Anaconda

Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含 了conda, numpy, scipy, ipython notebook、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

Anaconda

• 介绍
  • Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda, numpy, scipy, ipython notebook、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
  • 官网下载
    • https://www.anaconda.com/
  • 清华镜像
    • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
• conda与pip
  • conda
    • 介绍
      • conda是包及其依赖项和环境的管理工具，conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中
      • 适用语言
        • Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN
      • 适用平台
        • Windows, macOS, Linux
      • 用途
        • 快速安装、运行和升级包及其依赖项
        • 在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境
    • 基本操作
      • 前提
        • 以命令行模式进行介绍，Windows用户请打开“Anaconda Prompt”；macOS和Linux用户请打开“Terminal”（“终端”）进行操作
      • 验证conda已被安装
        • 命令
          • conda --version
        • 注意
          • 如果出现错误信息，则需核实是否出现以下情况：
            • 使用的用户是否是安装Anaconda时的账户
            • 是否在安装Anaconda之后重启了终端
      • 更新conda至最新版本
        • 命令
          • conda update conda
        • 注意
          • 执行命令后，conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时，也会告知用户其他相关包也会升级到相应版本
          • 当较新的版本可以用于升级时，终端会显示 Proceed ([y]/n)? ，此时输入 y 即可进行升级
      • 查看conda帮助信息
        • 命令
          • conda --help
          • conda -h
      • 卸载conda
        • Linux 或 macOS
          • 命令
            • rm -rf ~/anaconda2
            • rm -rf ~/anaconda3
          • 即删除Anaconda的安装目录。根据安装的Anaconda版本选择相应的卸载命令。
        • Windows
          • 控制面板 → 添加或删除程序 → 选择“Python X.X (Anaconda)” → 点击“删除程序”
  • pip
    • 介绍
      • pip是用于安装和管理软件包的包管理器
      • pip编写语言：Python
      • Python中默认安装的版本
        • Python 2.7.9及后续版本：默认安装，命令为 pip
        • Python 3.4及后续版本：默认安装，命令为 pip3
  • pip 与 conda 比较
    • 依赖项检查
      • conda
        • 列出所需其他依赖包
        • 安装包时自动安装其依赖项
        • 可以便捷地在包的不同版本中自由切换
      • pip
        • 不一定会展示所需其他依赖包
        • 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误
    • 环境管理
      • conda
        • 比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单
      • pip
        • 维护多个环境难度较大
    • 对系统自带Python的影响
      • conda
        • 不会影响系统自带Python
      • pip
        • 在系统自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其他程序
    • 适用语言
      • conda
        • 适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN
      • pip
        • 仅适用于Python
• 管理环境
  • 前提
    • 以命令行模式进行介绍，Windows用户请打开“Anaconda Prompt”；macOS和Linux用户请打开“Terminal”（“终端”）进行操作
  • 创建新环境
    • 命令
      • conda create --name <env_name> <package_names>
    • 注意
      • <env_name> 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”
      • <package_names> 即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”
      • 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以 = 和版本号的形式执行。如： conda create --name python2 python=2.7 ，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python
        • --name 同样可以替换为 -n 
