安装aconda并开启jupyter服务

linux下安装
    1. 下载linux版本aconda
    2. bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh  (需要安装bzip2)


管理虚拟环境
    source activate  # activate 能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中, 如果你后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境, 这个命令在cmder工具中不好使
    source deactivate  # 退出环境
    source activate learn  # 切换虚拟环境

    conda create -n learn python=3  # 创建名称为lwarn虚拟环境
    conda create -n flowers --clone snowflakes  # 通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆snowfllakes来创建一个称为flowers的副本
    conda env list  # 查看所有的环境
    conda install requests  # 安装第三方包 或者 pip install requests
    conda remove requests  # 卸载第三方包 或者 pip uninstall requests, 这个命令会把相关的用到这个库的包都卸载, 若只想卸载这一个, 可以使用pip uninstall
    conda list  # 查看环境包信息
    conda env export > environment.yaml  # 导出当前环境的包信息
    conda env create -f environment.yaml  # 重新创建一个相同的虚拟环境

    当使用conda安装包失败时, 可以直接在虚拟环境中使用pip


指定jupyter解释器
jupyter kernelspec  
找到Jupyter Notebook内核指定的Python环境位置, 打开kernel.json文件, 编辑路径即可


开始jupyter服务
    以下操作在虚拟环境中进行
    python -c "import IPython;print(IPython.lib.passwd())"   输入密码生成密文
    查看用户目录 ~/.jupyter 路径下是否存jupyter_notebook_config.py 文件。若不存在，产生此文件 (jupyter notebook --generate-config)
    编辑此文件，在最后写入
        c.NotebookApp.ip = '*'  # 允许访问此服务器的 IP，星号表示任意 IP
        c.NotebookApp.password = u'sha1:xxx:xxx' # 之前生成的密码 hash 字串
        c.NotebookApp.open_browser = False # 运行时不打开本机浏览器
        c.NotebookApp.port = 6676 # 使用的端口
        c.NotebookApp.enable_mathjax = True # 启用 MathJa
        c.NotebookApp.allow_remote_access = True 
        c.NotebookApp.notebook_dir = r'G:/notebook'  # 文件存放路径
    
    启动服务 nohup jupyter notebook > /dev/null 2>&1 &   


Windows下安装
    安装
    安装完成后添加环境变量
        D:\Anaconda3\Scripts
        D:\Anaconda3
    验证安装完成
        conda --version  # 出现conda版本
        python  # 可以进入到python环境

    安装完成后无法导入numpy(有可能是没有进入base环境)
        step1：首先以管理员的身份启动cmd.exe； (不需要管理员)
        step1.5: 进入base环境
        step2：升级conda(升级Anaconda前需要先升级conda)命令为：conda update conda 
        step3：升级anconda命令为：conda update anaconda 
        step4：升级spyder命令为：conda update spyder

        若升级conda失败, 尝试将源换为清华的源 (配置文件在用户目录下的 .condarc)
            conda config --set ssl_verify no
            conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
            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/pkgs/free/
            conda config --set show_channel_urls yes

    管理虚拟环境
        activate  # activate 能将我们引入anaconda设定的虚拟环境中, 如果你后面什么参数都不加那么会进入anaconda自带的base环境, 这个命令在cmder工具中不好使
        deactivate  # 退出环境
        activate learn  # 切换虚拟环境


与pycharm共同使用
    conda create -n stock --clone base  创建一个解释器
    在pycharm中添加解释器的时候, 使用system interpreter添加 (得等一会pycharm更新解释器才能用)



Pycharm中导入numpy失败:

  Traceback (most recent call last):
    File "D:\Anaconda3\envs\stock\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 16, in 
      from . import multiarray
  ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。


  在命令行中, numpy是可以导入成功的, 但是在pycharm中就导入失败, 可能是pycharm没有获取到conda虚拟环境中的相关的目录(以后可能会修复)
  可以在conda的命令行中, 使用 print(os.environ["PATH"]) 获取到环境变量, 再在pycharm中执行 print(os.environ["PATH"]), 对比一下, 将缺少的加入Pycharm的环境变量中
  比如现在就缺少这些:
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock;
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\mingw-w64\\bin;
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\usr\\bin;
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\bin;
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Scripts;
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\bin;
    D:\\Anaconda3;
  
  加入的路径在 Run -->  Edit Configurations --> Templates --> Python --> Configuration --> Environment --> Environment variables 
  配置的值为 PATH : D:\\Anaconda3\\envs\\stock;D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\mingw-w64\\bin;D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\usr\\bin;D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\bin;D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Scripts;D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\bin;D:\\Anaconda3;