1 Anaconda安装
1.1 下载地址
Anaconda官网下载地址：Individual Edition (Open Source Distribution)
Anaconda清华镜像下载地址：清华大学开源镜像站-Anaconda
1.2 注意事项
添加环境变量第一项：是否把Anaconda加入环境变量。这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推荐打勾。
第二项：是否把Anaconda自带的Python3.7设置成系统默认的Python，这个根据需求自选。
2 环境管理
2.1 Anaconda中新建环境
为了保持Anaconda根目录/根环境的清洁，或为了同时安装不同版本的Python（如Python 2和Python 3，但Anaconda .02版本已经不再支持Python 2，且固定Python版本为3.7），通常需要建立多个运行环境。（注意：新建环境的过程需要下载、安装anaconda的包，因此要先加速包的下载、安装，且“使用pip安装”和“使用conda安装”均要设置。）
在Anaconda中建立新的运行环境的操作方式有下面给两种：
2.1.1 通过Anaconda Navigator交互界面创建
打开Anaconda Navigator。分别点击“Environments”、“Create”。填写环境名称（英文、最好不要有空格）、勾选语言类型及版本，点击“Create”。
等待一段时间后，新环境即可创建完毕。
2.1.2 通过cmd创建
创建Python 3的环境：键盘同时按下Win+R调出“运行”窗口，输入cmd后点击确定调出命令行窗口，在命令行窗口键入conda create --name Python37 python=3.7（此处Python版本选择的为3.7）。激活Python37环境：在命令行窗口键入activate Python37，进入Python37的环境。安装Python 3的包：继续在命令行窗口键入conda install --name Python37 anaconda，等待安装结束。打开Jupyter Notebook：在命令行窗口键入jupyter notebook就可以进入基于Python 3.7的notebook。退出Python37环境：如果需要退出Python 3的环境，键入conda deactivate退出。创建完毕后，在cmd中键入以下代码查看当前环境下的可用kernel。
conda activate Python37jupyter kernelspec list
随后，再检查指定环境及kernel下的配置文件（文件路径及名称：C:\Anaconda3\share\jupyter\kernels\python3\kernel.json或C:\Anaconda3\envs\Python37\share\jupyter\kernels\python3\kernel.json）内变量设置是否正确。不论是Python37环境下还是base环境下，kernel python3的配置文件中的变量均应设置为：
解释：
argv：设置kernel所对应版本的Python的启动路径，请对应到相应版本的Python应用程序路径，如E:\\Anaconda3\\envs\\Python37\\python.exe或E:\\Anaconda3\\python.exe。
display_name：Jupyter Notebook中kernel选项框中所展示的名字，可随意修改。
language：表示使用python语言，请保持不变。
2.2 cmd命令代码
python -version# 查看当前Python的版本
conda info -e# 查看已有的环境
conda activate env_name# 激活某环境
conda deactivate# 退出当前环境
jupyter kernelspec list# 查看当前环境下可用的kernel
conda remove -n env_name --all# 删除指定的环境和库（如果不添–all参数，而是指明某个库名，则是删除该库）
3 第三方库管理
注意：如果安装库的话，一定要先激活特定的环境，否则会污染根环境！！！
3.1 加速第三方库的下载、安装速度
3.1.1 使用pip安装
是 Python 的官方第三方库存储平台，可将写好的库打包后进行上传，我们所使用的pip install命令就是从该网站上下载我们所需要的库并进行安装。但是由于 的服务器在国外，所以造成我们使用pip install命令进行第三方库的下载、安装时网络速度不稳定或极慢。为了解决这一问题，我们可以通过设置 的镜像源作为pip install的下载地址即可。
更改pip install默认下载地址的操作方式有以下两种：
3.1.1.1 临时设置
在安装的时候，通过pip命令中的-i选项指定下载源即可，例如使用清华源安装pyspider库。
pip install -i https://pypi.tuna./simple pyspider
3.1.1.2 永久设置
Linux系统下，需要修改~/.pip/pip.conf文件（当文件夹或文件不存在时，创建一个同名的文件夹及文件即可。注意：文件夹命名要加“.”，表示是隐藏文件夹)。Windows系统下，直接在C:\Users\user_name目录下创建一个pip文件夹，并新建文件pip.ini，即C:\Users\user_name\pip\pip.ini。文件内容：
[global]index-url = https://pypi.tuna./simple[install]trusted-host=pypi.tuna.
