AnacondaのインストールとVSCodeの構成Python関連の環境
1.Anacondaの紹介とインストール
AnacondaはオープンソースのPythonディストリビューションを指し、condaやPythonなどの180を超える科学パッケージとそれらの依存関係が含まれています。多数の科学パッケージが含まれているため、Anacondaのダウンロードファイルは比較的大きくなります（約531 MB）。特定のパッケージのみが必要な場合、または帯域幅やストレージスペースを節約する必要がある場合は、より小さなリリースバージョンのMinicondaを使用することもできます。 （condaとPythonのみ）。
1.1基本的な紹介
Anacondaには、Conda、Python、およびnumpy、pandasなどのインストール済みツールキットが多数含まれています。
Minicondaには、CondaとPythonが含まれます。
Condaはオープンソースのパッケージおよび環境マネージャーであり、異なるバージョンのソフトウェアパッケージとそれらの依存関係を同じマシンにインストールするために使用でき、異なる環境を切り替えることができます。
1.1.1condaパッケージ管理
- コンダクリーン
- conda config
- コンダ作成
- コンダヘルプ
- コンダ情報
- condaインストール
- conda list＃Luoは、インストールされているすべての科学パッケージとその依存関係を一覧表示します
- コンダパッケージ
- コンダ削除
- コンダ検索
- condaアンインストール
- コンダアップデート
- コンダのアップグレード
Anacondaをインストールした後、インストールパッケージ（インストール、アンインストール、更新）を簡単に管理できます。
A.インストールパッケージ
condaのパッケージ管理機能はpipと同じですが、もちろんpipを選択してパッケージをインストールすることもできます。
#安装 matplotlib
conda install matplotlib
または
pip install matplotlib
B.パッケージをアンインストールします
# 删除包
conda remove matplotlib
または
pip uninstall matplotlib
C.パッケージを更新する
# 包更新
conda update matplotlib
D.インストールされているパッケージを照会する
# 查看已安装的所有包
conda list
または
pip3 list
または
# 查看指定pandas包的版本信息
conda list pandas
E.環境管理
condaは、プロジェクトごとに異なる動作環境を作成できます。
1.python2.7環境を作成します
#创建python2.7版本的环境
conda create -n python27 python=2.7
上記のコマンドで、python27は設定環境の名前です（-nは、コマンドの後のpython27が作成する環境の名前であることを意味します）
注：環境を作成するときに、インストールするPythonバージョンを指定できます。環境。これは、Python2.xとPython3.xのコードを同時に使用している場合に役立ちます。
2.環境に入る
#进入我刚创建的python27环境
conda activate python27
名前を忘れた場合は、最初に使用できます
#查看所有环境
conda env list
入力すると、ターミナルプロンプトに環境名（python27）が表示されます。もちろん、環境に入るときに、conda listを使用して、環境内のデフォルトのインストールパッケージを表示することもできます。
3.環境を離れる
#离开当前环境
deactivate
4.共有環境
共有環境は非常に便利です。これにより、他のユーザーがコードで使用されているすべてのパッケージをインストールし、これらのパッケージのバージョンが正しいことを確認できます。たとえば、システムを開発する場合、プロジェクトをデプロイするためにプロジェクトデプロイメントシステムの人々にシステムを提出する必要がありますが、彼らはあなたがその時に開発していたPythonバージョン、およびどのパッケージとパッケージバージョンであったかを知りません。中古。これについてどうしますか？現在の環境のターミナルで使用できます。
#将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件
conda env export > environment.yaml
現在の環境をファイルに保存し、パッケージをYAMLファイル（Pyhtonバージョンとすべてのパッケージの名前を含む）として保存します。コマンドcondaenv exportの最初の部分は、環境内のすべてのパッケージ（Pythonバージョンを含む）の名前を出力するために使用されます。エクスポートされた環境ファイルのパスをターミナルで確認できます。GitHubでコードを共有する場合は、環境ファイルも作成してコードベースに含めることをお勧めします。これにより、他のユーザーがコードのすべての依存関係を簡単にインストールできるようになります。
エクスポートした環境ファイルを他のコンピューター環境で使用するにはどうすればよいですか？
まず、次のようなコンダで環境に入ります。
conda activate python27
次に、次のコマンドを使用して環境を更新します。
#其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径
conda env update -f=/path/to/environment.yml
こともできます
conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境
condaを使用しないユーザー向け、通常、次のコマンドを使用してtxtファイルをエクスポートし、インクルードします。
pip freeze > environment.txt
次に、プロジェクトのコードベースにファイルを含めました。他のプロジェクトメンバーは、このファイルを使用して、condaが自分のコンピューターにインストールされていなくても、自分と同じ開発環境をインストールできます。
彼は自分のコンピューターでpythonコマンド環境に入ります。次のコマンドを実行して、プロジェクトに必要なパッケージをインストールします。
#其中C:\Users\Microstrong\enviroment.txt是该文件在你电脑上的实际路径。
pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt
5.環境を一覧表示します
作成した環境の名前を忘れて使用することがあります
conda env list
作成したすべての環境を一覧表示できます。
環境のリストが表示され、現在の環境の横にアスタリスクが表示されます。デフォルトの環境（つまり、選択した環境にいないときに使用される環境）の名前はbaseです。
6.環境を削除します
環境を使用しなくなった場合は、次のコマンドを使用できます。
