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Python基础框架和工具
最近在学Python金融大数据分析,在安装Python进行大数据分析的环境时遇到很多问题,例如:在安装pandas包时候就要到各种错误,总是缺少很多安装包,最后发现利用Python的Anaconda进行科学计算环境的搭建非常方便。
Anaconda是和Canopy类似的科学计算环境,安装非常方便,而且自带的conda包管理器也十分强大。
1、 Anaconda介绍:
我们可以从http://continuum.io/downloads上下载适合你操作系统的Anaconda,那么我们为啥用Anaconda进行Python部署呢?有一下几个方面的因素:
(1) 库/软件包
可以安装100多个重要的Python库和软件包,而且可以版本一致的方式安装所有的软件包。
(2) 开源
Anaconda是免费开源的,而且分发版本中所有的库和软件包也是如此。
(3) 跨平台
Anaconda可以运用于Windows、Mac OS 和Linux平台。
(4) 自动更新
Anaconda中的库和软件包可以免费在线自动更新。
(5) Conda软件包管理程序
Conda软件管理程序可以并行使用多个Python版本和多个版本的库。
Anaconda的安装非常简单,在windows下只需双击安装程序,然后安装提示一步步下去即可,在Linux中,在shell中进入安装程序所在的目录,然后输入:
bash Anaconda -1.x.x-Linux-x86[_64].sh
安装完成后,就可以利用这100多个库和软件包了,anaconda所包含的一些库和软件包:
2、安装模板:
Anaconda已经自带了很多的科学计算用的库和模板,但是这还不够,有时候我们需要安装一些其他模板:
conda
anaconda自带了conda命令用于安装模板和更新模板,比如:
安装模板
conda install scipy
更新模板
conda update scipy
更新所有的模块
conda update --all
pip
pip是Python自带的模块安装工具,比如:
pip install requests
pip install requests --upgrade
升级Anaconda
新版本发布后,可以利用pyenv来安装最新版本,也可以利用Anaconda自带的更新工具升级:
conda update conda
conda update anaconda
python开发常用的IDE:
(1) Spyder
(2) IPython
(3)PyCharm
下面用conda创建一个名叫python2的版本为python2.7的环境。
conda create -n python2 python=2.7
这样就会在Anaconda安装目录下的envs目录下创建python2这个目录。
向其中安装扩展可以:
直接用 conda install 并用 -n 指明安装到的环境,这里自然就是 python2 ,例如:
conda install -n python2 pandas
想使用Spyder,可以配置好环境变量后。在cmd窗口使用Spyder就可以打开窗口了:
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