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Commit 2bdb41a

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‎_posts/2015-04-02-Python交互jupyter.md‎

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layout: post
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categories: [Python]
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keywords: Python
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7+
# Python交互jupyter
8+
9+
## jupyter实战
10+
jupyter就是以前的IPython Notebook，是一种新兴的交互式数据分析与记录工具。它通过浏览器访问本地或者远端的IPython进程，并利用浏览器的图形界面，增强IPython的可视化输出。jupyter定义了一种全新的文件格式，文件的后缀名是ipynb。ipynb文件包含了代码，用以说明每一步的计算和输出。也就是说，ipynb文件完整记录了计算过程中的所有相关信息，并且，能够支持图片、视频和公式等副文本格式，是科学计算、数据分析和编程教学的优秀工具。
11+
12+
正是由于jupyter丰富的可视化输出，其广泛应用于以下场景：
13+
- 编程教学；
14+
- 数据分析；
15+
- 科学计算；
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- 幻灯片演示。

‎_posts/2015-04-02-Python包管理pip.md‎

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layout: post
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categories: [Python]
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keywords: Python
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# Python包管理pip
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## pip实战
10+
pip是一个用来安装和管理Python包的工具，是easy_install的替代品，如果读者使用的是Python2.7.9+或Python3.4+版本的Python，则已经内置了pip，无须安装直接使用即可。
11+
12+
pip之所以能够成为最流行的包管理工具，并不是因为它被Python官方作为默认的包管理器，而是因为它自身的诸多优点。pip的优点有：
13+
- pip提供了丰富的功能，其竞争对手easy_install则只支持安装，没有提供卸载和显示已安装列表的功能；
14+
- pip能够很好地支持虚拟环境；
15+
- pip可以通过requirements.txt集中管理依赖；
16+
- pip能够处理二进制格式（.whl）；
17+
- pip是先下载后安装，如果安装失败，也会清理干净，不会留下一个中间状态。
18+
19+
下面以Flask为例，来看一下pip几个常用的子命令。
20+
- 查找安装包：
21+
`pip search flask`
22+
23+
- 安装特定的安装包版本：
24+
`pip install flask==0.8`
25+
26+
- 删除安装包：
27+
`pip uninstall Werkzeug`
28+
29+
- 查看安装包的信息：
30+
```shell
31+
$ pip show flask
32+
Name: Flask
33+
Version: 0.12
34+
Summary: A microframework based on Werkzeug, Jinja2 and good intentions
35+
Home-page: http://github.com/pallets/flask/
36+
Author: Armin Ronacher
37+
Author-email: armin.ronacher@active-4.com
38+
License: BSD
39+
Location: /home/lmx/.pyenv/versions/2.7.13/lib/python2.7/site-packages
40+
Requires: click, Werkzeug, Jinja2, itsdangerous
41+
```
42+
43+
-检查安装包的依赖是否完整：
44+
```shell
45+
$ pip check flask
46+
Flask 0.12 requires Werkzeug, which is not installed.
47+
```
48+
49+
- 查看已安装的安装包列表：
50+
`pip list`
51+
- 导出系统已安装的安装包列表到requirements文件：
52+
`pip freeze > requirements.txt`
53+
54+
- 从requirements文件安装：
55+
`pip install -r requirements.txt`
56+
57+
- 使用pip命令补全：
58+
```shell
59+
pip completion --bash >> ～/.profile
60+
$ source ～/.profile
61+
```
62+
63+
### 加速pip安装的技巧
64+
如果大家使用Python的时间比较长的话，会发现Python安装的一个问题，即pypi.python.org不是特别稳定，有时候会很慢，甚至处于完全不可用的状态。这个问题有什么好办法可以解决呢？
65+
- 使用豆瓣或阿里云的源加速软件安装
66+
访问pypi.python.org不稳定的主要原因是因为网络不稳定，如果我们从网络稳定的服务器下载安装包，问题就迎刃而解了。我们国内目前有多个pypi镜像，推荐使用豆瓣的镜像源或阿里的镜像源。如果要使用第三方的源，只需要在安装时，通过pip命令的-i选项指定镜像源即可。如下所示：
67+
```shell
68+
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ flask
69+
```

