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2023-10-04 03:34:30
新手在刚刚开始数据科学的学习时会遇到很多问题,而往往最简单的问题也最容易犯错。其中,搭建一个好的工作空间将让你避免很多不必要的麻烦。关于这个问题,荷兰数据分析师ChristiaanDollen近日发表了一篇博文,在文中他分享了用VisualStudio(VS)和Python设置自己的数据科学工作区的经验,雷锋网AI开发者将全文编辑如下:
如果你刚开始从事数据科学领域,那么创建一个个人工作空间将帮助你保持项目的有序性。有很多不同的工具可以使用。在这篇文章中,我将向你展示如何使用一些业内最常用的工具在MacOS上建立自己的工作区。当然,Windows平台的步骤和MacOS几乎相同。在学完之后,你将能够:
Anaconda主要用于应用数据科学、机器学习、数据处理、分析等。它允许你管理你自己的环境和将在项目中使用的包。为了构建我们的工作区,我们需要安装和配置Anaconda。步骤如下:
现在,我们已经在我们的环境中成功地安装了一个新的包。这将允许你导入包相关的库,并在脚本中使用GoogleAPIPythonClient。但是,如果你已经在基本环境中运行了包,并且不想冒险,以免造成当前环境设置混乱呢?你可以使用新环境并为该环境安装不同的包。现在我们知道了如何安装一个包,接下来将展示如何从VSCode中更改你的Python环境。
除了在自己的自定义工作区中工作之外,你还可以在编辑器本身中管理Anaconda。这样做的话,你就不必反复运行AnacondaNavigator,只需直接从编辑器中运行一个Python环境,这样你就可以继续编码了。
管理你的Python环境可能会让人头疼。了解如何管理你的环境和软件包会让你的工作更加灵活,并能防止某个环境突然停止工作的压力。希望这篇文章对你有所帮助,编码愉快!
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