      •  如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在 <package_names> 后以空格隔开，添加多个包名即可。如： conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas ，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas
      • 默认情况下，新创建的环境将会被保存在 /Users/<user_name>/anaconda3/env 目录下，其中， <user_name> 为当前用户的用户名
  • 切换环境
    • 命令
      • Linux 或 macOS
        • source activate <env_name>
      • Windows
        • activate <env_name>
    • 注意
      • 如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本，那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本，即如果安装Anaconda第2版，则会自动安装Python 2.x；如果安装Anaconda第3版，则会自动安装Python 3.x。
      • 当成功切换环境之后，在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中，“env_name”为切换到的环境名。如：在macOS系统中执行 source active python2 ，即切换至名为“python2”的环境，则行首将会以(python2)开头。
  • 退出环境至root
    • 命令
      • Linux 或 macOS
        • source deactivate
      • Windows
        • deactivate
    • 注意
      • 当执行退出当前环境，回到root环境命令后，原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”开头的字符将不再显示。
  • 显示已创建环境
    • 命令
      • conda info --envs
      • conda info -e
      • conda env list
    • 例子
      • 结果中星号“*”所在行即为当前所在环境。macOS系统中默认创建的环境名为“base”
  • 复制环境
    • 命令
      • conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>
    • 注意
      •  <copied_env_name> 即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”
      • <new_env_name> 即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”
      •  conda create --name py2 --clone python2 ，即为克隆名为“python2”的环境，克隆后的新环境名为“py2”。此时，环境中将同时存在“python2”和“py2”环境，且两个环境的配置相同
  • 删除环境
    • 命令
      • conda remove --name <env_name> --all
    • 注意
      • <env_name> 为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”
• 管理包
  • 查找可供安装的包版本
    • 精确查找
      • 命令
        • conda search --full-name <package_full_name>
      • 注意
        •  --full-name 为精确查找的参数
        • <package_full_name> 是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”
      • 例子
        • conda search --full-name python 即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装
    • 模糊查找
      • 命令
        • conda search <text>
      • 注意
        • <text> 是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“<>”
      • 例子
        • conda search py 即查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装
  • 获取当前环境中已安装的包信息
    • 命令
      • conda list
  • 安装包
    •  在指定环境中安装包
      • 命令
        • conda install --name <env_name> <package_name>
      • 注意
        • <env_name> 即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”
        •  <package_name> 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”
      • 例子
        •  conda install --name python2 pandas 即在名为“python2”的环境中安装pandas包
    • 在当前环境中安装包
      • 命令
        • conda install <package_name>
      • 注意
        • <package_name> 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”
        • 执行命令后在当前环境中安装包
      • 例子
        • conda install pandas 即在当前环境中安装pandas包
    • 使用pip安装包
      • 使用场景
        • 当使用 conda install 无法进行安装时，可以使用pip进行安装。例如：see包
      • 命令
        • pip install <package_name>
      • 例子
