Mac系统中Anaconda安装配置及Jupyter notebook 配置使用问题

要学习Python数据分析，环境搭建是最基础的知识点，目前Anaconda 和Jupyter notebook是数据分析的标准环境。

Anaconda是包管理器和环境管理器，Jupyter notebook可以将数据分析的代码、图像和文档全部组合到一个web文档中。

一、安装Anaconda

1、Anaconda可用于多个平台（Windows、 Mac OS 和Linux），直接去官网地址根据操作系统版本对应下载：

Anaconda官网下载地址

此为MacOS版本，下载好软件后一路默认安装。

2、命令行安装方式是打开终端，执行以下命令：

bash ~/Downloads/Anaconda3-5.3.1-MacOSX-x86_64.sh   //python3版本

过程默认安装，可选择自动添加环境变量。看到”Thank you for installing Anaconda!”就安装完成了。

然后你source一下或者重启终端使新加的环境变量生效

source ~/.bash_profile    //或者是source ~/.zshrc_profile

注意：Mac安装好后的Anaconda可直接在图形界面进行包的管理和操作，有的会出现桌面菜单不现实Anaconda 的情况，这个我没有去解决，接下来的学习教程都是在终端命令行完成。

二、conda操作命令

常用命令

• 查看conda 版本

可检测安装Anaconda是否成功

conda --version   // 或者conda -V

• 更新conda 版本

conda update conda

• 查看安装了哪些依赖库

conda list

• 查找包

conda search XXX

• 安装包

conda install XXX

• 更新包

conda update XXX

• 删除包

conda remove XXX

conda 虚拟环境

anaconda默认自带环境base

若之前从未进入base环境时，需先进入anaconda自带环境base

source /opt/anaconda3/bin/activate base

备注：“opt”需替换为自己电脑上anaconda3所在文件夹上的路径

• 查看所有虚拟环境和信息

// 有三种命令均可查询
conda info -e
conda info --envs
conda env list

• 创建新的虚拟环境

conda create --name env_name
// 或者是指定python版本
conda create -n env_name python=3.x

备注：“env_name”为自己创建的环境名；3.x 根据需求选择版本；

新的虚拟环境会自动创建在原anaconda的envs目录中

• 创建新环境并指定包含的库

conda create -n env_name scipy
// 并且可以指定库的版本
conda create -n env_name scipy=0.15.0

• 复制环境

conda create --name env_clone --clone env_name

• 激活进入虚拟环境

source activate env_name

• 退出当前虚拟环境

source deactivate

• 删除环境

conda remove --name env_name --all

• 查看某个环境下安装的库

conda list -n env_name

三、指令进入Jupyter notebook 并配置虚拟环境

1. 激活虚拟环境

conda activate env_name

2. 项目要运用到Jupyter notebook，要先确保该环境中已安装jupyter notebook的包，输入指令：

conda install jupyter notebook

3. 默认端口启动运行

终端命令进入项目目录下输入指令：

jupyter notebook

进入到Jupyter服务器页面发现python解释器还是默认的环境，退出服务器回到终端

退出Jupyter notebook,需要关闭它的服务器。只需要在它启动的终端上按：

Mac用户：control c

Windows用户：ctrl c

进行以下操作：

4. 安装ipykernel

pip install ipykernel
// 或者是 conda install ipykernel

5. 在ipykernel中安装当前环境

python -m ipykernel install --name env_name

备注：python为软连接，有可能是python3; env_name为之前进入的虚拟环境名

若报错[Errno 13] Permission denied:

python -m ipykernel install --user --name env_name

6. 退回至base环境，打开jupyter

conda deactivate
jupyter notebook