anaconda使用教程（圖文）
Anaconda是一個以Python和R程式語言為基礎的資料科學和機器學習平台。它的設計目的是使創建和分發項目的過程變得簡單、穩定和可跨系統複製，並且可以在Linux、Windows和OSX上使用。
Anaconda是一個基於Python的平台，管理主要的資料科學包，包括panda、scikit-learn、SciPy、NumPy和Google的機器學習平台TensorFlow。它與conda(類似pip的安裝工具)、Anaconda導航器(用於GUI體驗)和spyder(用於IDE)一起打包。
本教學將介紹Python程式語言的Anaconda、conda和spyder的一些基礎知識，並向您介紹開始創建自己的專案所需的概念。 （推薦：Python教學）
conda的基本知識
Conda是Anaconda套件管理與環境工具，是Anaconda的核心。它很像pip，只是它被設計用於Python、C和R套件管理。 Conda也以一種類似virtualenv的方式管理虛擬環境，我在這裡已經介紹過了。
確認安裝
第一步是確認系統上的安裝和版本。下面的命令將檢查Anaconda是否已安裝，並將版本列印到終端。
$ conda --version
你應該會看到類似下面的結果。我目前安裝了4.4.7版本。
$ conda --version conda 4.4.7
更新版本
可以使用conda的update參數來更新conda，如下所示。
$ conda update conda
此指令將更新到最新版本的conda。
Proceed ([y]/n)? y Downloading and Extracting Packages conda 4.4.8: ########################################################### | 100% openssl 1.0.2n: ######################################################## | 100% certifi 2018.1.18: ##################################################### | 100% ca-certificates 2017.08.26: ############################################ | 100% Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done
透過再次運行version參數，我們看到我的版本已更新到4.4.8，這是該工具的最新版本。
$ conda --version conda 4.4.8
創造一個新的環境
要建立一個新的虛擬環境，可以執行下面的一系列指令。
$ conda create -n tutorialConda python=3 $ Proceed ([y]/n)? y
你可以在下面看到安裝到新環境中的套件。
Downloading and Extracting Packages certifi 2018.1.18: ##################################################### | 100% sqlite 3.22.0: ######################################################### | 100% wheel 0.30.0: ########################################################## | 100% tk 8.6.7: ############################################################## | 100% readline 7.0: ########################################################## | 100% ncurses 6.0: ########################################################### | 100% libcxxabi 4.0.1: ####################################################### | 100% python 3.6.4: ########################################################## | 100% libffi 3.2.1: ########################################################## | 100% setuptools 38.4.0: ##################################################### | 100% libedit 3.1: ########################################################### | 100% xz 5.2.3: ############################################################## | 100% zlib 1.2.11: ########################################################### | 100% pip 9.0.1: ############################################################# | 100% libcxx 4.0.1: ########################################################## | 100% Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done # # To activate this environment, use: # > source activate tutorialConda # # To deactivate an active environment, use: # > source deactivate #
啟動
與virtualenv非常相似，你必須啟動新建立的環境。下面的指令將啟動Linux上的環境。
source activate tutorialConda
Bradleys-Mini:~ BradleyPatton$ source activate tutorialConda (tutorialConda) Bradleys-Mini:~ BradleyPatton$
安裝套件
conda list指令將列出目前安裝到專案中的套件。你可以使用install指令來新增附加套件及其相依性。
$ conda list
# packages in environment at /Users/BradleyPatton/anaconda/envs/tutorialConda: # # Name Version Build Channel ca-certificates 2017.08.26 ha1e5d58_0 certifi 2018.1.18 py36_0 libcxx 4.0.1 h579ed51_0 libcxxabi 4.0.1 hebd6815_0 libedit 3.1 hb4e282d_0 libffi 3.2.1 h475c297_4 ncurses 6.0 hd04f020_2 openssl 1.0.2n hdbc3d79_0 pip 9.0.1 py36h1555ced_4 python 3.6.4 hc167b69_1 readline 7.0 hc1231fa_4 setuptools 38.4.0 py36_0 sqlite 3.22.0 h3efe00b_0 tk 8.6.7 h35a86e2_3 wheel 0.30.0 py36h5eb2c71_1 xz 5.2.3 h0278029_2 zlib 1.2.11 hf3cbc9b_2
要將panda安裝到目前環境中，你需要執行下面的shell指令。
$ conda install pandas
它將下載並安裝相關的套件和相依性。
