安裝conda環境：Linux下快速搭建優秀的Python開發環境

在Python中，Anaconda是最流行的一個數據科學和機器學習平台。它提供了一個虛擬環境，可以讓你在同一個操作系統下管理多個完全獨立的Python環境。這篇文章將介紹如何在Linux下安裝和配置Anaconda。

一、下載和安裝Anaconda

首先，打開Anaconda的下載頁面，找到最新版本的Linux版Anaconda軟件包，例如：

    $ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

下載完成後，運行以下命令，安裝軟件包：

    $ bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

在安裝過程中，你需要閱讀並同意軟件包的許可條款，然後選擇Anaconda的安裝目錄。如果你不確定安裝路徑，可以選擇默認路徑。之後，你需要按照提示完成安裝過程即可。

二、創建和激活conda環境

安裝完成後，你需要創建一個新的Python環境。在conda中，通過”創建環境”功能，可以在同一台機器上運行不同版本和不同配置的Python環境，而且它們之間互相獨立，不會相互影響。

創建並激活新的conda環境應該很簡單。在終端中，運行以下命令：

    $ conda create --name myenv
    $ conda activate myenv

在上述命令中，我們創建了一個叫做”myenv”的新環境，並使用conda activate命令激活了這個環境。 這樣就可以使用獨立的Python環境了。

三、使用conda管理Python庫和軟件包

conda不僅可以用來管理多個Python環境，還可以用來安裝、更新和卸載Python庫和軟件包。在conda中，我們可以通過以下命令來查看已安裝軟件包：

    $ conda list

我們可以通過以下命令來搜索並安裝需要的軟件包：

    $ conda search numpy
    $ conda install numpy

其中，這個例子中搜索並安裝了numpy軟件包。此外，conda還允許你通過以下命令來更新和刪除軟件包：

    $ conda update numpy
    $ conda remove numpy

四、整合conda和Jupyter notebook

Jupyter notebook是數據科學家使用最廣泛的開源工具之一。它可以允許你創建交互式、可視化的筆記本，並包含了可讀性強的代碼、文本和圖形。

Jupyter notebook支持同時使用多個內核來運行不同版本和配置的Python環境。使用conda，你可以在Jupyter notebook中創建一個新的Python環境。通過以下命令，我們可以將conda和Jupyter notebook整合起來使用：

    $ conda install jupyter
    $ jupyter notebook

這樣就可以在你的默認瀏覽器中打開Jupyter notebook，你可以通過瀏覽器來管理你的Python環境、運行代碼和創建交互式分析報告。

五、用conda打包和分享代碼

最後，使用conda，我們還可以方便地打包和分享Python代碼。通過以下命令，我們可以創建一個名為”mycode”的conda包：

    $ conda create --name mycode --file requirements.txt
    $ conda activate mycode
    $ conda pack -n mycode -o mycode.tar.gz

其中，requirements.txt存放了所有依賴軟件包的列表。在這個例子中，我們使用conda pack命令將這個環境打包到mycode.tar.gz文件中並分享給其他人來安裝、運行和測試我們的Python代碼。

六、總結

以上是在Linux系統下安裝和配置Anaconda的簡單步驟。通過使用conda，我們可以方便地管理多個Python環境、Python庫和軟件包，並整合了Jupyter notebook來創建可交互的Python計算環境。同時還可以方便地使用conda打包和分享Python代碼，方便分佈式開發。