需要的软件环境

我本人使用的是MacOSX，不过Windows和Linux也没有问题。

使用VSCode作为集成开发环境是一个不错的选择。

数据科学目前最流行的开发语言应该非Python莫属了。为了更方便地使用Python，我们需要一个包管理工具，来管理复杂的Python版本以及各种发布包，这就是Conda。

Conda可用于构建不同的python环境，各个环境之间相互隔离。

安装MiniConda

curl -o miniconda.sh https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
sh ./miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda
source ~/miniconda/bin/activate

上述三条命令分别是下载/安装/激活。

使用

激活后缺省环境名为base，可以通过以下命令查看当前所有环境

(py37) ➜  # conda info -e
# conda environments:
#
base                     /Users/edwardzhu/miniconda
py37                  *  /Users/edwardzhu/miniconda/envs/py37

创建并激活环境

conda create --name py37 python=3.7
conda activate py37

安装各种包

conda install pylint -y
conda install yapf -y
conda install dash -y

查看已安装的包

List all packages in the current environment:

    conda list

List all packages installed into the environment 'myenv':

    conda list -n myenv

Save packages for future use:

    conda list --export > package-list.txt

Reinstall packages from an export file:

    conda create -n myenv --file package-list.txt

.condarc

在$HOME目录下可以通过配置文件控制conda的行为，最主要的是设置channels，清华国内源

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: false