下载并安装最新版本的Anacondahtml
下载并安装最新版本的Visual Studio Codepython
Tips:git
能够选择本身喜欢而且熟悉的编辑器或IDE。如:VIM、Emacs、Notepad++、Sublime、Pycharm等。github
若是安装的是完整版本的Anaconda,会默认安装Spyder以及Jupyter Notebook。那么不想折腾编辑器的话,推荐使用这两款应用是足够的。sql
推荐插件数据库
可选插件windows
Conda是目前比较经常使用的包管理工具,其大体功用于pip相似,这里使用Conda的缘由,主要在于Conda除能够安装python的包外,还能够很方便的安装其余变成语言的包(如C++、C等)。这样的话,就能够很方便的解决有些数据分析的包依赖非python编写的程序包的问题。visual-studio-code
为了可以直接在命令行中使用conda命令,这里将
Anaconda3\Scripts
目录添加到了环境变量中。编辑器
建立虚拟环境:conda create -n <env_name> python=<python_version_num>
工具
激活虚拟环境:activate <env_name>
安装程序包到指定虚拟环境:conda install -n <env_name> <pakcage_name>
关闭虚拟环境:deactivate
删除虚拟环境:conda remove <env_name> --all
删除虚拟环境中的某个包:conda remove --name <env_name> <package_name>
查看已安装包:conda list
查看已安装环境:conda env list
检查更新conda:conda update conda
更新全部程序包:conda update --all
安装好Anaconda后,可使用Anaconda来管理包的安装。
若是是用于学习与研究,而不用与其余人协做或者可以有良好的约定的话,那么能够直接使用conda的默认的环境,这样就能够少安装不少包。
REM 基础包 conda install numpy conda install scipy conda install pandas conda install matplotlib REM ORM,用于链接数据库 conda install sqlalchemy
若是要使用的包并不包含在默认的conda环境中,又想加快下载速度与稳定性的话,能够添加国内的下载镜像。
在终端中执行如下命令:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes
参考:
由于某些缘由使用Conda可能没法顺利安装一些包,那么可使用PIP来进行安装。
REM 更新PIP python -m pip install --upgrade pip REM 中国股票数据获取 pip install tushare REM 导出当前环境全部依赖包信息 pip freeze > requirements.txt REM 根据导出的依赖包信息安装包 pip install -r requirements.txt -d <your_download_dir>
sqlalchemy
包能够有效的链接各种经常使用的数据库,并处理各种操做。