        • pip install see 即安装see包
      • 注意
        • pip只是包管理器，无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包，则需要先切换到指定环境中，再使用pip命令安装包
        • pip无法更新python，因为pip并不将python视为包
        • pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令
    • 从http://Anaconda.org安装包
      • 参考印象笔记中教程
  • 卸载包
    • 卸载指定环境中的包
      • 命令
        • conda remove --name <env_name> <package_name>
      • 例子
        • conda remove --name python2 pandas 即卸载名为“python2”中的pandas包
    •  卸载当前环境中的包
      • 命令
        • conda remove <package_name>
      • 例子
        • conda remove pandas 即在当前环境中卸载pandas包
  • 更新包
    • 更新所有包
      • 命令
        • conda update --all
        • conda upgrade --all
      • 建议
        • 在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本，便于使用
    • 更新指定包
      • 命令
        • conda update <package_name>
        • conda upgrade <package_name>
      • 例子
        • 更新多个指定包，则包名以空格隔开，向后排列。如： conda update pandas numpy matplotlib 即更新pandas、numpy、matplotlib包
• Jupyter Notebook
  • 介绍
    • Jupyter Notebook（此前被称为IPython notebook）是一个基于网页的交互式笔记本，支持运行多种编程语言
    • 主要特点
      • 编程时具有语法高亮、缩进、tab补全的功能
      • 可直接通过浏览器运行代码，同时在代码块下方展示运行结果
      • 以富媒体格式展示计算结果。富媒体格式包括：HTML，LaTeX，PNG，SVG等
      • 对代码编写说明文档或语句时，支持Markdown语法
      • 支持使用LaTeX编写数学性说明
  • 组成部分
    • 网页应用
      • 网页应用即基于网页形式的、结合了编写说明文档、数学公式、交互计算和其他富媒体形式的工具。简言之，网页应用是可以实现各种功能的工具
    • 文档
      • Jupyter Notebook中所有交互计算、编写说明文档、数学公式、图片以及其他富媒体形式的输入和输出，都是以文档的形式体现的
      • 这些文档是保存为后缀名为.ipynb的JSON格式文件，不仅便于版本控制，也方便与他人共享
      • 此外，文档还可以导出为：HTML、LaTeX、PDF等格式
  • 运行Jupyter Notebook
    • 启动
      • 默认端口启动
        • 命令
          • jupyter notebook
        • 注意
          • 之后在Jupyter Notebook的所有操作，都请保持终端不要关闭，因为一旦关闭终端，就会断开与本地服务器的链接，你将无法在Jupyter Notebook中进行其他操作啦
          • 浏览器地址栏中默认地将会显示：http://localhost:8888。其中，“localhost”指的是本机，“8888”则是端口号
          • 如果同时启动了多个Jupyter Notebook，由于默认端口“8888”被占用，因此地址栏中的数字将从“8888”起，每多启动一个Jupyter Notebook数字就加1，如“8889”、“8890”……
      • 指定端口启动
        • 命令
          • jupyter notebook --port <port_number>
          • 其中，“<port_number>”是自定义端口号，直接以数字的形式写在命令当中，数字两边不加尖括号“<>”
        • 例子
          • jupyter notebook --port 9999，即在端口号为“9999”的服务器启动Jupyter Notebook
      • 启动服务器但不打开浏览器
        • 命令
          • jupyter notebook --no-browser
      • 启动后浏览器主页面
        • • 此时里边的文件夹全都是家目录里的目录文件
          • 终端查看
            • cd 或 cd - 或 cd ~ 或cd /Users/<user_name>
              • 这个命令将会进入家目录
              • “<user_name>” 是用户名。用户名两边不加尖括号“<>”。
            • ls
              • 这个命令将会展示家目录下的文件
    • 设置Jupyter Notebook文件存放位置
      • 创建文件夹/目录
        • Windows
          • 在想要存放Jupyter Notebook文件的磁盘中新建文件夹并为该文件夹命名；双击进入该文件夹，然后复制地址栏中的路径
          • 注意
            • 目录转义问题
              • python在描述路径
                • 转义的方式
                  • 'd:\\a.txt'
                • 显式声明字符串不用转义
                  • 'd:r\a.txt'
                • 使用Linux的路径/
                  • 'd:/a.txt'
            • 打开Jupyter Noterbook “属性” ，修改 “目录（T）” 中的内容
      • 配置文件路径
        • 获取配置文件所在路径
          • 命令
            • jupyter notebook --generate-config
