1.4　搭建环境

Python存在Python 2（现在一般指Python 2.7）和Python 3（现在一般指Python 3.5及以上）两个不同的版本号。Python官方宣布于2020年停止Python 2的更新和维护，全面进入Python 3时代。考虑到学习和应用的普适性，本书的介绍以Python 3版本为基础。

目前流行的Python集成开发环境（IDE）很多，如PyCharm、Sublime Text、Eclipse+PyDev和Anaconda中的Spyder。不同的软件、系统的安装和配置方式各不相同，本书使用Anaconda平台的Jupyter Notebook对Python进行介绍。Anaconda是非常强大的跨系统开源计算平台，支持个人PC使用的Windows、Linux和macOS系统，提供的近1000个开源软件包，基本上可以满足个人或团队进行数据处理的需求。

为了满足不同读者的需求，本书介绍两种Python线上平台，以及本地机器环境下相关软件的安装和配置，读者可任意选择使用。

1.4.1　线上平台

网络上现在有很多在线的Python解释器，读者可以在计算机有网络服务的情况下通过浏览器运行代码。因为软件包的导入和计算都在服务器端，所以读者不需要较高配置的计算机就能实现Python的学习和数据分析。

本书推荐两个免费的Jupyter Notebook网站，读者可以结合自己计算机的配置和网络情况进行选择。

（1）Jupyter官方提供的Try Jupyter网站（https://jupyter.org/try），如图1-1所示，该网站包含学习在Jupyter中使用Python和文本书写的例子和练习，读者可以在Try Python with Jupyter的主页（在Try Jupyter网站选择使用Python）运行、调试代码，并下载Jupyter笔记本到本地存储。

（2）微软公司提供的Jupyter数据探索学习平台Azure（https://notebooks.azure.com/），如图1-2所示，支持在线运行多种编程语言进行数学科学探索，其中比较常用的是Python和R语言。读者可以通过微软账户创建仓库，新建Jupyter Notebook并书写代码和探索数据，完成后可以保存，也可以与他人分享（使用过GitHub等开源仓库的读者会发现这个平台的操作和它们极为相似）。

图1-1　Jupyter官方提供的Python在线Notebook页面

图1-2　微软Jupyter数据科学学习平台

推荐读者使用Azure平台，因为其在创建、使用、保存与分享方面更具优势，不过读者首先需要创建一个微软账号。

随着时间的推移，我们相信会有越来越多的线上Jupyter Notebook平台，感兴趣的读者不妨搜索、汇总，选择最适合自己学习和使用的平台。

1.4.2　本地机器环境下相关软件的安装

如果想要在本地部署学习环境，那么可以选择安装两款软件。第一款软件是上文已经提到的Anaconda，为必需软件；第二款软件为nteract（https://nteract.io/），见图1-3，为可选软件。与Anaconda默认提供的Jupyter Notebook不同，nteract像我们常用的文字编辑器一样，界面非常简洁，可以非常方便地编辑Jupyter Notebook文件（文件扩展名为.ipynb）。推荐使用nteract，本书后续的代码和文档展示都会使用到它。虽然nteract目前只有alpha版本（测试版），功能还在不断完善中，但是这不会影响我们使用它学习Python。其实，由于Jupyter Notebook与nteract运行Python都基于IPython内核ipykernel，除了界面、显示效果和一些细微之处，两者在使用上并没有太多的不同，因此不用纠结于是选择使用默认Jupyter Notebook还是nteract进行Python学习的问题。

图1-3　nteract官网页面

1．Anaconda的下载与安装

到Anaconda官网中下载对应操作系统的Python 3版本Anaconda。

在搜索引擎中输入关键字“Anaconda”，也可以轻松地找到Anaconda官网地址，如图1-4所示。

图1-4　查找Anaconda

Anaconda下载页面会根据你使用的操作系统（Windows、Linux、macOS）自动推荐相应的安装包，如图1-5所示。根据自己的操作系统位数（目前市面上的计算机以64位为主），单击左侧Download下方的下载链接进行下载。