‎_posts/2015-04-02-Python发行版Anaconda.md‎

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layout: post
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categories: [Python]
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description: none
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keywords: Python
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7+
# Python发行版Anaconda
8+
9+
## Python的科学计算发行版——Anaconda
10+
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac、Windows系统，它提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
11+
12+
Anaconda能让你在数据科学的工作中轻松安装经常使用的程序包。你还可以使用它创建虚拟环境，以便更轻松地处理多个项目。Anaconda简化了工作流程，并且解决了多个包和Python版本之间遇到的大量问题。
13+
14+
你可能已经安装了Python，并且想知道为何还需要Anaconda。首先，Anaconda附带了一大批常用的数据科学包，因此你可以立即开始处理数据，而不需要使用Python自带的pip命令下载一大堆的数据科学包。
15+
其次，使用Anaconda的自带命令conda来管理包和环境能减少在处理数据过程中使用到的各种库与版本时遇到的问题。
16+
17+
Anaconda是一个集成的Python运行环境。除了包含Python本身的运行环境外，还集成了很多第三方模块，如本书后面要将的numpy、pandas、flask等模块都集成在了Anaconda中，也就是说，只要安装了Anaconda，这些模块都不需要安装了。
18+
19+
Anaconda的安装相当简单，首先进入Anaconda的下载页面，地址如下：https://www.anaconda.com/download
20+
Anaconda的下载页面也会根据用户当前使用的操作系统自动切换到相应的Anaconda安装包。Anaconda是跨平台的，支持Windows、Mac OS X和Linux。不管是哪个操作系统平台的安装包，下载直接安装即可。
21+
Anaconda的安装包分为Python3.x和Python2.x两个版本。
22+
23+
如果计算机上已经安装了 Python，安装不会对你有任何影响。实际上，脚本和程序使用的默认 Python 是 Anaconda 附带的 Python。
24+
完成安装后，如果你是在windows上操作，打开 Anaconda Prompt （或者 Mac 下的终端）将Anaconda Prompt统一称为“终端”。可以在终端或命令提示符中键入 conda list，以查看你安装的内容。
25+
安装了 Anaconda 之后，就可以很方便的管理包了（安装，卸载，更新）。
26+
27+
## conda
28+
conda与pip类似，只不过conda的可用包专注于数据科学，而pip应用广泛。然而，conda并不像pip那样为Python量身打造，它也可以安装非Python包。它是任何软件堆栈的包管理器。
29+
30+
conda的其中一个功能是包和环境管理器，用于在计算机上安装库和其他软件。conda只能通过命令行来使用。
31+
32+
### 安装包
33+
在终端中键入：
34+
```python
35+
conda install package_name
36+
```
37+
例如，要安装 pandas，在终端中输入：
38+
```python
39+
conda install pandas
40+
```
41+
你还可以同时安装多个包。类似 conda install pandas numpy 的命令会同时安装所有这些包。还可以通过添加版本号（例如 conda install numpy=1.10）来指定所需的包版本。
42+
conda 还会自动为你安装依赖项。例如，scipy 依赖于 numpy，因为它使用并需要 numpy。如果你只安装 scipy (conda install scipy)，则 conda 还会安装 numpy（如果尚未安装的话）。
43+
44+
### 卸载包
45+
在终端中键入 ：
46+
```python
47+
conda remove package_names
48+
```
49+
上面命令中的package_names是指你要卸载包的名称，例如你想卸载pandas包：conda remove pandas
50+
51+
### 更新包
52+
在终端中键入：
53+
```python
54+
conda update package_name
55+
```
56+
如果想更新环境中的所有包（这样做常常很有用），使用：conda update --all。
57+
58+
### 列出已安装的包
59+
列出已安装的包
60+
```python
61+
conda list
62+
```
63+
64+
## Conda创建和使用环境
65+
- 查看 Python 版本：
66+
```shell
67+
python --version
68+
```
69+
- 创建环境:
70+
```shell
71+
conda create -n my_env python=3.7.0
72+
```
73+
新的开发环境会被默认安装在你 conda 目录下的 envs 文件目录下。
74+
- 激活环境
75+
```shell
76+
activate my_env
77+
```
78+
- 列出所有的环境
79+
```shell
80+
conda info -e
81+
```
82+
当前激活的环境会标*。
83+
- 切换到另一个环境
84+
```shell
85+
activate my_env
86+
```
87+
- 注销当前环境
88+
```
89+
deactivate
90+
```
91+
- 复制环境
92+
```shell
93+
conda create -n my_env --clone my_env_2
94+
```
95+
- 删除环境
96+
```shell
97+
conda remove -n my_env2 --all
98+
```
99+
100+
## 第一个Python程序
101+
下面编写第一个Python程序。这个程序定义了两个整数类型的变量n和m，并将两个变量相加，最后调用print函数输出这两个变量的和。
102+
输入下面的Python代码。
103+
```python
104+
n = 20
105+
106+
m = 30
107+
108+
print("n + m =",n + m)
109+
```
110+
运行Python程序

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