Python | 24K纯新手的Python环境搭建之路!~(Anaconda + Jupyter)

1写在前面

最近在搞Machine LearningR中的包实在是不太给力,这方面还是要看Python的。

这里和大家分享一下我的Python环境搭建之路,图文介绍非常详细,希望帮助到大家。

由于我的电脑是M1 芯片Macbook,以下均以这个配置为例啦。

2Anaconda的下载与安装

2.1 什么是Anaconda

首先我们先下载Anaconda吧,Anaconda是包管理器和环境管理器。

大家是不是经常听到可能从condaminicondaanaconda三个名词,我也是傻傻分布清楚,就去查了一下。

conda是一种通用包管理系统,Anaconda则是一个打包的集合,有超过150个数据包,而且Anaconda图形用户界面,叫Navigator

miniconda只有少数几个包,且没有图形交互界面,只有一个命令行界面


2.2 Anaconda的下载

1️⃣ 官方网址在这里:

https://www.anaconda.com/

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由于我的电脑是M1芯片,这里我需要选择别的installers


2️⃣ 这里我下载的是有图形界面的版本,如果你习惯命令操作,可选择Command Line Installer

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2.3 Anaconda的安装

1️⃣ 接着我们就开始安装Anaconda吧,嘿嘿。

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2️⃣ 我们一路狂飙到最后吧。

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3️⃣ 这里Anaconda推荐了大家使用JetBrainsDataSpell,的确是一个很强大的IDE,不过是收费的,我们后面再介绍怎么使用吧。

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2.4 Anaconda的使用

1️⃣ 首先我们打开Anaconda, 因为我下载的是图形界面版,如果你下载的是命令操作版的,去terminal里操作吧。


2️⃣ 这里就是AnacondaNavigator的界面了,已经预装了Python和一些常用的IDE了。

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2.5 常用命令

这里补充一下一些常用的conda命令,供大家在Terminal中使用:

  • 查看所有已安装的包: conda list
  • 升级全部: conda upgrade --all
  • 安装某个包: conda install package_name ( conda install package_name =1.10,安装指定版本)
  • 卸载某个包: conda remove package_name
  • 升级某个包: conda update package_name
  • 激活环境: activate env_name
  • 退出环境: deactivate env_name
  • 新建环境: conda create -n env_name python = 3.9
  • 删除环境: conda env remove -n env_name

3Jupyter的使用

这里我们介绍一下两款Jupyter的工具,Jupyter NotebookJupyterLab,看着挺像的,其实就是挺像的。

这两款Jupyter的工具都是基于Project Jupyter,是一个非营利性的开源项目,于2014年从IPython项目中诞生,支持所有编程语言的数据科学和科学计算。

官方宣称Jupyter永远100%开源软件,供所有人免费使用。


3.1 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook采用的经典的笔记本式交互界面。

Jupyter Notebook是基于网页的编程工具,非常简洁,同时markdown语法。

打开的话可以在Anaconda中打开,也可以再Terminal中输入jupyter notebook来打开。


测试一下, 非常流畅。

个人感觉Jupyter Notebook的主要优势就是,小巧,代码逐行运行,支持markdown(所见即所得),但是这个是没有debug模式的。

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3.2 JupyterLab

官网称呼Jupyterlab为下一代的笔记本式交互界面。
JupyterLab是最新的基于网络的笔记本、代码和数据的互动开发环境。

灵活的界面允许用户在数据科学、科学计算、计算新闻和机器学习中配置和安排工作流程。

模块化的设计有着丰富的扩展程序功能

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测试一下, 非常流畅。

相比Jupyter NotebookJupyterLab更像是加强版的,功能丰富,具有Debug模式。

很多帖子建议大家先使用Jupyter Notebook,熟练后再使用JupyterLab,个人感觉根本没有必要,可以直接上手JupyterLab,易用性非常强。

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换个theme看看吧,黑夜模式对比更强呀!!!

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很不错,代码高亮,看着舒服多了。

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4在JupyterLab中使用R

由于经常需要使用到R,这里我还是给大家提供一下在JupyterLab中配置R的方法,实现无缝切换。


4.1 安装IRkernel

首先通过R安装IRkernel,我想你的电脑上应该已经有R了,没有的话翻看一下之前的教程进行安装吧。

install.packages('IRkernel') 

4.2 配置R到Jupyter

1️⃣ 配置给当前用户。

IRkernel::installspec()

2️⃣ 配置给所有用户。

IRkernel::installspec(user = FALSE)

3️⃣ Note! 这里的命令一定要在Rterminal中输入,而不是在R App中。

我的R路径是这样的:

***$ /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.2/Resources/bin/R


4.3 配置快捷键

我相大家可能都习惯了之前的快捷键,这里我们需要重新配置一下。

大家在terminal中输入这段命令:

jupyter labextension install @techrah/text-shortcuts

如果提示你没有node.js的话可以去这里下载:

https://nodejs.org/en/

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4.4 打开JupyterLab

这个时候我们打开JupyterLab就会发现,有R啦~~~

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测试一下,没有问题。

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最后祝大家早日不卷!~

点个在看吧各位~ ✐.ɴɪᴄᴇ ᴅᴀʏ 〰

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