图1-5　Anaconda官网页面

如果读者在阅读本书时，Anaconda的Python版本与图1-5所示的Python 3.7有所不同，可以选择更新的版本或者在网络上寻找Python 3.7版本的Anaconda进行下载。由于Python的向下兼容性，即使使用更新的版本，本书所有示例代码不出意外也都能成功运行。

2．Anaconda在Windows与macOS系统上的安装

Windows与macOS系统中的Anaconda安装都是图形化的，与普通办公软件的安装类似，非常简单。

下面以Windows系统下的安装为例进行详细说明。

首先双击下载的Anaconda安装器，单击“Next”，如图1-6所示。

图1-6　单击“Next”

程序会弹出许可协议界面，单击“I Agree”，如图1-7所示。

图1-7　单击“I Agree”

接下来选择安装类型：是为计算机的每一位用户（第二项）还是仅仅当前用户（第一项）安装Anaconda。如果不确定，则选择默认选项，单击“Next”即可，如图1-8所示。

图1-8　选择合适的安装类型

接下来需要为Anaconda选择合适的安装位置。推荐将Anaconda安装在用户目录的Anaconda3目录（如果不存在，可以新建）下，如图1-9所示。如果选择其他目录，请尽量避免安装路径含中文名称。

图1-9　选择合适的安装位置

下一步是设定高级安装选项：环境变量。虽然Anaconda默认不推荐将Anaconda添加到环境变量，但这里推荐勾选该选项，如图1-10所示。勾选该选项的好处是我们可以通过终端（Windows中的cmd）访问所有的Anaconda组件，包括Python、Spyder、Jupyter Notebook等。

图1-10　选择合适的安装位置

单击“Install”进行安装，如图1-11所示。由于安装的内容很多，所以整个安装过程耗时较长，一般需要半小时左右，请耐心等待。

图1-11　安装进度

安装进度条完成后，单击“Next”，如图1-12所示。

图1-12　安装进度条完成

Anaconda推荐安装VS Code代码编辑器，该软件可装可不装，请自行选择。如果不安装，单击“Skip”跳过即可，如图1-13所示。

图1-13　跳过安装Visual Studio Code

最后，单击“Finish”完成安装过程。

3．Anaconda的Linux版本的安装

在Linux系统上安装Anaconda是使用命令行方式进行的（也适用于macOS系统），下载完Anaconda的Linux版本后，打开文件所在目录，并在该目录下打开终端（也可以从其他目录使用cd命令切换）。

然后，输入命令：

# 除了使用浏览器，也可以通过终端运行以下命令下载Anaconda
# wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

# 添加执行权限
chmod u+x Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
# 执行安装
./Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

# 也可以直接使用Bash进行安装
bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

接着按照提示按回车键或单击“Yes”。注意：最后安装程序提示是否将Anaconda添加到环境变量时，一定要键入“Yes”同意。

最后，测试Anaconda是否已经安装成功。新建一个终端，键入下面命令后将会打开Jupyter Notebook（在Windows操作系统中，使用<Windows+R>组合键，然后输入“cmd”）。

jupyter notebook

默认情况下，浏览器会自动打开，跳转到主页面，如图1-14所示。

图1-14　本地浏览器Jupyter Notebook主页

如果读者想进一步了解Anaconda及其安装、Jupyter Notebook的相关知识，不妨多查阅网络上的资料，目前网上相关的介绍和问题解答非常丰富。

4．nteract下载与安装

到nteract官网下载不同操作系统对应的软件版本，在Windows、macOS与Linux系统中都可以直接安装。

安装后直接单击软件图标打开，软件主界面如图1-15所示。

图1-15　nteract界面

单击菜单栏中的“Runtime”，如果出现“Python”字样，那么说明nteract可以正常使用，同时左下方也会出现“python3”标记。如果没有出现上述内容，那么需要检查是否已经成功安装Anaconda，并将其添加到环境变量。

到此为止，我们已经成功搭建了Python的学习环境，迈出了学习Python数据分析的第一步。从下一章开始，我们将正式进入Python基本语法与操作的学习。