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 Learning&＃xff0c;R中的包实在是不太给力&＃xff0c;这方面还是要看Python的。&＃x1f602;

这里和大家分享一下我的Python环境搭建之路&＃xff0c;图文介绍非常详细&＃xff0c;希望帮助到大家。&＃x1f618;

由于我的电脑是M1 芯片的Macbook&＃xff0c;以下均以这个配置为例啦。 &＃x1f973;

2Anaconda的下载与安装

2.1 什么是Anaconda

首先我们先下载Anaconda吧&＃xff0c;Anaconda是包管理器和环境管理器。&＃x1f60e;

大家是不是经常听到可能从conda&＃xff0c;miniconda和anaconda三个名词&＃xff0c;我也是傻傻分布清楚&＃xff0c;就去查了一下。&＃x1f923;

conda是一种通用包管理系统&＃xff0c;Anaconda则是一个打包的集合&＃xff0c;有超过150个数据包&＃xff0c;而且Anaconda有图形用户界面&＃xff0c;叫Navigator。&＃x1f92d;

而miniconda只有少数几个包&＃xff0c;且没有图形交互界面&＃xff0c;只有一个命令行界面。&＃x1f925;

2.2 Anaconda的下载

1️⃣ 官方网址在这里&＃xff1a;&＃x1f447;

https://www.anaconda.com/

由于我的电脑是M1芯片&＃xff0c;这里我需要选择别的installers。&＃x1f62a;

2️⃣ 这里我下载的是有图形界面的版本&＃xff0c;如果你习惯命令操作&＃xff0c;可选择Command Line Installer。&＃x1f973;

2.3 Anaconda的安装

1️⃣ 接着我们就开始安装Anaconda吧&＃xff0c;嘿嘿。&＃x1f618;

2️⃣ 我们一路狂飙到最后吧。&＃x1f60e;

3️⃣ 这里Anaconda推荐了大家使用JetBrains的DataSpell&＃xff0c;的确是一个很强大的IDE&＃xff0c;不过是收费的&＃xff0c;我们后面再介绍怎么使用吧。&＃x1f601;

2.4 Anaconda的使用

1️⃣ 首先我们打开Anaconda&＃xff0c; 因为我下载的是图形界面版&＃xff0c;如果你下载的是命令操作版的&＃xff0c;去terminal里操作吧。&＃x1f602;

2️⃣ 这里就是Anaconda的Navigator的界面了&＃xff0c;已经预装了Python和一些常用的IDE了。&＃x1f618;

2.5 常用命令

这里补充一下一些常用的conda命令&＃xff0c;供大家在Terminal中使用&＃xff1a;&＃x1f447;

• 
  
  
  查看所有已安装的包&＃xff1a;
  conda list
  
• 
  
  
  升级全部&＃xff1a;
  conda upgrade --all
  
• 
  
  
  安装某个包&＃xff1a;
  conda install package_name (
  conda install package_name &＃61;1.10&＃xff0c;安装指定版本)
  
• 
  
  
  卸载某个包&＃xff1a;
  conda remove package_name
  
• 
  
  
  升级某个包&＃xff1a;
  conda update package_name
  
• 
  
  
  激活环境&＃xff1a;
  activate env_name
  
• 
  
  
  退出环境&＃xff1a;
  deactivate env_name
  
• 
  
  
  新建环境:
  conda create -n env_name python &＃61; 3.9
  
• 
  
  
  删除环境&＃xff1a;
  conda env remove -n env_name
  

3Jupyter的使用

这里我们介绍一下两款Jupyter的工具&＃xff0c;Jupyter Notebook和JupyterLab&＃xff0c;看着挺像的&＃xff0c;其实就是挺像的。&＃x1f923;

这两款Jupyter的工具都是基于Project Jupyter&＃xff0c;是一个非营利性的开源项目&＃xff0c;于2014年从IPython项目中诞生&＃xff0c;支持所有编程语言的数据科学和科学计算。&＃x1f607;

官方宣称Jupyter将永远是100%的开源软件&＃xff0c;供所有人免费使用。&＃x1f970;

3.1 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook采用的经典的笔记本式交互界面。&＃x1f4dd;

Jupyter Notebook是基于网页的编程工具&＃xff0c;非常简洁&＃xff0c;同时markdown语法。&＃x1f913;

打开的话可以在Anaconda中打开&＃xff0c;也可以再Terminal中输入jupyter notebook来打开。&＃x1f601;

测试一下&＃xff0c; 非常流畅。&＃x1f601;

个人感觉Jupyter Notebook的主要优势就是&＃xff0c;小巧&＃xff0c;代码逐行运行&＃xff0c;支持markdown&＃xff08;所见即所得&＃xff09;&＃xff0c;但是这个是没有debug模式的。&＃x1f62a;

3.2 JupyterLab

官网称呼Jupyterlab为下一代的笔记本式交互界面。&＃x1f973;
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。 &＃x1f924;

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。&＃x1f643;

模块化的设计有着丰富的扩展程序和功能。&＃x1f60e;

测试一下&＃xff0c; 非常流畅。&＃x1f601;

相比Jupyter Notebook&＃xff0c;JupyterLab更像是加强版的&＃xff0c;功能丰富&＃xff0c;具有Debug模式。

很多帖子建议大家先使用Jupyter Notebook&＃xff0c;熟练后再使用JupyterLab&＃xff0c;个人感觉根本没有必要&＃xff0c;可以直接上手JupyterLab&＃xff0c;易用性非常强。&＃x1f618;

换个theme看看吧&＃xff0c;黑夜模式对比更强呀&＃xff01;&＃xff01;&＃xff01;&＃x1f923;

很不错&＃xff0c;代码高亮&＃xff0c;看着舒服多了。&＃x1f970;

4在JupyterLab中使用R

由于经常需要使用到R&＃xff0c;这里我还是给大家提供一下在JupyterLab中配置R的方法&＃xff0c;实现无缝切换。&＃x1f9d0;

4.1 安装IRkernel

首先通过R安装IRkernel&＃xff0c;我想你的电脑上应该已经有R了&＃xff0c;没有的话翻看一下之前的教程进行安装吧。&＃x1fae3;

install.packages(&＃39;IRkernel&＃39;)


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 &＃61; FALSE)


3️⃣ Note! 这里的命令一定要在R的terminal中输入&＃xff0c;而不是在R App中。&＃x1faf5;

我的R路径是这样的&＃xff1a;&＃x1f447;

***$ /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&＃xff0c;这里我们需要重新配置一下。&＃x1f605;

大家在terminal中输入这段命令&＃xff1a;&＃x1f447;

jupyter labextension install &＃64;techrah/text-shortcuts


如果提示你没有node.js的话可以去这里下载&＃xff1a;&＃x1f447;

https://nodejs.org/en/

4.4 打开JupyterLab

这个时候我们打开JupyterLab就会发现&＃xff0c;有R啦~~~&＃x1f602;

测试一下&＃xff0c;没有问题。&＃x1f643;

点个在看吧各位~ ✐.ɴɪᴄᴇ ᴅᴀʏ 〰