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初见Anaconda
Anaconda是由Python提供支持的领先的开放数据科学平台，是包管理器和环境管理器，Jupyter notebook 可以将数据分析的代码、图像和文档全部组合到一个web文档中；其开源版本是Python和R的高性能分发版本，包括超过100个用于数据科学的最流行的Python，R和Scala软件包。
安装Python 3.6成功了，但是听说Anaconda中有预装Python，我似乎做了多余的事。没关系，权且当作长见识了......下载Anaconda格外不顺利，先后在官网操作6次，历经8h，愣是下载失败。最后按照（时光星雨：https://blog.csdn.net/qq_36790747/article/details/63257244）的笔记顺利安装，速度确实快了至少5倍。
Anaconda安装包从清华镜像下载：Tsinghua Open Source Mirror(推荐)
1. 是否把Anaconda加入环境变量，这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推荐打勾。安装时需要勾选 to my PATH environment
2. 如果因某些原因导致环境变量未设置好，Windows 设置环境变量的后期挽救方案----手动在环境变量中添加Python目录：
1)在命令提示框中(cmd) : 输入 path=%path%;C:\Python 按下"Enter"，其中: C:\Python 是Python的安装目录。
2)右键点击"计算机"--"属性"---高级系统设置--环境变量—系统变量---选中Path,编辑---添加安装路径，（若“编辑文本”,则路径直接用分号"；"与之前的其他路径隔开---“;D:\ Python 3.6”）
3)设置成功以后，在cmd命令行，输入命令"python"，就可以有相关显示。
3. 检查劳动成果:
1)运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt ： conda-version
2)可能出现无权限的情况，原因是win10系统需管理员方式打开软件。（猴子的文： https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/254673663）
3)如果Anaconda Prompt中可以使用conda命令，接着下面继续操作。
4)为了避免后面使用报错，你需要先更新下所有包。在终端输入更新所有包的命令：conda update --all 提示是否更新的时候输入 y（Yes）。
5)另外，‘upgrade\xa0\xa0\xa0‘ (choose from ‘clean‘, ‘config‘, ‘create‘, ‘help‘, ‘info‘, ‘install‘, ‘list‘, ‘package‘, ‘remove‘, ‘uninstall‘, ‘search‘, ‘update‘, ‘upgrade‘
清华TUNA镜像源有Anaconda仓库镜像地址，我们将其加入conda的配置。
请在cmd中运行以下代码：或（运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt）
1) conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
2) conda config --set show_channel_urls yes
3) # 设置搜索时显示通道地址
Python的环境管理
conda 可以为你不同的项目建立不同的运行环境。
1）创建环境
在终端中使用: conda create -n env_name package_names
上面的命令中，env_name 是设置环境的名称（-n 是指该命令后面的env_name是你要创建环境的名称），package_names 是你要安装在创建环境中的包名称。
例如，要创建环境名称为 py3 的环境并在其中安装 pandas，在终端中输入 conda create -n py3 pandas。
2）创建环境时，可以指定要安装在环境中的 Python 版本
当你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时这很有用。要创建具有特定 Python 版本的环境，例如创建环境名称为py3，并安装最新版本的Python3在终端中输入：conda create -n py3 python=3
或也可以这样创建环境名称为py2，并安装最新版本的Python2：conda create -n py2 python=2
3）我们现在安装的是最新版Anaconda3，其自带的Python版本为3.6，如果我们需要添加2.7版本的Python，可以进行如下操作。（同理，如果要添加Python 3.x，之后操作里的2.7改为3.6或3.5即可）
conda create -n py27 python=2.7
4）共享环境(还不会操作)
a. 你可以在你当前的环境终端中使用 conda env export > environment.yaml 将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件（包括Pyhton版本和所有包的名称）。
b. 命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）。
c. 在“notebook工作文件夹”下（及你在终端中上图的路径）可以看到导出的环境文件：
在 GitHub 上共享代码时，最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装你的代码的所有依赖项。
导出的环境文件，在其他电脑环境中如何使用呢？
d. 首先在conda中进入你的环境，比如activate py3
e. 然后在使用以下命令更新你的环境：其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径：conda env update -f=/path/to/environment.yml
f. 对于不使用 conda 的用户，通常还可使用 pip freeze > environment.txt 将一个 txt文件导出并包括在其中。
举例：
