一、Anaconda
Anaconda官网地址：https://www.anaconda.com/
简单来说，Anaconda = Python + 包和环境管理器（Conda）+ 常用库 + 集成工具。它适合那些需要快速搭建数据科学或机器学习开发环境的用户。Anaconda和Python相当于是汽车和发动机的关系，安装Anaconda后，就像买了一台车，无需自己去安装发动机和其他零配件，而Python作为发动机提供Anaconda工作所需的内核。
Anaconda包及其依赖项和环境的管理工具为 conda 命令，与传统的 Python pip 工具相比Anaconda的conda可以更方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。
为什么选择 Anaconda？
-
方便安装： 安装 Anaconda 就像安装一个应用程序一样简单，它为您预先安装好了许多常用的工具，无需单独配置。
-
包管理器： Anaconda 包含一个名为 Conda 的包管理器，用于安装、更新和管理软件包。Conda 不仅限于 Python，还支持多种其他语言的包管理。
-
环境管理： 使用 Anaconda，您可以轻松地创建和管理多个独立的 Python 环境，比如可以安装 python2 和 python3 环境，然后实现自由切换。这对于在不同项目中使用不同的库和工具版本非常有用，以避免版本冲突。
-
集成工具和库： Anaconda 捆绑了许多用于数据科学、机器学习和科学计算的重要工具和库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、Scikit-learn 等。
-
Jupyter 笔记本： Jupyter 是一个交互式的计算环境，支持多种编程语言，但在 Anaconda 中主要用于 Python。它允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述文本的文档。
-
Spyder 集成开发环境： Anaconda 中集成了 Spyder，这是一个专为科学计算和数据分析而设计的开发环境，具有代码编辑、调试和数据可视化等功能。
-
跨平台性： Anaconda可在Windows、macOS和 Linux等操作系统上运行，使其成为一个跨平台的解决方案。
-
社区支持： Anaconda 拥有庞大的社区，用户可以在社区论坛上获取帮助、分享经验和解决问题。
二、安装Anaconda
1）酌情修改安装选项，之后点击Install安装，等待安装完成
安装选项依次为：
创建快捷方式-默认选中。为Anaconda Navigator、Spyder、Jupyter Notebook和Anaconda Prompt软件包创建“开始”菜单快捷方式。
将Anaconda3添加到我的PATH环境变量，将包含conda二进制文件的路径添加到path环境变量中。Anaconda不建议选择此选项。conda二进制文件路径包含其他包二进制文件，这些二进制文件将添加到path环境变量中，即使当前没有处于活动状态的conda环境也是如此。这使得其他软件可以使用这些软件包文件，这可能会导致错误。可以勾选，也可以在安装后手动添加环境变量。
注册Anaconda3作为我的默认Python 3.12-默认选中。将此安装中的Python包注册为VSCode，PyCharm等程序的默认Python。
安装完成后清除包缓存。
2.1 配置Anaconda
1）因conda默认源服务器在海外，使用默认源下载第三方库时可能由于网络问题导致下载失败，故在此配置国内源。在命令提示符中执行conda config --set show_channel_urls yes，会在“C:\Users（用户）\用户名”路径下生成“.condarc”文件
2）双击“.condarc”文件，选择使用记事本打开，删除其中所有内容，并粘贴如下内容之后保存，这样就配置好了国内清华源
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults
show_channel_urls: true
2.2 conda常用命令
1）环境管理
功能 命令
创建环境 conda create -n <环境名> python=<版本号>
例如：
conda create -n env1 python=3.12
激活环境 conda activate <环境名>
例如：
conda activate env1
退出环境 conda deactivate
列出所有环境 conda env list 或 conda info --env
删除环境 conda remove -n <环境名> --all
例如：conda remove -n env1 --all
查看conda信息 conda info
2）软件包管理
功能 命令
安装软件包 conda install <包名>
例如：conda install numpy
指定版本安装软件包 conda install <包名>=<版本号>
例如：
conda install numpy=1.26.4
更新软件包 conda update <包名>
例如：conda update pandas
卸载软件包 conda remove <包名>
例如：conda remove matplotlib
注意：虚拟新的环境起到的作用是环境隔离，项目间相互不影响，如果使用pycharm在指定anaconda解释器的时候，会自动创建虚拟环境。
三、Jupyter
Jupyter 是一个开源的交互式计算环境，广泛应用于数据科学、机器学习、科学研究等领域，主要组件有Jupyter Notebook和Jupyter Lab。JupyterLab作为Jupyter Notebook 的继承者，提供了更现代化和功能丰富的界面。JupyterLab的多文档界面、内置协作功能和扩展系统使其成为数据科学家和研究人员的首选。
3.1 1.2.1使用本地Jupyter
命令提示符中输入jupyter lab或jupyter notebook，会弹出浏览器页面直接进入主页面
3.2 PyCharm中集成Jupyter
Pycharm界面提供了对Jupyter Notebook的集成
1）进入到设置
5）创建Jupyter Notebook文件
3.3 使用远程JupyterServer
1）虚拟机中输入jupyter notebook --generate-config命令，创建jupyter配置文件
文件会创建在用户家目录/.jupyter目录下。
2）创建登录密码：
在命令行中输入如下命令，之后输入两次密码，密码会写入配置文件中：
jupyter-lab password
3）修改上面生成的配置文件，添加配置
进入配置文件：
vim /home/atguigu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
添加如下配置：
c.ServerApp.ip = '*' # 允许所有ip访问
c.ServerApp.open_browser = False # 不自动打开浏览器
c.ServerApp.port = 8888 # 指定端口,默认8888
保存退出。
4）虚拟机中输入jupyter lab命令，启动jupyter server
启动后会返回访问链接，远程访问时需要将链接中的localhost或127.0.0.1修改为虚拟机的主机名或虚拟机ip。
5）在浏览器中输入链接并输入密码，远程使用jupyter notebook。
6）PyCharm中打开Settings设置，在Languages & Frameworks下的Jupyter下的Jupyter Servers中的Configured Server中填写链接并输入密码。
7）PyCharm中新建一个.ipynb文件。
8）也可以在.ipynb文件上方配置远程Jupyter服务链接。
3.4 Jupyter快捷键
esc：从输入模式退出到命令模式
a：在当前cell上面创建一个新的cell
b：在当前cell 下面创建一个新的cell
dd：删除当前cell
m：切换到markdown模式
y：切换到code模式
ctrl+回车：运行cell
shift +回车：运行当前cell并创建一个新的cell