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
vscode
启动vscode，安装python扩展，就可以自动发现conda创建的各个环境，选择一个就可以了，如果没有发现，那就关闭code重新启动。
成果验证
启动VSCode，新建一个python文件，输出一行Hello World!
