python之Anaconda与Jupyter
Anaconda
Anaconda [水蟒] 与Jupyter
初学 Python 者自学 Anaconda 的正确姿势是什么？
Anaconda 和 Jupyter（包括Jupyter Notebook和JupyterLab，其中JupyterLab是从Notebook发展而来的）已成为数据分析的标准环境。
简单来说，Anaconda是包管理器和环境管理器，Jupyter可以将数据分析的代码、图像和文档全部组合到一个web文档中。
1.Anaconda是什么？
2.如何安装？
3. 如何管理包？
4.Jupyter notebook如何快速上手？
1、Anaconda是什么？
你可能已经安装了 Python，那么为什么还需要 Anaconda？有以下3个原因：
1）Anaconda 附带了一大批常用数据科学包，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。
2）管理包
Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。
在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。
3）管理环境
为什么需要管理环境呢？
比如你在A项目中用了 Python 2，而新的项目B老大要求使用Python 3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。
还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个 Numpy 版本，你要做的应该是，为每个 Numpy 版本创建一个环境，然后项目的对应环境中工作。这时候conda就可以帮你做到。
总结Anaconda的三大特点：
- 内置python，高度集成python数据科学生态
- 拥有强大的包管理工具-conda
- 可用超过600个python数据科学库
【注：conda和pip都可以管理python库，但最大的不同在于conda是跨平台且不限语言的，而且可以独自创建虚拟环境。
因为conda立足于数据科学生态，不像pip可以安装几乎所有的python库（来自pypl），conda只能安装anaconda里支持的数据科学库（600多个）。】
2. 如何安装Anaconda？
Anaconda 可用于多个平台（ Windows、Mac OS X 和 Linux）。你可以在下面地址上找到安装程序和安装说明。根据你的操作系统是32位还是64位选择对应的版本下载。
如果计算机上已经安装了 Python，安装不会对你有任何影响。实际上，脚本和程序使用的默认 Python 是 Anaconda 附带的 Python，所以安装完Anaconda已经自带安装好了Python，不需要你再安装Python了。
注意：如果你是windows 10系统，注意在安装Anaconda软件的时候，右击安装软件→选择以管理员的身份运行。
3.如何管理包？
安装了 Anaconda 之后，就可以很方便的管理包了（安装，卸载，更新）。
按下图点击菜单栏，打开Anaconda Navigator
然后在Anaconda Navigator中按下图操作
1）列出已安装的包
2）安装或者更新包
下图中第5步，“apply”表示安装这个包，‘clear’表示删除已经安装的包。
如果没有“apply” 这个按钮，表示这个包已经安装过了。
Jupyter notebook
1.Jupyter notebook 是什么？
在没有notebook之前，在IT领域工作的我都是这样工作的：
在普通的 Python shell 或者在IDE（集成开发环境）如Pycharm中写代码，然后在word中写文档来说明你的项目。
这个过程很反锁，通常是写完代码，再写文档的时候我还的重头回顾一遍代码。最蛋疼的地方在于，有些数据分析的中间结果，我还的重新跑代码，然后把结果弄到文档里给客户看。
有了notebook之后，我的世界突然美好了许多，因为notebook 可以直接在代码旁写出叙述性文档，而不是另外编写单独的文档。也就是它可以能将代码、文档等这一切集中到一处，让用户一目了然。
Jupyter notebook（http://jupyter.org/） 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。
2.如何启动 Jupyter notebook？
对于做数据分析这么有用的神器，不安装使用下是不是很遗憾？
安装 Jupyter 的最简单方法是使用 Anaconda。该发行版附带了 Jupyter notebook。你能够在默认环境下使用 notebook。
单击Launch，启动notebook后，在浏览器中会自动打开notebook页面地址：http://localhost:8888
3.新手如何快速上手notebook？
1）顶部的3个选项卡
顶部的3个选项卡是：Files（文件）、Running（运行）和 Cluster（集群）。
Files（文件）显示当前“notebook工作文件夹”中的所有文件和文件夹。【默认的工作文件夹一般是：C:\Users\xxx用户】
点击 Running（运行）选项卡会列出所有正在运行的 notebook。可以在该选项卡中管理这些 notebook。
Clusters一般不会用到。因为过去在 Clusters（集群）中创建多个用于并行计算的内核。现在，这项工作已经由 ipyparallel 接管。
修改工作文件夹
但是很多时候默认的“notebook工作文件夹”不是一个空的文件夹，不便于我们的数据分析工作，如何修改你的“notebook工作文件夹”呢？
有2个办法可以解决，选择下面其中一个适合你的方法就可以：
方法1：windows系统在菜单栏里修改
在下图3的地方点击鼠标右键，选择属性。
将下图1和2的地方都替换成，你自己的“notebook工作文件夹”（最好是自己新建个空的文件夹，然后路径修改成这个文件夹的路径）修改后记得保存文件。
