Ubuntu搭建数据分析开发环境----Anaconda+jupyter_notebook+vscode
考研结束,成功上岸,目前处于空档期,所以打算好好做毕设的同时,也要额外学习一些别的东西,比如目前正在学习的数据分析课程. 今天利用晚上的时间搭建了一下数据分析的开发环境.记录一下,以防遗忘
配置过程很简单,只需要修改settings.json文件即可,添加如下代码:
"python.pythonPath": "/home/wangye/anaconda3/bin/python",
"python.autoComplete.extraPaths": [
"/home/wangye/anaconda3/lib/python3.4/site-packages"
],
"python.linting.flake8Enabled": false,
"python.formatting.provider": "autopep8",
"python.unitTest.unittestEnabled": true,
"python.unitTest.pyTestEnabled": true,
"python.unitTest.nosetestsEnabled": false,
"[cpp]": {
"editor.quickSuggestions": false
},
"[c]": {
"editor.quickSuggestions": false
}
其中,这两项要改成你自己的配置
"python.pythonPath": "/home/wangye/anaconda3/bin/python",
"python.autoComplete.extraPaths": [
"/home/wangye/anaconda3/lib/python3.4/site-packages"
],
一切结束之后,在vscode命令行中输入
python
如果显示以下内容,则为安装成功
Python 3.4.3 |Anaconda 2.3.0 (64-bit)| (default, Jun 4 2015, 15:29:08)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
vscode配置Jupyter其实很简单:
以上简单完成了配置.
你可能会担心,一旦安装好Anaconda并配置了其环境 之后,原来ubuntu的Python环境怎么办? 这个问题可以通过使用alias别名的方法进行解决 这样就会非常安全并且便捷操作
export PATH="/home/wangye/anaconda3/bin:$PATH"
alias python3="/usr/bin/python3"
alias pyana="/home/wangye/anaconda3/bin/python"
说明 :
3. export命令 一定是你自己的anaconda的路径
4. alias <自定义的别名> =“你的python路径”
5. 比如说,我定义了别名python3为系统中python3.x别名,所以在命令行中 键入 python3
显示的便是你python3的环境
同理 键入pyana 则一定是anaconda的环境: