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墙裂推荐 Anaconda | 安利 Python IDE

雪夜

雪夜

发布时间:2025-05-22 10:08:13

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来源于php中文网

原创

为什么推荐 anaconda?

如果你苦于给 python 安装各种包,安装过程中还各种出错。那么我墙裂推荐你!Anaconda 可以帮助你管理这些包,包括安装,卸载,更新。Anaconda 附带一大批常用数据科学包,如:conda,python 等 150 多个学科包以及依赖项,你可以立即开始处理数据。还有一个好处就是:如果你的项目是 python 2,新项目是 python 3,你无需同时安装两个版本 python,Anaconda 会帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。

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AI驱动的数据恢复、文件恢复工具

下载

Anaconda 的安装

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版本选择?2.7 还是 3.6,好难抉择!

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由于 Python 有 2 和 3 两个版本,因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基础上推出了两个发行版,即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越来越多的开发者所接受,同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中,因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发,调试。

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如何在系统中同时共存 Python2 和 Python3 是开发者不得不面对的问题,一个利好的消息是,Anaconda 能完美解决Python2 和 Python3 的共存问题。

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conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的命令行工具,是 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中,因此可直接在命令行窗口运行 conda 命令。

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如果你熟悉 virtualenv,那么上手 conda 非常容易,不熟悉 virtulenv 的也没关系,它提供的命令就几个,非常简单。我们可以利用 conda 的虚拟环境管理功能在 Python2 和 Python3 之间自由切换。

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多版本切换

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代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制
# 基于 python3.6 创建一个名为 test_py3 的环境conda create --name test_py3 python=3.6 # 基于 python2.7 创建一个名为 test_py2 的环境conda create --name test_py2 python=2.7# 激活 test 环境activate test_py2  # windowssource activate test_py2 # linux/mac# 切换到python3activate test_py3

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更多命令,可查看帮助 conda -h

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快速安装

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Anaconda 可用于多个平台( Windows、Mac OS X 和 Linux)。

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官网地址:https://www.continuum.io/downloads。官网下载需要访问外国网站。 没有墙的宝宝们我给你们准备了镜像网站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/。

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选择合适自己的版本下载,建议下载 python 3。

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下载好以后你只需要傻瓜式的安装即可,最后,在终端输入 python 看到出现如图所示就代表安装成功了。

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第一个 Python 代码

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启动 Anaconda 之后,你会看到这样的界面,我推荐使用 jupyter notebook 编写,点击 launch。

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jupyter notebook 打开的是一个网址形式的界面,点击右上角的 new 创建第一个 python 文件吧。

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jupyter 支持很多种文本格式,code,markdown,Raw NBConvert,Heading。

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常用的就是 code 和 markdown了,你可以同时在一个 python 文件中写 code 和 md。你也可以直接用 jupyter 打开。

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经过几天的学习,我已经写了部分 python 的入门博客和代码,在 github 上,你更是可以直接将 代码打开运行在 Anaconda 上。图示中的 .ipynb 文件就是 jupter 文件的扩展名,你可以直接运行,也可以编辑。欢迎 follow 和 star。

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https://github.com/angelOnly/python_learning_note

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Spyder VS PyCharm

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借助网友们的推荐和建议,有如下说法。

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相比较而言,pycharm 用起来更便捷,虽然 spyder 中所有的变量也都能显示,方便调试,里边还有 ipython notebook,但是很细节的一些代码还是 pycharm 更便捷一些。

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强烈推荐 anaconda+pycharm 组合,因为 anaconda 安装的时候已经默认为你安装了一大堆做数据分析常用的包,所以,直接在 pycharm 中把默认解释器改为 anaconda 中的 python 即可。

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另外,只是针对数据分析与机器学习,anaconda 用起来更方便一些,对于 python 的其他用途,比如爬虫、web开发,pycharm 更好一些。针对大型的 web 框架修改调试,还是需要个大型 IDE。

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好书推荐

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代码整洁之道

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作为一个程序员,写代码只是其中的一小部分,每天做得最多的还是维护,如何让你的团队们都能轻松阅读你的代码,如何让代码变得高效,这本书很适合你。

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豆瓣简介

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干净的代码,既在质量上较为可靠,也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼佼者,本书作者给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践。这些实践在本书中体现为一条条规则(或称“启示”),并辅以来自现实项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则,就能编写出干净的代码,从而有效提升代码质量。

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本书阅读对象为一切有志于改善代码质量的程序员及技术经理。书中介绍的规则均来自作者多年的实践经验,涵盖从命名到重构的多个编程方面,虽为一“家”之言,然诚有可资借鉴的价值。

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《如何高效学习:1年完成麻省理工4年33门课程的整体性学习法》

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读这本书是因为我意识到学习真的是有技巧的,整体性学习法里面讲述了一些巧妙的方法帮助我们记忆,特别是有名的费曼技巧,前期可能学习会放慢速度,但是后期对你帮助特别大,因为用了费曼技巧你基本不会忘记你学过的知识,这其实是另一种高效率,想要了解更多,还是自己看书吧。

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豆瓣简介

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一位因为快速学习而成名的神奇小子,他应用自己发明的学习方法,完成了 10 天搞定线性代数,1 年学习 4 年MIT 课程的“不可能任务”。本书就是对他学习方法的全面介绍,其中包括整体性学习策略的核心思想和具体技术,详细介绍了快速阅读法、流笔记法、比喻法、内在化等七大方法,并为高效学习提供了从生活到时间管理的整体解决方案。跟随作者,你也将成为高效学习的超级学霸。

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