Python 環境 — Anaconda
根據官網介紹,Anaconda 提供快速建置 Python 資料科學和機器學習環境,可安裝超過 250 種資料科學 和 conda 套件(package),以及 Windows、Linux和MacOS上的虛擬環境管理 (virtual environment manager)。
虛擬環境的好處
為什麼需要虛擬環境?這就像是為了這次的學習建立一個遊樂場,在這個場子裡,可以翻滾、可以東敲西打,不用擔心把場地搞亂了無法收拾,只要離開虛擬環境,再造下一個就好了。在實務上,有時會碰到不同專案會使用不同的套件,甚至使用相同套件但是使用不同版本的情況。為了讓各個專案可以在同一台電腦上開發且各自環境設定不會互相干擾,虛擬環境就可以派上用場。為每個專案建立各自的虛擬環境,在開發時啟動專屬的虛擬環境,就不用擔心干擾到別的專案。
安裝 Anaconda
首先到下載頁,根據需求選擇所需 Python 版本 (3.x 或 2.7,本文撰寫時是 3.6,建議使用新的 3.x 版本)和 OS 的版本下載。Windows 環境依照系統選擇 64-Bit 或 32-Bit 安裝檔下載,如果不知道如何判斷系統需要哪個版本參考此篇文章:如何確認 Windows作業系統為 64-Bit 或 32-Bit ?
安裝檔分為 Graphical Installer 和 Command-Line Installer ,前者提供圖形劃界面來進行安裝,後者則使用指令列界面利用指令進行安裝。以下是以 Graphical Installer 來介紹安裝流程。
下載完安裝檔案後,打開安裝檔進行安裝流程。
在安裝 Anacoda 時有時會碰到 VSCode 安裝畫面,可以跳過不影響使用 Python 環境。
conda
是 Anaconda
的指令列環境套件,打開指令列輸入 conda -V
可看到版號即是安裝完成。
輸入以下指令會顯示所安裝的套件:
$ conda list
安裝後更新 conda
版本指令:
$ conda update conda
建立虛擬環境
假設今天要建立一個名為 env
的環境,並且使用 Python 3.6,使用指令:
$ conda create --name myenv python=3.6
啟動環境:
$ source activate myenv
啟動後指令列會有 myenv
在最前頭,這時輸入 which python
詢問 Python 版本,可得到是位在 Anaconda 下的 環境 env 資料夾裡。
離開環境指令:
$ source deactivate
列出已安裝環境指令:
$ conda env list
安裝套件
啟用虛擬環境時,輸入 conda list
指令會列出此環境目前所安裝套件:
Jupyter
是開源軟體,可用來以互動方式撰寫多種程式語言 (包括 Python)。Jupyter Notebook
是開源網路應用程式,讓使用者可製作並分享文件,內容可包括程式碼、方程式、視覺話圖型和文字內容的。可使用情境包括資料整理和處理、數據模擬、統計模型、資料視覺化、機器學習等。
如果想安裝 Jupyter
,可以使用 conda search jupyter
找出目前是否有此套件和安裝版本。
安裝可使用下述指令安裝最新版,或者指定版本,詳情參考 conda 指令集。
(myenv)$ conda install jupyter
安裝完畢後,移到想要儲存開發資料的資料夾,輸入下列指令即可啟動 Jupyter Notebook
。
(myenv)$ jupyter-notebook
同時在瀏覽器開啟 Jupyter Notebook
畫面。
右上方可以選擇新增 Python Notebook。
在瀏覽器會另開 Tab 開啟新的互動開發畫面,即可開始開發。
在第一個 cell 輸入 print("Hello World!")
指令,點執行按鈕 run
:
Cell下方有印出 Hello World! 表示環境安裝成功。
Anaconda 其他產品
除了上述下載 Anaconda 到本機端,Anaconda另外提供雲端的 Anaconda Cloud 和企業級產品 AnaConda Enterprise。 如果對指令列不熟悉,可參考 Anaconda Navigator 可能有提供所需環境的圖形化界面。
參考文件:
Anaconda 文件:https://docs.anaconda.com/anaconda/
Conda 文件:https://conda.io/docs/user-guide/
Conda 指令集:https://conda.io/docs/_downloads/conda-cheatsheet.pdf
Jupyter 環境安裝:http://tw.pyladies.com/~marsw/jupyter_install.slides.html#/