            • 这条命令虽然可以用于查看配置文件所在的路径，但主要用途是是否将这个路径下的配置文件替换为默认配置文件。 如果你是第一次查询，那么或许不会出现下图的提示；若文件已经存在或被修改，使用这个命令之后会出现询问“Overwrite /Users/raxxie/.jupyter/jupyter_notebook_config.py with default config? [y/N]”，即“用默认配置文件覆盖此路径下的文件吗？”，如果按“y”，则完成覆盖，那么之前所做的修改都将失效；如果只是为了查询路径，那么一定要输入“N”。
          • 常规的情况下
            • Windows系统的配置文件路径
              • C:\Users\<user_name>\.jupyter\
            • Linux/macOS系统的配置文件路径
              • /Users/<user_name>/.jupyter/ 或 ~/.jupyter/
            • 配置文件名
              • jupyter_notebook_config.py
          • 注意
            • 如果不是通过一步到位的方式前往配置文件所在位置，而是一层一层进入文件夹/目录的，那么当进入家目录后，用ls命令会发现找不到“.jupyter”文件夹/目录。这是因为凡是以“.”开头的目录都是隐藏文件，你可以通过ls -a命令查看当前位置下所有的隐藏文件。
      • 修改配置文件
        • Windows
          • 可以使用文档编辑工具或IDE打开“jupyter_notebook_config.py”文件并进行编辑。常用的文档编辑工具和IDE有记事本、Notepad++、vim、SublimeText、PyCharm等
        • Linux/macOS 通过终端调用vim修改
          • 打开配置文件
            • vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
          • 查找关键词
            • 进入配置文件后不要按其他键，用英文半角直接输入/c.NotebookApp.notebook_dir，这时搜索的关键词已在文档中高亮显示了，按回车，光标从底部切换到文档正文中被查找关键词的首字母
          • 编辑配置文件
            • 按小写i进入编辑模式，底部出现“--INSERT--”说明成功进入编辑模式。使用方向键把光标定位在第二个单引号上（光标定位在哪个字符，就在这个字符前开始输入），把“创建文件夹/目录”步骤中复制的路径粘贴在此处
          • 取消注释
            • 把该行行首的井号（#）删除。因为配置文件是Python的可执行文件，在Python中，井号（#）表示注释，即在编译过程中不会执行该行命令，所以为了使修改生效，需要删除井号（#）
          • 保存配置文件
            • 先按esc键，从编辑模式退出，回到命令模式
            • 再用英文半角直接输入:wq，回车即成功保存且退出了配置文件
          • 验证
            • 在终端中输入命令jupyter notebook打开Jupyter Notebook，此时会看到一个清爽的界面
  • 基本操作
    • Files页面
      • • “Conda”和“Nbextensions”类目需要额外安装
        • Files页面是用于管理和创建文件相关的类目
        • 对于现有的文件，可以通过勾选文件的方式，对选中文件进行复制、重命名、移动、下载、查看、编辑和删除的操作。同时，也可以根据需要，在“New”下拉列表中选择想要创建文件的环境，进行创建“ipynb”格式的笔记本、“txt”格式的文档、终端或文件夹。
    • 笔记本
      • 页面
        • 单元格的状态
          • 代码状态
          • Markdown编写状态
      • 笔记本重命名
        • 笔记本内部重命名
          • 在使用笔记本时，可以直接在其内部进行重命名。在左上方“Jupyter”的图标旁有程序默认的标题“Untitled”，点击“Untitled”然后在弹出的对话框中输入自拟的标题，点击“Rename”即完成了重命名。
        • 笔记本外部重命名
          • 若在使用笔记本时忘记了重命名，且已经保存并退出至“Files”界面，则在“Files”界面勾选需要重命名的文件，点击“Rename”然后直接输入自拟的标题即可。
    • Running页面
      • Running页面主要展示的是当前正在运行当中的终端和“ipynb”格式的笔记本。若想要关闭已经打开的终端和“ipynb”格式的笔记本，仅仅关闭其页面是无法彻底退出程序的，需要在Running页面点击其对应的“Shutdown”。
    • Clusters页面
      • Clusters类目现在已由IPython parallel对接，且由于现阶段使用频率较低，因此在此不做详细说明，想要了解更多可以访问IPython parallel的官方网站
    • Conda页面
      • Conda页面主要是Jupyter Notebook与Conda关联之后对Conda环境和包进行直接操作和管理的页面工具。
    • Nbextensions页面
      • Nbextensions页面提供了多个Jupyter Notebook的插件，使其功能更加强大。该页面中主要使用的插件有nb_conda，nb_present，Table of Contents(2)。
  • Jupyter Notebook快捷键
    • Mac与Windows特殊按键对照表
    • 笔记本的两种模式
      • 命令模式
        • 介绍
          • 命令模式将键盘命令与Jupyter Notebook笔记本命令相结合，可以通过键盘不同键的组合运行笔记本的命令
          • 按esc键进入命令模式
          • 命令模式下，单元格边框为灰色，且左侧边框线为蓝色粗线条。
      • 编辑模式
        • 介绍
          • 编辑模式使用户可以在单元格内编辑代码或文档
          • 按enter或return键进入编辑模式
          • 编辑模式下，单元格边框和左侧边框线均为绿色
  • 关闭和退出
    • 关闭笔记本和终端
      • 只关闭笔记本不关闭终端
        • 进入"Files"页面。
