Data-Preface-02环境与配置无知不如无知，无知是祸根。--柏拉图立志学好NLP，理论知识有方方面面（爬虫、编译原理、数据挖掘、机器学习、深度学习、可视化...）、实现和各种学习（scrapy、numpy、Pytorch、tensflow。..)，这个系列希望能有一个比较完整的基于Python的NLP实践，对应Data的理论部分。1.简介本系列的目的在Preface-01中已经说明，实现部分是基于Python实现各个算法。2.Anaconda-configurationAnaconda是一个开源的Python包管理器，可以方便我们管理不同的包和不同版本的Python。之后所有的实战内容环境都配置了Anaconda。首先去官网下载对应的版本（下载过程可能会有点长）；下载后点击安装，没有什么容易出错的地方；打开了好久，终于打开了Anaconda的GUI，但是进入终端，发现还是找不到conda命令，会提示==zsh:commandnotfound:conda==。解决方法如下：sudovi~/.bash_profile#复制内容，然后esc:q退出sudovi~/.zshrc#i进入编辑模式，复制内容，然后esc:wq退出source~/.zshrc#使其生效conda--version#查看版本，查看是否配置成功3.Anaconda-使用环境管理新建配置condacreate--namenewnamepython=versionnumberpackage1package2`例子：condacreate-ndata_envpython=3.6numpyscipy查看所有配置condaconfig--showenteranenvironmentsourceactivatedata_envdeleteanenvironmentcondaremove-ndata_env--all查看所有环境condaenvlistcommoncommands查看当前版本conda--version列出当前安装库condalist/condalist-ndata_envupgradealllibrariescondaupgrade--all升级一个库（会删除旧版本）condaupgradepipupdatealibrary（不删除旧版本）condaupdatepipinstall一个包pipinstalltensorflow安装包而不是依赖condainstalltensorflow删除一个包condaremovenumpy/condaremove-ndata_envnumpyaddmirrorcondaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/4.Anaconda-这次环境的配置如下（python最新版本是3.8.3，这里我们下载的是3.7.7）condacreate-ndata_env_37python=3.7国内下载的numpy是绑定的比较慢，所以我们使用清华的镜像源：#添加Anaconda的TUNA镜像condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/condaconfig--setshow_channel_urlsyes通过condaenvlist命令可以发现环境已经安装成功5.Jupyter-notebookJypyterNotebook是一款基于Web的交互式计算应用，可应用于计算的全过程：开发、文档编写、代码运行、结果展示。我们用它来打开我们所有的后续代码文件。但是如果直接输入命令jupyter-notebook，会发现是基于默认环境的，并不是我们之前创建的环境，所以我们需要安装一个插件来辅助：condainstallnb_conda#安装anacondaendogenousplug-insourceactivatedata_env_37#进入虚拟环境condainstallipykernel#安装jupyter插件然后我们使用jupyter-notebook命令打开后会发现如下图：可以选择创建notebook在环境中。参考资料zsh:commandnotfound:conda解决方案AnacondaMac下常用命令基于Anaconda通过清华镜像安装Tensorflow使用anaconda虚拟环境运行JupyterNotebook详解
