python创建虚拟环境jupyter_Python学习-配置jupyter和虚拟环境

配置虚拟环境

用anaconda配置虚拟环境，首先anaconda有一个自己本身的环境base，配置新环境主要参考一下文章：

虚拟环境

我的理解是虚拟环境相当于把环境变量中的PATH暂时更改了，整个系统的python的环境在此时指向了这个虚拟环境，所需要的包服务以及python启动器，也是从该环境中去寻找。所以可以更方便的管理不同版本python已经不同开发所需要的包(最方便的是出问题了直接把环境干掉就完事了……)

Conda环境管理命令

conda create –name python35 python=3.5 创建一个名字为 python35的环境，并指定python版本

activate python35 激活某个环境

deactivate python34 退出某个环境返回到base环境

conda remove –name python34 –all 删除一个已有环境

conda env list 查看已有环境

Conda包管理

conda list 查看当前环境包

conda list -n python34 查看指定环境的包

conda search numpy 查看某个包的信息

conda install -n python34 numpy 为指定环境安装包

conda update -n python34 numpy 更新包

conda remove -n python34 numpy 删除包

conda update conda 跟新conda

conda update python 更新python为当前版本的最新版(如3.7->3.7.7)

可以采用图形界面管理，但是建议多用用命令行，多熟悉哈命令操作。我系统上有3个环境，目前把PATH删除了，默认python环境就是anaconda的base环境，也方便日后管理

jupyter

首相解释一哈相关库和应用

1. ipython

IPython 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，可以用tab键进行补全和查用法。是一个十分方便的逐行分析交互式Shell，之后的一些应用基于他

在CMD中用 ipython来启动

2. jupyter QtConsole

简单的说jupyter就是ipython改名之后的产物，QtConsole相当于把命令行的交互放到一个单独Console窗口中，有了更好的可视化

3. jupyter Notebook

！非常厉害，这是一个交互式的笔记本，其本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，在代码编辑上采用了ipython的方式，在里面写下的代码可以自动运行，而且可以局部运行，也可以全部运行，非常的便捷。所有的代码都是live的，现场修改代码，现场就能运行不同的结果。而且可以非常方便的加入文字注释，贴入图片，视频等资料，并且支持Markdown语句，做出来的笔记就和一个网页一样，可以实现多种媒体的记录方式。

文字帮助理解实时的代码，代码可以产生可视化结果或现场调试修改，反过来润色文字

4.jupyter Lab

jupyterlab是下一代的jupyter notebook，支持多种编程语言，拥有很多插件，可以说是非常强大的Python IDE。

就是个升级版的Notebook!，还没整明白，但是可以创建的项目比在Notebook多，还可以装插件，是一个很适合数据分析的网页IDE