如果你苦于給 python 安裝各種包，安裝過程中還各種出錯。那么我墻裂推薦你！Anaconda 可以幫助你管理這些包，包括安裝，卸載，更新。Anaconda 附帶一大批常用數據科學包，如：conda，python 等 150 多個學科包以及依賴項，你可以立即開始處理數據。還有一個好處就是：如果你的項目是 Python 2，新項目是 python 3，你無需同時安裝兩個版本 python，Anaconda 會幫助你為不同的項目建立不同的運行環(huán)境。
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Anaconda 的安裝
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版本選擇？2.7 還是 3.6，好難抉擇！
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由于 Python 有 2 和 3 兩個版本，因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基礎上推出了兩個發(fā)行版，即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越來越多的開發(fā)者所接受，同時讓人尷尬的是很多遺留的老系統(tǒng)依舊運行在 Python2 的環(huán)境中，因此有時你不得不同時在兩個版本中進行開發(fā)，調試。
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如何在系統(tǒng)中同時共存 Python2 和 Python3 是開發(fā)者不得不面對的問題，一個利好的消息是，Anaconda 能完美解決Python2 和 Python3 的共存問題。
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conda 是 Anaconda 下用于包管理和環(huán)境管理的命令行工具，是 pip 和 vitualenv 的組合。安裝成功后 conda 會默認加入到環(huán)境變量中，因此可直接在命令行窗口運行 conda 命令。
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如果你熟悉 virtualenv，那么上手 conda 非常容易，不熟悉 virtulenv 的也沒關系，它提供的命令就幾個，非常簡單。我們可以利用 conda 的虛擬環(huán)境管理功能在 Python2 和 Python3 之間自由切換。
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多版本切換
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代碼語言：JavaScript代碼運行次數：0運行復制
# 基于 python3.6 創(chuàng)建一個名為 test_py3 的環(huán)境conda create --name test_py3 python=3.6 # 基于 python2.7 創(chuàng)建一個名為 test_py2 的環(huán)境conda create --name test_py2 python=2.7# 激活 test 環(huán)境activate test_py2 # Windowssource activate test_py2 # Linux/mac# 切換到python3activate test_py3
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更多命令，可查看幫助 conda -h
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快速安裝
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Anaconda 可用于多個平臺（ Windows、Mac OS X 和 Linux）。
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官網地址：https://www.continuum.io/downloads。官網下載需要訪問外國網站。 沒有墻的寶寶們我給你們準備了鏡像網站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/。
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選擇合適自己的版本下載，建議下載 python 3。
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下載好以后你只需要傻瓜式的安裝即可，最后，在終端輸入 python 看到出現如圖所示就代表安裝成功了。
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第一個 Python 代碼
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啟動 Anaconda 之后，你會看到這樣的界面，我推薦使用 jupyter notebook 編寫，點擊 launch。
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jupyter notebook 打開的是一個網址形式的界面，點擊右上角的 new 創(chuàng)建第一個 python 文件吧。
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jupyter 支持很多種文本格式，code，markdown，Raw NBConvert，Heading。
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常用的就是 code 和 markdown了，你可以同時在一個 python 文件中寫 code 和 md。你也可以直接用 jupyter 打開。
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經過幾天的學習，我已經寫了部分 python 的入門博客和代碼，在 github 上，你更是可以直接將 代碼打開運行在 Anaconda 上。圖示中的 .ipynb 文件就是 jupter 文件的擴展名，你可以直接運行，也可以編輯。歡迎 follow 和 star。
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https://github.com/angelOnly/python_learning_note
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Spyder VS pycharm
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借助網友們的推薦和建議，有如下說法。
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相比較而言，pycharm 用起來更便捷，雖然 spyder 中所有的變量也都能顯示，方便調試，里邊還有 ipython notebook，但是很細節(jié)的一些代碼還是 pycharm 更便捷一些。
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強烈推薦 anaconda+pycharm 組合，因為 anaconda 安裝的時候已經默認為你安裝了一大堆做數據分析常用的包，所以，直接在 pycharm 中把默認解釋器改為 anaconda 中的 python 即可。
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另外，只是針對數據分析與機器學習，anaconda 用起來更方便一些，對于 python 的其他用途，比如爬蟲、web開發(fā)，pycharm 更好一些。針對大型的 web 框架修改調試，還是需要個大型 ide。
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好書推薦
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代碼整潔之道
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作為一個程序員，寫代碼只是其中的一小部分，每天做得最多的還是維護，如何讓你的團隊們都能輕松閱讀你的代碼，如何讓代碼變得高效，這本書很適合你。
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豆瓣簡介
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干凈的代碼，既在質量上較為可靠，也為后期維護、升級奠定了良好基礎。作為編程領域的佼佼者，本書作者給出了一系列行之有效的整潔代碼操作實踐。這些實踐在本書中體現為一條條規(guī)則（或稱“啟示”），并輔以來自現實項目的正、反兩面的范例。只要遵循這些規(guī)則，就能編寫出干凈的代碼，從而有效提升代碼質量。
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本書閱讀對象為一切有志于改善代碼質量的程序員及技術經理。書中介紹的規(guī)則均來自作者多年的實踐經驗，涵蓋從命名到重構的多個編程方面，雖為一“家”之言，然誠有可資借鑒的價值。
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《如何高效學習:1年完成麻省理工4年33門課程的整體性學習法》
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讀這本書是因為我意識到學習真的是有技巧的，整體性學習法里面講述了一些巧妙的方法幫助我們記憶，特別是有名的費曼技巧，前期可能學習會放慢速度，但是后期對你幫助特別大，因為用了費曼技巧你基本不會忘記你學過的知識，這其實是另一種高效率，想要了解更多，還是自己看書吧。
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豆瓣簡介
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一位因為快速學習而成名的神奇小子，他應用自己發(fā)明的學習方法，完成了 10 天搞定線性代數，1 年學習 4 年MIT 課程的“不可能任務”。本書就是對他學習方法的全面介紹，其中包括整體性學習策略的核心思想和具體技術，詳細介紹了快速閱讀法、流筆記法、比喻法、內在化等七大方法，并為高效學習提供了從生活到時間管理的整體解決方案。跟隨作者，你也將成為高效學習的超級學霸。
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