3.1.2 使用conda安装
同理， 是 Anaconda 的官方第三方库存储平台，可将写好的库打包后进行上传，我们所使用的conda install命令就是从该网站上下载我们所需要的库并进行安装。但是由于 的服务器在国外，所以造成我们使用conda install命令进行第三方库的下载、安装时网络速度不稳定或极慢。为了解决这一问题，我们可以通过将 的镜像源加入conda的配置，作为conda install的下载通道即可。
3.1.2.1 临时设置
在安装的时候，通过conda命令中的-c选项指定下载通道即可，例如使用清华源安装pyspider库。
conda install -c https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs pyspider
3.1.2.2 永久设置
永久添加conda install的下载通道时，需要在cmd窗口中运行以下代码：
conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yes# 设置搜索时显示通道地址（该行命令不用运行）
3.1.3 常用的国内镜像源地址
常用的国内第三方源有：
清华：https://pypi.tuna./simple阿里云：/pypi/simple/中国科技大学：https://pypi.mirrors./simple/华中理工大学：/山东理工大学：/豆瓣：/simple/
注意：新版ubuntu要求使用https源。
3.2 cmd命令代码
pip install package_name# 使用这种安装方式会安装最新版本的包
pip install package_name==version# package_name：第三方包名称；version：版本号。# 如pip install mkl-service==1.1.2，即是安装1.1.2版本的mkl-service
conda install -n env_name -c channel_link package_name==version=build# package_name：第三方包名称；version：版本号；build：细分版本号# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境# 可以通过-c指定通过某个channel安装# 如conda install -n Python37 -c https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs mkl-service==1.1.2=py35_2，即是在Python37环境中通过清华镜像源安装1.1.2版本下build为py35_2的mkl-service
pip list# 列举出当前环境安装的所有包
conda list# 列举出当前环境安装的所有包
pip show package_name# 显示安装包的信息
conda update package# 更新包
pip uninstall package# 卸载包
conda uninstall package# 卸载包
pip freeze > ./requirements.txt# 生成当前项目/环境所包含的第三方包的requirements.txt文档
pip install -r path/requirements.txt# path：requirements.txt的文件路径# 先激活想要批量安装第三方包的环境，然后执行此命令安装文档中的第三方包/项目依赖包
3.3 常用requirements.txt文档
3.3.1 内容&格式
mkl==.0.1
numpy
……
注意：不指定版本则安装最新版本，也不要 == 符号
3.3.2 示例
awscli # Install awscli for deploy_model functionality in Pycaretbayesian-optimizationcatboostdeap # Distributed Evolutionary Algorithms in Pythonh5pyhyperoptipywidgetskeraslightgbmmatplotlibmkl(==.0.1) # It is must installed with condamkl-service(==1.1.2) # It is must installed with condanumba # Accelerate Numpy computationnumpypandaspandas_profilingPOT # Optimal transport theory librarypsutil # Install psutil for system logging in Pycaretpycaret # PyCaret is an open source, low-code machine learning library in Pythonpyechartspyswarms # PySwarms is an extensible research toolkit for particle swarm optimization (PSO) in Pythonscikit-learnscipy==1.4.1seabornshap # Install shap for interpret_model functionality in Pycaret, and if build for shap fails using pip: conda install -c conda-forge shaptensorflow==2.2.0 # tensorflow 2.2.0 has requirement scipy==1.4.1tqdmwidgetsnbextensionxgboost
4 Jupyter Notebook
4.1 设置Cell的多行输出
4.1.1 临时设置
在Notebook的首个cell中添加以下代码可以实现多行输出：
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all' #默认为'last'
4.1.2 永久设置
如果需要一劳永逸的在每个文件中自动实现这个功能，可以在以下路径：
Mac OS：/Users/your_user_name/.ipython/profile_default/