例如 我自己电脑上新建的一个空文件夹是c:\houzi，修改后如下：
注意：目标一栏的地址需要用” “括起来。
修改后点击”确定”按钮，然后再启动notebook就生效了【直接启动notebook，不要从anaconda中lanuch】。
方法2：通过配置文件修改，只适合从命令行启动notebook
【省略】
2）如何创建一个新的notebook？
像下面图片中一样，在右侧点击“New”（新建），创建新的 notebook、文本文件、文件夹或终端。
“Notebooks”下的列表显示了你已安装的内核，这里直接选择你电脑上默认的环境名即可（名称可以与下面图的不一样）。
在这里你可以输入自己人生中的第一行Python代码Hello world。然后点击图中的运行按钮，会执行你当前所在的代码，其实我更喜欢用快捷键（键盘上同时按住ctrl+enter键）来执行代码。
notebook 中的大部分工作均在代码单元格中完成。这是编写和执行代码的地方。在代码单元格中可以执行多种操作，例如编写代码、展示数据分析结果等。在一个单元格中执行的任何代码在所有其他单元格中均可用。
当Cell前出现*，表示当前cell程序正在运行，或者它前面的cell正在运行。
添加标题等注释
可以通过使用其他类型的cells来得到更加优美，解释性更强的notebook。
我们在notebook的顶部添加一个标题。
做法是，选择第一个cell，点击Insert->Insert cell above，则在这个cell上面会添加一个新的单元。但是这个新cell默认是code类型，我们可以通过cell type菜单选择Heading或Markdown替换之前的code类型，这样就可以添加标题了。
不同的标题等级：
这个cell以#开头，表示一级标题。如果你想列子标题的话，参考下面的方法：
-
# First level title
-
## Second level title
-
### Third level title
3）关闭 notebook文件
通过在服务器主页上选中 notebook 旁边的复选框，然后点击“Shutdown”（关闭），你就可以关闭各个 notebook。
但是，在这样做之前，请确保你保存了工作！否则，在你上次保存后所做的任何更改都会丢失。同时如果不保存，你下次运行 notebook 时，你还需要重新运行代码。
<img src=”https://pic2.zhimg.com/50/v2-6f5564e24bd90c67fda75883a787cf8c_hd.jpg?source=1940ef5c” data-caption=”” data-size=”normal” data-rawwidth=”615″ data-rawheight=”294″ class=”origin_image zh-lightbox-thumb” width=”615″ data-original=”https://pic1.zhimg.com/v2-6f5564e24bd90c67fda75883a787cf8c_r.jpg?source=1940ef5c”>
4）如何上传notebook文件？
其他人写好的notebook文件发你，你想在自己电脑上运行，怎么办？
点击下图红框upload（上传文件）
<img src=”https://pic3.zhimg.com/50/v2-847c93e0f08515dc137095c56c8bedf9_hd.jpg?source=1940ef5c” data-caption=”” data-size=”normal” data-rawwidth=”1167″ data-rawheight=”192″ class=”origin_image zh-lightbox-thumb” width=”1167″ data-original=”https://pic1.zhimg.com/v2-847c93e0f08515dc137095c56c8bedf9_r.jpg?source=1940ef5c”>
5）如何共享你的notebook？
点击File->Download as，你可以选择多种格式下载你的notebook。一般我都会根据下面的用途来选择不同的下载格式：
1）如果我想和客户分享我的数据分析成果，我会选择将notebook下载为HTML文件。
2）如果我希望将自己的数据分析成果和代码嵌入到项目中，比如为药店管理系统做个数据分析子模块，我就会选择Python（.py）模块，这可以将我的代码融入项目中，成为子模块，方便和其他开发人员共同完成任务。
3）如果要在博客或文档中使用 notebook，我就选择Markdown格式。
4）默认的notebook文件后缀是.ipynb
6）关闭Jupler notebook服务器
直接关闭打开notebook的页面就可以。再次提醒，这会立即关闭所有运行中的 notebook，因此，请确保你保存了工作！
关闭notebook服务器后，下次启动再打开notebook，当你继续在该notebook中写代码时，发现之前的变量无法访问了。需要你在该notebook的Kernerl选项卡中选择“Run All”重新编译下之前的代码。
<img src=”https://pic3.zhimg.com/50/v2-8be0aaad666647bec7cc281bdbfeb6b8_hd.jpg?source=1940ef5c” data-caption=”” data-size=”normal” data-rawwidth=”478″ data-rawheight=”267″ class=”origin_image zh-lightbox-thumb” width=”478″ data-original=”https://pic2.zhimg.com/v2-8be0aaad666647bec7cc281bdbfeb6b8_r.jpg?source=1940ef5c”>
如果你实践了上面的每一步，恭喜你，已经入门学会了 notebook。
上面的命令也不需要你记住，只有你后面经常使用notebook，自然就熟练了。