conda info --envs
5)复制环境
conda create --name web-scrapy-copy --clone web-scrapy
6)删除环境
conda remove --name web-scrapy --all
7)导出导入环境
Linux, OS X下操作如下
#首先激活要导出的环境web-scrapy
source activate web-scrapy
#然后导出当前使用的环境web-scrapy到文件web-scrapy.yml
conda env export > web-scrapy.yml
#最后其他操作者那里导入环境
conda env create -f web-scrapy.yml
Windows下操作如下
#首先激活要导出的环境web-scrapy
activate web-scrapy
#然后导出当前使用的环境web-scrapy到文件web-scrapy.yml
conda env export > web-scrapy.yml
#最后其他操作者那里导入环境
conda env create -f web-scrapy.yml
8)conda设置镜像
conda install 库名,默认会去国外anaconda仓库下载相应的库进行安装,由于对于国外资源访问的限制,要么网速慢要么直接无法访问导致安装失败,这个时候,可以设置国内的镜像仓库,以便安装的成功进行。
#添加Anaconda的国内镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
9)安装机器学习库scikit-learn
#添加Anaconda的国内镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
#安装机器学习库scikit-learn
conda install scikit-learn
10)查看anaconda已经安装了哪些库
如果是window下,通过cmd打开命令窗口,然后键入conda list可以查看已经安装了哪些库,目前默认anaconda安装的库如下:
3.2 anaconda-navigator
3.2.1 anaconda-navigator安装、启动
anaconda-navigator是anaconda提供的另一种可视化的工具,其作用和conda类似,好处是给人一种可视化的友好的界面。默认在windows 7 安装完anaconda2后,打开命令行窗口,输入如下命令安装anaconda-navigator
conda install anaconda-navigator
安装完毕后,通过如下命令启动anaconda-navigator
anaconda-navigator
启动完毕后,anaconda-navigator的主界面如下:
3.2.2 anaconda-navigator功能介绍
1)只需点击"启动"按钮即可快速打开anaconda中集成的如下工具:Jupyter Notebook, Orange App, Anaconda Fusion, QTConsole, Glueviz, Spyder, or RStudio
2)一键安装独立的隔离开发环境
默认anaconda安装完毕后是安装的Python2.X,并且隔离的开发环境名字叫"root",如果想建立一个独立的环境来抓取网页,这个环境使用Python3.5,使用requests、ipython、ipython-notebook等,你可以这么干
3)点击"Try"按钮即可快速安装Anaconda Fusion,Anaconda Fusion是Anaconda提供的一个集excel、notebook一体的分析工具。
4.IDE工具中如何使用Anaconda
4.1 如何在PyDev中集成使用Anaconda
参见https://docs.continuum.io/anaconda/ide_integration#eclipse-and-pydev
4.2 如何在PyCharm中集成使用Anaconda
参见https://docs.continuum.io/anaconda/ide_integration#pycharm
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