#删除指定的环境（在这里环境名为 python27）。
conda env remove -n python27
conda remove -n python27 --all // 删除 python27环境及下属所有包
1.1.2Anaconda3のデフォルトのインストールパッケージリスト
Baidu百科事典-ポータルを参照してください
1.2ダウンロードURL
公式ウェブサイトのダウンロードアドレス：https：//www.anaconda.com/products/individual
清華大学のオープンソースソフトウェアミラーのダウンロードアドレス：https：//mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/？C = M＆O = A
以上両方のアドレスをダウンロードでき、国内サイトの方が高速です。
1.3Aanconda3のインストール
インストールが終了したら、最後の手順でインターフェイスの2つのチェックボックスを外し、[完了]ボタンを直接クリックします。
インストールが成功したかどうかをテストします
1.コマンド入力を開くconda --version通常の出力バージョン番号は、起こりうるエラーを回避するためにcondaの正常なインストール
を表します。まず、コマンドラインツールキットのアップグレードでcondaupgradeと入力します。
2.コマンドラインインターフェイスにPython出力バージョン番号を入力し、Pythonを入力してPythonの正常なインストールを表します
3. Anacondaミラーをセットアップして、パッケージのダウンロードを高速化します
。condainstallpackage nameを使用して必要なPythonをインストールするのは非常に便利ですが、公式サーバーが海外にあるため、ダウンロード速度が非常に遅くなります。中国の清華大学Anacondaウェアハウスミラーリングを提供します。Anaconda構成ファイルを構成し、Tsinghuaのミラーソースを追加して、それを最初の検索チャネルとして設定し、cmdコマンドラインで次のコマンドを実行するだけです
（https：//mirrors.tunaを参照）。 .tsinghua.edu.cn / help / anaconda /）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
ミラーソースを削除する必要がある場合は、次のコマンドを使用します
conda config --remove channels 'https://repo.continuum.io/pkgs/main/'
構成後、テストできます。サードパーティパッケージのインストールは明らかに高速です。
1.4環境変数を確認する
Windowsの場合は、コントロールパネル\システムとセキュリティ\システム\システムの詳細設定\環境変数\ユーザー変数\ PATHに移動して
、パスの変数値に次のパスが追加されているかどうかを確認する必要があります：
D：\ python \ anaconda3;
D：\ python \ anaconda3 \ Library \ mingw-w64 \ bin;
D：\ python \ anaconda3 \ Library \ usr \ bin;
D：\ python \ anaconda3 \ Library \ bin;
D：\ python \ anaconda3 \ Scripts ;
2.VSCodeインストールpython
2.1Pythonプラグインをインストールする
vscodeを開き、左側のメニューバーの拡張ボタン（またはショートカットキーctrl + shift + x）をクリックしてPythonに入り、次の図のプロンプトに従ってPythonプラグインを見つけてインストールします
前の手順でインストールした後、python.pythonPathパラメーターへのPythonインタープリターパスを構成します。具体的な手順は次の図に示すとおりです。
上記のPythonインタープリターパスを構成したら、Pythonをコンパイルして実行できます。
2.2flake8静的コードチェッカーをインストールする
最初にcmdと入力し、コマンドを使用します
conda list flake8
flake8がインストールされているかどうかを確認します。インストールする場合は、バージョン番号を確認できます。Anaconda
のフルバージョンがコンピューターにインストールされている場合、デフォルトでflake8がインストールされます。minicondaバージョンをインストールする場合は、を使用してflake8をインストールする必要があります。次のコマンド
conda install flake8
またはpipを使用してインストールします
pip3 install flake8
インストールが成功したら、以下の手順に従ってflake8コードチェックを有効にします。
次に、flake8のパラメーターを構成し、python.linting.flake8Argsでflake8パラメーターを構成します。ここで、flake8のデフォルト行の79文字を248に変更します。
"python.linting.flake8Args": [
"--max-line-length=248"
]
方法：設定でリンティングを検索し、最初にflake8を有効にしてから、flake8 Argsを設定します。設定されたパラメーターは、「– max-line-length = 248」です。二重引用符で囲まれた設定に注意してください。
2.3コードフォーマットツールyapfをインストールする
cmdを開き、コマンドを入力してyapfがインストールされているかどうかを確認します
conda list yapf
インストールされていない場合はインストールする必要があります
vscodeの構成は次のとおりです。
方法：設定でpython.formatting.providerを検索し、yapfを選択します。
2.4スマートプロンプトを構成する
最初に構成を開き、ユーザー構成でオートコンプリートを検索し、ブラケットの追加を
開きます。効果は次のとおりです。具体的な開く手順：
次に、インストールされているサードパーティのパッケージディレクトリをpython.autoComplete.extraPathsに構成します。効果は次のとおりです。
独自のanaconda3またはpythonインストールディレクトリに従って構成する必要があることに注意してください。使用したanaconda3はD：\ python \ anaconda3ディレクトリにインストールされます。python環境をインストールする場合は、pythonディレクトリで構成します。
特定の構成手順を次の図に示します。
次に、コマンドを使用して、jediパッケージがインストールされているかどうかを確認します。このパッケージは自動完了ツールです。
conda list jedi
次に、Python.language.Serverをjediに設定します。
具体的な手順は次のとおりです。
