牆裂推薦 Anaconda | 安利 Python IDE

蔣志碧發表於2018-07-26

一、為什麼安裝 Anaconda？

如果你苦於給 python 安裝各種包，安裝過程中還各種出錯。那麼我牆裂推薦你！Anaconda 可以幫助你管理這些包，包括安裝，解除安裝，更新。
Anaconda 附帶一大批常用資料科學包，如：conda，python 等 150 多個學科包以及依賴項，你可以立即開始處理資料。
還有一個好處就是：如果你的專案是 python 2，新專案是 python 3，你無需同時安裝兩個版本 python，Anaconda 會幫助你為不同的專案建立不同的執行環境。

總之，安裝 Anaconda 會讓你省下大量時間下載和安裝模組包，處理專案環境問題。

讓你更加愉快的編寫程式碼。

二、Anaconda 的安裝

版本選擇？2.7 還是 3.6，好難抉擇！

由於 Python 有 2 和 3 兩個版本，因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基礎上推出了兩個發行版，即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越來越多的開發者所接受，同時讓人尷尬的是很多遺留的老系統依舊執行在 Python2 的環境中，因此有時你不得不同時在兩個版本中進行開發，除錯。

如何在系統中同時共存 Python2 和 Python3 是開發者不得不面對的問題，一個利好的訊息是，Anaconda 能完美解決Python2 和 Python3 的共存問題。

conda 是 Anaconda 下用於包管理和環境管理的命令列工具，是 pip 和 vitualenv 的組合。安裝成功後 conda 會預設加入到環境變數中，因此可直接在命令列視窗執行 conda 命令。

如果你熟悉 virtualenv，那麼上手 conda 非常容易，不熟悉 virtulenv 的也沒關係，它提供的命令就幾個，非常簡單。我們可以利用 conda 的虛擬環境管理功能在 Python2 和 Python3 之間自由切換。

多版本切換

# 基於 python3.6 建立一個名為 test_py3 的環境
conda create --name test_py3 python=3.6 
# 基於 python2.7 建立一個名為 test_py2 的環境
conda create --name test_py2 python=2.7
# 啟用 test 環境
activate test_py2  # windows
source activate test_py2 # linux/mac
# 切換到python3
activate test_py3
複製程式碼

更多命令，可檢視幫助 conda -h

快速安裝

Anaconda 可用於多個平臺（ Windows、Mac OS X 和 Linux）。

官網地址：www.continuum.io/downloads。官網下載需要科學上網，沒有牆的寶寶們我給你們準備了映象網站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/。

選擇合適自己的版本下載，建議下載 python 3。

下載好以後你只需要傻瓜式的安裝即可，最後，在終端輸入 python 看到出現如圖所示就代表安裝成功了。

三、編寫第一個 Python 程式碼

啟動 Anaconda 之後，你會看到這樣的介面，我推薦使用 jupyter notebook 編寫，點選 launch。

jupyter notebook 開啟的是一個網址形式的介面，點選右上角的 new 建立第一個 python 檔案吧。

jupyter 支援很多種文字格式，code，markdown，Raw NBConvert，Heading。

常用的就是 code 和 markdown了，你可以同時在一個 python 檔案中寫 code 和 md。你也可以直接用 jupyter 開啟。

經過幾天的學習，我已經寫了部分 python 的入門部落格和程式碼，在 github 上，你更是可以直接將程式碼開啟執行在 Anacoda 上。圖示中的 .ipynb 檔案就是 jupter 檔案的副檔名，你可以直接執行，也可以編輯。歡迎 follow 和 star。https://github.com/angelOnly/python_learning_note

四、spyder 與 pycharm 的比較

spyder 是 anaconda 自帶一款編輯器

藉助網友們的推薦和建議，有如下說法。

相比較而言，pycharm 用起來更便捷，雖然 spyder 中所有的變數也都能顯示，方便除錯，裡邊還有 ipython notebook，但是很細節的一些程式碼還是 pycharm 更便捷一些。

強烈推薦 anaconda+pycharm 組合，因為 anaconda 安裝的時候已經預設為你安裝了一大堆做資料分析常用的包，所以，直接在 pycharm 中把預設直譯器改為 anaconda 中的 python 即可。

另外，只是針對資料分析與機器學習，anaconda 用起來更方便一些，對於 python 的其他用途，比如爬蟲、web開發，pycharm 更好一些。針對大型的 web 框架修改除錯，還是需要個大型 IDE。

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