《Python数据挖掘与机器学习实战》—1.7.5 Anaconda和Spyder简介

1.7.5  Anaconda和Spyder简介

　　Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac OS和Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda进行package（包）和environment（环境）的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

　　这里先解释conda和Anaconda的差别。conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的Python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的Python、众多package和科学计算工具等，所以也称为Python的一种发行版。conda将几乎所有的工具和第三方包都当做package对待，甚至包括Python和conda自身。因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本的Python和各种package并能方便地切换。Anaconda的安装包和环境管理界面如图1-7所示。

图1-7  Anaconda安装包和环境管理界面

　　Spyder（前身是Pydee）是一个强大的交互式Python语言开发环境，提供了高级的代码编辑、交互测试和调试等特性，支持包括Windows、Linux和OSX系统。和其他的Python开发环境相比，Spyder最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能，可以很方便地观察和修改数组的值。安装了Anaconda后会同时集成Spyder开发工具。Spyder图形用户界面如图1-8所示。

图1-8  Spyder图形用户界面

　　下面是以上介绍的5种常用Python开发工具的特点总结，如表1-1所示。

表1-1  5种Python开发工具特点总结

       根据表1-1中的比较可知，Anaconda&Spyder更加简洁，功能更强大，适用于初学者，所以本书主要使用Anaconda&Spyder作为实例程序的开发工具，具体的安装及详细介绍将在下章中讲解。