打算把公眾號和知乎專欄的文章搬運一點過來。?

歷史文章可以去關注我的公眾號：不二小段，或者知乎：段小草。

也歡迎來看我的視頻學Python↓↓↓

跟不二學Python

這篇文章可以作為Python入門的第一站

可以結合這期視頻來看，基本上是這期視頻的文字版教程了

說起Python入門第一步，很多人會說是Hello World。殊不知擋在眾多小白同學面前的一座大山便是安裝Python。安裝Python有什么難的，可要真從和之爭說起，夾雜著諸如Windows下如何安裝lxml庫，如何管理Python 和Python 之類的問題，工作量其實還是不小的。說起來我也是2、3混用了很久，初學時很長一段時間都停留在自帶的idle編輯器，中間也因為編碼問題專門轉到過Ubuntu上去。現在的日常是本地Pycharm+遠程服務器的Jupter Notebook。

今天寫這篇文章，面向的是電腦里連Python都還沒裝的同學，推薦一種目前就我個人體驗來看，最簡單舒服省心的Python環境配置。當然了，如果電腦里混裝了多版本很頭疼，或者還在用idle+cmd進入Python命令行這樣反人類的入門方式，不妨跟著試一試。

今天的主角是Anaconda，之后會再寫文章詳細介紹Jupyter的配置(本地和服務器配置，包括Win Server和Linux Server，還有多用戶版本的Jupyterhub配置，當然拖更遙遙無期，急用的同學就自行谷歌，有問題可以私信我…)。

Anaconda是Python的一個開源發行版本，主要面向科學計算。我們可以簡單理解為，Anaconda是一個預裝了很多我們用的到或用不到的第三方庫的Python。而且相比于大家熟悉的pip install命令，Anaconda中增加了conda install命令。當你熟悉了Anaconda以后會發現，conda install會比pip install更方便一些。比如大家經常煩惱的lxml包的問題，在Windows下pip是無法順利安裝的，而conda命令則可以，后面會詳細展示。

Anaconda的官網在這里 。與Python相對應，Anaconda的版本分為Anaconda2和Anaconda3，大家可以自行下載日常常用的版本，提供32位和64位下載。(和混用的同學也不要擔心，后面我們會講具體的版本管理)

當然了，如果你真的選擇去官網下載Anaconda的話會發現，速度慢到令人發指；當你等待了30多分鐘下載安裝完以后想要安裝或者更新其中的包時，又會發現其速度慢到會斷開連接安裝報錯…

(劃重點)正確的姿勢是從國內清華大學開源軟件鏡像站進行下載并配置鏡像。

下載地址

選擇相應的版本進行下載就好(直接找2017年最新版的Anaconda2或Anaconda3)。

下載完成后安裝。C盤不吃緊的同學可以一路next，C盤如果吃緊最好換個地方，日積月累Anaconda會占用不小的地方…

建議作者在文章里加上 anaconda安裝路徑不要出現空格

下載過程中除了安裝位置外，還有兩個需要確認的地方。

第一個勾是是否把Anaconda加入環境變量，這涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推薦打勾，如果不打勾話問題也不大，可以在之后使用Anaconda提供的命令行工具進行操作；第二個是是否設置Anaconda所帶的Python 為系統默認的Python版本，這個自己看著辦，問題不大。

一路安裝完成以后，就可以打開cmd測試一下安裝結果。

分別輸入python、ipython、conda、jupyter notebook等命令，會看到相應的結果，說明安裝成功。(python是進入python交互命令行；ipython是進入ipython交互命令行，很強大；conda是Anaconda的配置命令；jupyter notebook則會啟動Web端的ipython notebook)

需要注意的是jupyter notebook命令會在電腦本地以默認配置啟動jupyter服務，之后會再談到這個。

Anaconda安裝成功之后，我們需要修改其包管理鏡像為國內源。

簡單來說就是在cmd中分別運行這兩個命令就好了。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes

設置好鏡像以后，我們繼續進行環境管理。

因為我現在安裝的是最新版Anaconda3，其自帶的Python版本為，如果我們需要添加版本的Python，可以進行如下操作。(同理，如果有人安裝的是Anaconda2需要添加Python ，之后操作里的改為或即可)

conda create -n py27 python=

其中py27是新添加環境的名字，可以自定義修改。

之后通過activate py27和deactivate py27命令激活、退出該環境。(Linux和OS系統的命令似乎是source activate和source deactivate)

activate py27

在激活新環境后，我們所做的操作便都是在新環境下的，包括pip命令來安裝第三方庫。我們來試一下pip安裝lxml。

pip install lxml

不出所料…失敗了…如果你執意要自己解決這個問題，會很復雜，至少我在小白階段直接放棄了解決這個問題…

那么正確的做法是什么呢？一條命令就夠了。

conda install -n py27 lxml

當然了，對于可以正常安裝的庫，自然可以使用pip命令。

最后，我們可以通過conda info -e命令查看已有的環境。

通過conda remove -n env_name --all來刪除指定的環境(如果不添--all參數，而是指明某個庫名，則是刪除該庫)。

比如我現在要刪除py35這個環境。

彩蛋1

由于我們現在安裝的是Anaconda3，之后又新添加了Python 環境，但是Python 環境中安裝了Anaconda自帶的科學計算環境，Python 中卻沒有，那么如何為新添加的環境也裝上Anaconda的科學計算包呢，沒必要一個一個來，更沒有必要再去安裝Anaconda2了，只需：

conda install -n py27 anaconda

但是這會安裝非常多，非常多，非常多的包，慎用。

彩蛋2

我們已經說完了Anaconda中的包管理，那么既然Anaconda中可以使Python 和共存，Jupyter Notebook是否可以呢？

當然可以。

在這里我們不展開來介紹Jupyter Notebook，因為后面還會專門再寫一篇，大家可以先初步了解。多版本的Python或者R等語言，在Jupyter中被稱作kernel。

如果想要給Jupyter添加多個Python版本的kernel，有兩種做法。

如果這個Python版本已經存在(比如我們剛才添加的py27環境)，那么你可以直接為這個環境安裝ipykernel包。即：

conda install -n py27 ipykernel

然后激活這個環境，輸入

python -m ipykernel install --user

如果所需版本并不是已有的環境，可以直接在創建環境時便為其預裝ipykernel。

如：

conda create -n py27 python= ipykernel

PS 如果想要在創建新版本環境時直接裝上其他庫，像這里的ipykernel一樣直接附在后面就可以了。之后同樣是激活環境并添加kernel。

PPS 這個命令生成的其實是一個JSON文件，可以直接查看并修改。

希望大家從此不再因為選擇版本、安裝Python、管理環境、添加第三方庫(能用conda用conda，不能用conda用pip)、選擇IDE(單文件Jupyter，項目組織開Pycharm)等等雜事所困擾，專心于代碼。

(當然了，有一些庫不論conda和pip都無法直接安裝，只能下載.whl，這里不再贅述了，小白同學遇到這種問題的時候，應該也有能力自己解決這種問題了)

祝進步，祝愉快！