        • 勾选想要关闭的“ipynb"笔记本。正在运行的笔记本其图标为绿色，且后边标有“Running"字样；已经关闭的笔记本其图标为灰色。
        • 点击上方的黄色的"Shutdown"按钮。
        • 成功关闭笔记本。
      • 关闭任何正在运行的终端和笔记本
        • 进入“Running"页面。
        • 第一栏是“Terminals”，即所有正在运行的终端均会在此显示；第二栏是"Notebooks"，即所有正在运行的"ipynb”笔记本均会在此显示。
        • 点击想要关闭的终端或笔记本后黄色“Shutdown"按钮。
        • 成功关闭终端或笔记本。
    • 退出Jupyter Notebook程序
      • 命令
        • Mac
          • control c
        • Windows
          • ctrl c
      • 在终端上会提示：“Shutdown this notebook server (y/[n])?”输入y即可关闭服务器，这才是彻底退出了Jupyter Notebook程序
  • 拓展功能
    • 关联Jupyter Notebook和conda
      • 安装
        • 命令
          • conda install nb_conda
        • 注意
          • 执行上述命令能够将你conda创建的环境与Jupyter Notebook相关联，便于你在Jupyter Notebook的使用中，在不同的环境下创建笔记本进行工作
      • 使用
        • 可以在Conda类目下对conda环境和包进行一系列操作
        • 可以在笔记本内的“Kernel”类目里的“Change kernel”切换内核
      • 卸载
        • 命令
          • canda remove nb_conda
    • Markdown生成目录
      • 介绍
        • 不同于有道云笔记的Markdown编译器，Jupyter Notebook无法为Markdown文档通过特定语法添加目录，因此需要通过安装扩展来实现目录的添加
      • 命令
        • conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
      • 注意
        • 执行上述命令后，启动Jupyter Notebook，你会发现导航栏多了“Nbextensions”的类目，点击“Nbextensions”，勾选“Table of Contents ⑵”
        • 之后再在Jupyter Notebook中使用Markdown，点击下图的图标即可使用啦
      • 效果
    • 加载指定网页源代码
      • 使用场景
        • 想要在Jupyter Notebook中直接加载指定网站的源代码到笔记本中
      • 命令
        • %load URL
    • 加载本地Python文件
      • 使用场景
        • 想在Jupyter Notebook中加载本地的Python文件并执行文件代码
      • 命令
        • %load Python文件的绝对路径
      • 注意
        • Python文件的后缀为“.py”
        • “%load”后跟的是Python文件的绝对路径
        • 输入命令后，可以按CTRL 回车来执行命令。第一次执行，是将本地的Python文件内容加载到单元格内。此时，Jupyter Notebook会自动将“%load”命令注释掉（即在前边加井号“#”），以便在执行已加载的文件代码时不重复执行该命令；第二次执行，则是执行已加载文件的代码
    • 直接运行本地Python文件
      • 使用场景
        • 不想在Jupyter Notebook的单元格中加载本地Python文件，想要直接运行
      • 命令
        • %run Python文件的绝对路径
        • !python3 Python文件的绝对路径
        • !python Python文件的绝对路径
      • 注意
        • %run”后跟的是Python文件的绝对路径
        • “!python3”用于执行Python 3.x版本的代码
        • “!python”用于执行Python 2.x版本的代码
        • “!python3”和“!python”属于 !shell命令 语法的使用，即在Jupyter Notebook中执行shell命令的语法
        • 输入命令后，可以按 control return 来执行命令，执行过程中将不显示本地Python文件的内容，直接显示运行结果
    • 在Jupyter Notebook中获取当前位置
      • 使用场景
        • 想要在Jupyter Notebook中获取当前所在位置的绝对路径
      • 命令
        • %pwd
        • !pwd
      • 注意
        • 获取的位置是当前Jupyter Notebook中创建的笔记本所在位置，且该位置为绝对路径
        • “!pwd”属于 !shell命令 语法的使用，即在Jupyter Notebook中执行shell命令的语法
    • 在Jupyter Notebook使用shell命令
      • 在笔记本的单元格中
        • 语法
          • !shell命令
        • 在Jupyter Notebook中的笔记本单元格中用英文感叹号“!”后接shell命令即可执行shell命令
      • 在Jupyter Notebook中新建终端
        • 启动
          • 在Jupyter Notebook主界面，即“File”界面中点击“New”；在“New”下拉框中点击“Terminal”即新建了终端。此时终端位置是在你的家目录，可以通过pwd命令查询当前所在位置的绝对路径
        • 关闭
          • 在Jupyter Notebook的“Running”界面中的“Terminals”类目中可以看到正在运行的终端，点击后边的“Shutdown”即可关闭终端
• 自用版本
  • Anaconda3-5.2.0
  • python 3.6.5
  • opencv-python 3.4.1.15
  • opencv-contrib-python 3.4.1.15
  • conda 4.10.3