首先，我在自己的电脑上在conda中将项目的包导出成environment.txt 文件；然后我将该文件包含在项目的代码库中，其他项目成员即使在他的电脑上没有安装conda也可以使用该文件来安装和我一样的开发环境；他在自己的电脑上进入python命令环境，然后运行以下命令就可以安装该项目需要的包：（其中/path/requirements.txt是该文件在你电脑上的实际路径）pip install -r /path/requirements.txt
5）激活环境：通过activate py3命令
6）退出环境：通过deactivate py3。
7）列出环境：用 conda env list 就可以列出你创建的所有环境（或通过conda info -e命令查看已有的环境）。当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境（即当你不在选定环境中时使用的环境）名为 root。
8）删除环境：通过conda remove -n env_name –all来删除指定的环境（如果不添–all参数，而是指明某个库名，则是删除该库；在这里环境名为 env_name）。
9) TensorFlow环境在windows上安装与简单示例 （参考叶晚林的文：https://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/60322258）
1.检测目前安装了哪些环境：conda info --envs
2.检查目前有哪些版本的python可以安装：conda search --full-name python
3.安装版本3.6的python：conda create --name tensorflow python=3.6 (tensorflow环境中安装了python=3.6)
5.按照提示，激活之：activate tensorflow
6.确保名叫tensorflow的环境（与py3的环境类似）已经被成功添加：conda info --envs
7.检查新环境中的python版本：python --version
8.退出当前环境：deactivate
9.切换环境：activate py3
10、还可以点开Anaconda Navigator查看已配置的环境和安装的包。
安装了 Anaconda 之后，就可以很方便的管理包了（安装，卸载，更新）。
1 安装包
在Anaconda Prompt中键入：conda install package_name
例如，要安装 pandas，在终端中输入：conda install pandas
你还可以同时安装多个包。类似conda install pandas numpy的命令会同时安装所有这些包。还可以通过添加版本号（例如conda install numpy=1.10）来指定所需的包版本。
conda 还会自动为你安装依赖项。例如，scipy 依赖于 numpy，因为它使用并需要 numpy。如果你只安装 scipy (conda install scipy)，则 conda 还会安装 numpy（如果尚未安装的话）。
2 卸载包
在终端中键入：conda remove package_names
上面命令中的package_names是指你要卸载包的名称，例如你想卸载pandas包：conda remove pandas
3 更新包
在终端中键入：conda update package_name
如果想更新环境中的所有包（这样做常常很有用），使用：conda update --all。
4 搜索包：不知道要找的包的确切名称，可以尝试使用conda search search_term 进行搜索。例如，我知道我想安装numpy，但我不清楚确切的包名称。我可以这样尝试：conda search num。
1 变量的定义
1）. 变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合
2）. 变量名的第一个字符不能是数字
3）. 关键字不能声明为变量名[‘and‘, ‘as‘, ‘assert‘, ‘break‘, ‘class‘, ‘continue‘, ‘def‘, ‘del‘, ‘elif‘, ‘else‘, ‘except‘, ‘exec‘, ‘finally‘, ‘for‘, ‘from‘, ‘global‘, ‘if‘, ‘import‘, ‘in‘, ‘is‘, ‘lambda‘, ‘not‘, ‘or‘, ‘pass‘, ‘print‘, ‘raise‘, ‘return‘, ‘try‘, ‘while‘, ‘with‘, ‘yield‘]
2 文字格式
1）驼峰体
AgeOfOldboy = 56
NumberOfStudents = 80
2）下划线(推荐使用)
age_of_oldboy = 56
number_of_students = 80
3）常量
程序员约定俗成用变量名全部大写代表常量
AGE_OF_OLDBOY = 56
3 注释使用“#”，增加代码的可读性。
1）代码注释分单行和多行注释， 单行注释用#，多行注释可以用三对双引号""" """
2）代码注释的原则：
#1. 不用全部加注释，只需要在自己觉得重要或不好理解的部分加注释即可
#2. 注释可以用中文或英文，但不要用拼音
4 文件头（中文的引入）
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
5 第一个python程序
#进入解释器的交互式模式：调试方便，无法永久保存代码
#脚本文件的方式（使用nodpad++演示）：永久保存代码
强调：python解释器执行程序是解释执行，即打开文件读内容，因此文件的后缀名没有硬性限制，但通常定义为.py结尾
全文参考：1 https://blog.csdn.net/qq_36790747/article/details/63257244
2 https://www.zhihu.com/question/22112542/answer/166053516
3 https://www.zhihu.com/question/58033789/answer/254673663
4 https://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/60322258
人生第一篇博客
2018.5.4
标签：示例 依赖项 文件中 enter 工作文件夹 lin mirror arch python程序
原文地址：https://www.cnblogs.com/xijiapei1122/p/8998660.html
