Anaconda开发环境

Anaconda开发环境

• Anacanda是一个基于数据分析和机器学习的集成环境（给我们集成好了数据分析和机器学习对应的各种环境和模块）

jupyter：就是Anaconda这个集成环境提供的一个基于浏览器可视化的编码工具。

注意事项：在环境搭建的时候只需要安装Anaconda，Anaconda里面就包含了jupyter。安装路径中必须是纯英文路径，且不可以出现特殊符号。

测试安装好了没有：打开终端：jupyter notebook 按下回车。说明安装成功，切环境变量也配置成功了。

Windows安装Anaconda

1. 下载Anaconda软件

   1. 通过https://www,.anaconda.com来到Anaconda官网

   2. 单击Download按钮进行下载

      

2. 安装Anaconda软件

   在Windows下安装Anaconda软件的方法，与一般的软件安装相似。右击安装包，在弹出的快捷菜单中选择“”以管理员身份运行“”命令即可。然后根据提示指定安装的路径。

   在安装期间会出现注册环境遍变量的页面，会有两个复选框，建议全部勾选，表示要注册环境变量，只有注册好环境变量才可以在命令行下通过Python命令，运行程序。

   

   安装好Anaconda后，与python配套的常用第三方库也会一并安装好。如果想要再安装其他的第三方库，可以使用Anaconda中自带的pip软件，即在命令行下直接输入“pip+空格+第三方安装包名称”即可。运行pip命令后，系统会自动从网上下载相关的安装包，并安装到本机，例如，在本机上安装深度学习框架TensorFlow的命令：

   pip install tensorflow
   

   如果要卸载某个第三方安装包，直接将上面的install替换成uninstall即可。

3. 熟悉Anaconda 3开发工具

   Anaconda 3里一般常用的有两个工具：Spyder，Jupyter Notebook，它们在开始菜单下的Anaconda 3目录下

   

   如果没有就到Anaconda里下载

   

   目录下没有也没事，我们可以进入Anaconda里打开

   • 快速了解Spyder

     把Spyder作为编译器的原因是：它比较方便，属于Anaconda安装包中自带的工具，不需要再额外安装其他东西，省去了大量的搭建环境时间；Spyder的IDE功能也很强大，基本上可以满足日常需要

     1. 面板介绍

        1. Spyder主界面可以分为7个区域

           

           • 菜单栏：其中包含软件中所支持的全部功能

           • 工具栏：是菜单栏的快捷方式。具体放置哪些工具，可以通过勾选菜单“View/Toolbar”里的命令来实现

             

           • 工作区：编写代码的地方

           • 属性页的标题栏：用于显示当前代码的名字及位置

           • 查看栏：用于查看文件，调试时的对象及变量

           • 输出栏：集成了控制台功能的窗口，相当于一个shell终端。可以显示程序的输出信息，也可以再其中输入Python语句

           • 状态栏：用来显示代码及系统的相关情况。例如：当前文件的权限、代码的编码方式、代码中的光标位置、系统内存占用情况等

     2. 注释功能

        注释是编写代码中很常用的功能

        选中代码后，Ctrl+1注释，再次Ctrl+1取消注释

     3. 运行功能

        

        图中圈出的位置为运行按钮，用于运行当前工作区的python文件。

     4. 调试功能

        

        这些按钮为调试功能按钮。在python运行时，可以通过设置断点来进行调试。

   • 快速了解Jupyter Notebook

     在cmd中运行jupyter notebook命令，启动Jupyter Notebook

     

     之后将在浏览器中自动弹出以下页面，页面显示的是当前用户C盘下所有的文件夹。如在使用jupyter notebook命令后未弹出，可在浏览器中手动输入网址

     

     如果出现下图的情况，将cmd中的的token复制进来就好

     

     扩展名为ipynb的文件就是使用Jupyter Notebook软件生成的。Jupyter Notebook是一个界面非常友好的代码开发工具。使用Jupyter Notebook打开的代码，既可以作为说明文档，又可以作为可运行的Python代码文件。Anaconda中也集成了这个软件。

     Jupyter Notebook是B/S结构，会先启动一个Web服务器，然后再启动一个浏览器，通过浏览器来访问本机的服务。在Jupyter Notebook中，可以从服务器上传/下载文件，并编写自己的ipynb文件代码。

   • 运行python程序，并传入参数

     实例描述：

     ​ 创建一个扩展名为py的python源代码文件。编写代码，将传入Python程序中的参数显示出来，并使用下列两种方式启动python程序：

     1. 在命令行中，启动python程序并传入参数；

     2. 在Spyder中，启动python程序并传入参数；

     • 在Spyder中新建Python文件，编写代码，运行代码

       1. 新建文件

          单击“新建文件”按钮，创建一个文件

          

       2. 编写代码

          

          第一行的代码是，引入了sys模块。在程序执行时，系统将启动参数传递给sys模块下的argv变量。

          第二行代码是，使用len函数来计算启动参数sys.argv的长度，并通过print函数将其输出到屏幕上。

          第三行代码是，使用str函数启动参数sys.argv转化为字符串，并输出到屏幕上。

       3. 运行程序

          代码编写好之后，就可以直接运行了。

          • 单击如图所示的按钮

            

          • 系统会提示是否要保存文件，这里我们将代码保存到本地硬盘

            

          • 保存结束后，程序开始运行，结果将在输出栏输出结果

            

            从输出的结果可以看到，默认的Python程序是有一个参数的。该参数的内容就是运行文件本身。

     • 用命令行启动Python程序并传入参数

       用命令行启动Python程序：

       我们进入保存python文件的文件夹，在路径中输入cmd，进入命令行页面，然后输入如下命令，按Enter键后显示如下结果

       

       程序的输出结果：第一行为参数的个数，第二行为参数的内容。

     • 用Spyder启动Python程序，并传入参数

       在Run configuration per file界面中勾选Command line options选项，点击OK按钮

       

       启动程序