Anaconda + Jupyter Notebook開発環境がセットアップされ、本当に香りがよい！
それが好きで、もう一度見て、習慣を身につけ、
さまざまなオンラインチュートリアルがあり、読者は開発環境のセットアップ方法について不満を持ってい ます 。
Xiaobaiにとって、開発環境のセットアップは、通過しなければならない最初のハードルです 。
私がPythonを学んだばかりで、初心者だったとき、私の好きなことの1つは、開発環境を投げることでした 。
多くの人がPythonを学び、どこから始めればよいのかわかりません。
多くの人がPythonを学び、基本的な文法を習得した後、どこから始めればよいかわかりません。
事例研究を行った多くの人々は、より高度な知識を学ぶ方法を知りません。
これらの3つのタイプの人々のために、私はあなたに優れた学習プラットフォームを提供し、ビデオチュートリアル、電子書籍、およびコースのソースコードを無料で受け取ることができます！??
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コードを数行書く前に、私は投げられ、回り道をしすぎ、時間を無駄にしました。
私はIDE、Eclipse、Pycharm、SublimeTextなどについて投げました。
数週間投げた後、コードは何も書かず、ついに「HelloWorld」になりました。
本日は、2年間活躍する「アルゴリズムムーバー」として、「未来の大牛、今日の若者」の開発環境の構築方法をご紹介します。
将来、友人から環境建設の問題について尋ねられた場合は、 その記事を直接彼に送って、 このチュートリアルが本当に良いことを伝えてください。
環境設定
Pythonが豊富なサードパーティライブラリを備えたスクリプト言語であることは誰もが知ってい ます 。
Pythonには、 re、os、mathなど、直接使用できる多くの公式ライブラリが付属してい ます。
ただし、サードパーティのライブラリは自分でインストールする必要があります。
自分の目、鼻、口などで生まれた普通の人のようです。これが「公立図書館」です。
美しいドレスを購入して美しいヘアスタイルを作りたい場合は、自分で「インストール」する必要があります。これが「サードパーティライブラリ」です。
Pythonは、多くの強力なサードパーティライブラリを提供します。
Pythonが私たちのニーズを満たすためにさまざまな機能を持つことができるように、開発環境をセットアップしました。
多くのサードパーティライブラリは個人またはチームであり、Pythonによって正式に開発されていないため、それらが多様で乱雑であることは避けられません。
場合によっては、ライブラリのさまざまなバージョンでさまざまな競合が発生します。
このライブラリはそのライブラリと互換性がなく、さまざまな「無意味な」エラーが絶えず発生しています。
結局のところ、このような問題を解決または回避する方法は、「堅牢な」開発環境を構築することです。
解決策：Anaconda + JupyterNotebook。
良いメンテナンス、良いインストール、こんにちは、そして私、 誰もが本当に良い です。
1、アナコンダ
Anacondaは、3番目のライブラリを管理するためのツールであり、「マルチオープン」もサポートしています。
Anacondaを使用して複数の仮想環境を作成できます 。
どういう意味ですか？
仮想環境がある 人のように：
Xiao Wangを数学者として育成し、数学関連の問題を専門としています。
言語関連の問題を担当する言語学者としてXiaoLiを育成します。
仮想環境に反映されると、次のようになります。
多くの仮想環境を作成しました。
baseは、Anacondaのインストールに伴う基本的な環境です。その他は、独自のニーズに応じて作成された独立した環境です。
たとえば、jackという名前の環境は、一般的な開発環境です。facewapという名前の環境は、依存関係がいくつかの一般的なサードパーティライブラリパッケージと競合するため、顔を変えるアルゴリズムのために特別に構築した環境です。
Anacondaもクロスプラットフォームであり、Windows、MacOS、およびLinuxにインストールできます。
2、Jupyter Notebook
XiaobaiはJupyterNotebookを推奨していますが、PycharmのようなIDEを推奨しませんか？
Jupyterはインストールと使用が簡単なため、複数のプラットフォームで実行できます。
作業後、アルゴリズムはサーバー上で実行されることがよくあります。
グラフィカルインターフェイスのないサーバーなしでPycharmを使用できますか？
Jupyter Notebookは、 Web ベースのインタラクティブコンピューティングノートブック環境です。
テキストとコード の完璧な組み合わせが実現し ます。学習中にメモを取ることも できます 。テキストエディタはMarkdown形式もサポートしているため、さまざまな数式を挿入でき ます 。
また、Jupyter NotebookはWebベースであるため、サーバー側でサービスを開き、ローカルコンピューターでWebページを開いて、さまざまなサーバー側コードを実行できます。
アルゴリズムを実行し、クロールし、Pythonを学習するだけで、膨大なPythonプロジェクトの開発を伴わない 初心者の場合は、JupyterNotebookを使用することを躊躇しないでください 。
3.インストール
Anaconda + JupyterNotebookのメリットはどこにでもあります。
それで、それをインストールする方法は？
Anacondaダウンロードリンク：
環境に応じてインストールパッケージを選択します。
インストールは非常に簡単です、次のステップは愚か者をインストールすることです。
Windowsをインストールした後、 環境変数を手動で追加する必要があり ます。
LinuxおよびMacOSは、インストールプロセス中に 環境変数を設定するかどうかを尋ねます 。
Windowsで環境変数を追加するには、[コンピューター]-> [マウスの右ボタン]-> [プロパティ]-> [システムの詳細設定]-> [環境変数]-> [パス]で設定する必要があります。
D：\ AnacondaはAnacondaのインストールディレクトリです。次の2つのアドレスをPathに追加するだけです。
D：\ Anaconda D：\ Anaconda \スクリプト コードをコピーする
すべてが構成されたら、Anacondaを使用してcmdまたはAnacondaPromptで環境を構築できます。
入力コマンド：
conda create -n your_name jupyternotebook コードをコピーする
この文の意味は、your_nameという名前の仮想環境を作成することであり、この仮想環境は、jupyterノートブックのサードパーティライブラリを追加でインストールします。
your_nameをお気に入りの名前に変更できます。この名前は仮想環境の名前であり、jackなどの自分で取得できます。
次に、yを入力してインストールします。
インストール後、コマンドconda info-eで既存の環境を確認できます。
上の図からわかるように、2つの環境があります。1つは基本環境、組み込みの基本環境、もう1つは新しく作成されたジャックと呼ばれる環境です。
環境をインストールした後、次のコマンドを使用してジャック環境をアクティブ化できます。
ご覧のとおり、環境はベースからジャックに変わりました。
次に、リクエストなど、この環境に必要なサードパーティライブラリをインストールできます。
condaで見つからないパッケージの場合は、pipを使用して次のものをインストールすることもできます。
python -m pip installxxx コードをコピーする
インストールする必要のあるサードパーティライブラリをインストールした後、コマンドを使用してJupyterNotebookを直接開くことができます。
効果は次のとおりです。
新しいノートブックを作成します。
コードを入力した後、Ctrl + Enterショートカットキーを押してプログラムを実行します。
このJupyterNotebookで使用される環境は、ジャックと呼ばれる仮想環境です。
Pytorchなどをインストールする場合は、この仮想環境に直接インストールできます。
総括する
Anaconda + Jupyter Notebookを使用して環境を構築することは、初心者に非常に適しています。
Jupyter Notebookも非常に強力です。アルゴリズムを学び、データを分析するのに間違いなく役立ちます。
この種のチュートリアルが好きで、多くの人を転送し、好きで、サポートしている場合は、今後もこれらのツールを使用するためのヒントをいくつか紹介します 。