The following packages will be downloaded: package | build ---------------------------|----------------- libgfortran-3.0.1 | h93005f0_2 495 KB pandas-0.22.0 | py36h0a44026_0 10.0 MB numpy-1.14.0 | py36h8a80b8c_1 3.9 MB python-dateutil-2.6.1 | py36h86d2abb_1 238 KB mkl-2018.0.1 | hfbd8650_4 155.1 MB pytz-2017.3 | py36hf0bf824_0 210 KB six-1.11.0 | py36h0e22d5e_1 21 KB intel-openmp-2018.0.0 | h8158457_8 493 KB ------------------------------------------------------------ Total: 170.3 MB The following NEW packages will be INSTALLED: intel-openmp: 2018.0.0-h8158457_8 libgfortran: 3.0.1-h93005f0_2 mkl: 2018.0.1-hfbd8650_4 numpy: 1.14.0-py36h8a80b8c_1 pandas: 0.22.0-py36h0a44026_0 python-dateutil: 2.6.1-py36h86d2abb_1 pytz: 2017.3-py36hf0bf824_0 six: 1.11.0-py36h0e22d5e_1
透過再次執行list指令，我們可以看到新套件安裝在虛擬環境中。
$ conda list # packages in environment at /Users/BradleyPatton/anaconda/envs/tutorialConda: # # Name Version Build Channel ca-certificates 2017.08.26 ha1e5d58_0 certifi 2018.1.18 py36_0 intel-openmp 2018.0.0 h8158457_8 libcxx 4.0.1 h579ed51_0 libcxxabi 4.0.1 hebd6815_0 libedit 3.1 hb4e282d_0 libffi 3.2.1 h475c297_4 libgfortran 3.0.1 h93005f0_2 mkl 2018.0.1 hfbd8650_4 ncurses 6.0 hd04f020_2 numpy 1.14.0 py36h8a80b8c_1 openssl 1.0.2n hdbc3d79_0 pandas 0.22.0 py36h0a44026_0 pip 9.0.1 py36h1555ced_4 python 3.6.4 hc167b69_1 python-dateutil 2.6.1 py36h86d2abb_1 pytz 2017.3 py36hf0bf824_0 readline 7.0 hc1231fa_4 setuptools 38.4.0 py36_0 six 1.11.0 py36h0e22d5e_1 sqlite 3.22.0 h3efe00b_0 tk 8.6.7 h35a86e2_3 wheel 0.30.0 py36h5eb2c71_1 xz 5.2.3 h0278029_2 zlib 1.2.11 hf3cbc9b_2
對於不屬於Anaconda儲存庫的套件，可以使用典型的pip指令。由於大多數Python用戶都熟悉這些指令，所以我不會在這裡討論這些。
Anaconda Navigator（Anaconda導航器）
Anaconda包含一個基於GUI的導航應用程序，使開發變得容易。它包括spyder IDE和 jupyter notebook作為預先安裝項目。這允許你從GUI桌面環境快速啟動一個專案。
為了從導覽器新建立的環境開始運作，我們必須在左邊的工具列下選擇我們的環境。
然後我們需要安裝我們想要使用的工具。對我來說，這就是spyder IDE。這是我大部分數據科學工作的地方，對我來說，這是一個高效的Python IDE。只需點擊spyder的dock tile上的install按鈕。導航器將完成剩下的工作。
安裝之後，你可以從相同的dock tile開啟IDE。這將從你的桌面環境啟動spyder。
spyder
#spyder是Anaconda的預設IDE，對於Python中的標準和數據科學項目都非常強大。 spyder IDE有一個整合的IPython筆記本、一個程式碼編輯器視窗和控制台視窗。
Spyder還包括標準的偵錯功能和一個變數資源管理器，當事情沒有完全按計劃進行時，它可以提供幫助。
結論
#anaconda是Python中数据科学和机器学习的良好环境。它附带了一套经过精心策划的软件包，旨在为一个强大、稳定和可复制的数据科学平台共同工作。这允许开发人员分发他们的内容，并确保在不同的机器和操作系统上产生相同的结果。它带有内置的工具，使生活变得更简单，就像导航器一样，允许你轻松地创建项目和切换环境。它是我开发算法和创建财务分析项目的首选。我甚至发现我在大多数Python项目中都使用它，因为我熟悉环境。如果你想开始学习Python和数据科学，Anaconda是一个不错的选择。
以上是anaconda使用教程（圖文）的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
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參數（parameters）是定義函數時的佔位符，而傳參（arguments）是調用時傳入的具體值。 1.位置參數需按順序傳遞，順序錯誤會導致結果錯誤；2.關鍵字參數通過參數名指定，可改變順序且提高可讀性；3.默認參數值在定義時賦值，避免重複代碼，但應避免使用可變對像作為默認值；4.args和*kwargs可處理不定數量的參數，適用於通用接口或裝飾器，但應謹慎使用以保持可讀性。
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Jul 13, 2025 am 02:22 AM
處理API認證的關鍵在於理解並正確使用認證方式。 1.APIKey是最簡單的認證方式，通常放在請求頭或URL參數中；2.BasicAuth使用用戶名和密碼進行Base64編碼傳輸，適合內部系統；3.OAuth2需先通過client_id和client_secret獲取Token，再在請求頭中帶上BearerToken；4.為應對Token過期，可封裝Token管理類自動刷新Token；總之，根據文檔選擇合適方式，並安全存儲密鑰信息是關鍵。
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Python的magicmethods（或稱dunder方法）是用於定義對象行為的特殊方法，它們以雙下劃線開頭和結尾。 1.它們使對象能夠響應內置操作，如加法、比較、字符串表示等；2.常見用例包括對像初始化與表示（__init__、__repr__、__str__）、算術運算（__add__、__sub__、__mul__）及比較運算（__eq__、__lt__）；3.使用時應確保其行為符合預期，例如__repr__應返回可重構對象的表達式，算術方法應返回新實例；4.應避免過度使用或以令人困惑的方
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Python的垃圾回收機制通過引用計數和周期性垃圾收集來自動管理內存。其核心方法是引用計數，當對象的引用數為零時立即釋放內存；但無法處理循環引用，因此引入了垃圾收集模塊（gc）來檢測並清理循環。垃圾回收通常在程序運行中引用計數減少、分配與釋放差值超過閾值或手動調用gc.collect()時觸發。用戶可通過gc.disable()關閉自動回收、gc.collect()手動執行、gc.set_threshold()調整閾值以實現控制。並非所有對像都參與循環回收，如不包含引用的對象由引用計數處理，內置
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