Windows：C:\Users\your_user_name\.ipython\profile_default
的文件夹下创建ipython_config.py文件。（Mac OS下你可以在终端进入这个目录touch ipython_config.py来创建)。
然后打开ipython_config.py文件，添加以下两行：
c = get_config()c.InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
保存，重启Notebook后生效。
4.2 Jupyter NbExtensions Configurator插件
4.2.1 安装
安装前先激活特定的环境。
4.2.1.1 使用pip安装
在已激活特定环境的cmd中输入以下代码：
pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter_contrib_nbextensionsjupyter contrib nbextension install --userjupyter nbextensions_configurator enable --user
4.2.1.1 使用conda安装
在已激活特定环境的cmd中输入以下代码：
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensionsconda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configuratorjupyter contrib nbextension install --user
4.2.2 常用的功能插件
Collapsible headingsNotify
Codefolding
tqdm_notebook
实际上tqdm_notebook不是Notebook原有的插件，tqdm原本是一个Python模块，它可以为循环代码显示执行进度条，调用方法如下：
from tqdm import tqdm_notebookfor i in tqdm_notebook(xrange(100), desc = '1st loop'):print(i)
Autopep8
Autopep8会根据Pep8准则自动调整代码的缩进错误。
spellcheckerExecute TimeTable of Contents (2)Highlight selected wordNbextensions dashboard tabcontrib_nbextensions_help_itemHinterlandNbextensions edit menu item
4.3 在远程服务器（SSH）中运行Jupyter Notebook或Python脚本
首先打开“Windows 10 Settings - Apps&fetures - Optional features”检查“OpenSSH Client”是否已经被添加。键盘“Win+R”后在输入框中搜索“cmd”并回车打开命令行窗口。输入命令行ssh username@xx.xx.xx.xx -L 8890:localhost:8890以连接远程服务器（识别正确后需要输入密码）。接入服务器后，为了保持远程服务器根环境的清洁，运行Jupyter Notebook以及Python脚本前最好先执行以下步骤：（1） 建立专用的虚拟环境，命令行为python3 -m venv ~/MyvenvName（~/MyvenvName是建立虚拟环境的目录，其中~代表根目录，MyvenvName是虚拟环境的名字，后续要保持一致）。
（2）随后可选择将根环境中的包复制到虚拟环境中，命令行为python3 -m venv --system-site-packages ~/MyvenvName。
（3）激活虚拟环境的命令行为source ~/MyvenvName/bin/activate，激活后即可使用pip install PackageName安装项目所需的库，退出虚拟环境的命令行为deactivate。
（4）先激活虚拟环境，再将虚拟环境的Python kernel添加到Jupyter Notebook中（需要先安装ipykernel库，命令行为pip install ipykernel），命令行为python -m ipykernel install --user --name MyvenvName --display-name KernelNameInNotebook（KernelNameInNotebook是Jupyter Notebook中要显示的Python kernel名称）。
（5）当项目运行结束后，如果不再使用该虚拟环境，应当及时清除以节省远程服务器空间，命令行为rm -R ~/MyvenvName。输入命令行jupyter notebook --no-browser --port 8890以打开Jupyter Notebook（如果8890端口被占用，则更换一个可用的即可，同时也要更改第3步中的端口）。复制粘贴命令行窗口中给出的Jupyter Notebook链接到本地浏览器中，即可本地运行服务器中的Jupyter Notebook，通过所打开项目的“toolbars-Kernel-change kernel”即可切换所需的Python环境。当使用Python脚本运行程序时：
（1）首先激活Python脚本对应的虚拟环境。
（2）运行Python脚本的命令行为python3 FileName.py；若防止程序随着终端的关闭而被打断，则需要使用nohup python3 FileName.py &运行，并记录下进程号（如果需要运行多个Python脚本，最好为每个脚本单独建立一个文件夹，并使用cd FolderName进入该文件夹后再输入运行脚本的命令行，因为nohup会自动建立一个nohup.out文件来记录屏幕输出，如果不分文件夹运行各个脚本的话，可能会有冲突）。
（3）使用jobs -l查看当前终端所有正在运行的Python脚本进程（更多内容请参考linux中nohup和后台运行进程查看及终止）。
（4）正常运行后即可退出虚拟环境以及终端。
5 Pytorch安装
可以参考以下三篇教程：
想要使用GPU进行加速？那你必须事先了解CUDA和cuDNN保姆级的CUDA的下载安装使用，详细的环境变量配置，不仅仅让你能够安装，还会教你弄懂为什么要这样安装官网安装Python包太慢？教你三种Pytorch的下载安装方式，保证你再也不用出现Error
