<新手起步>建立適合windows的python資料分析及機器學習開發環境

Jun 18, 2018

python windows environment recommendation for a starter

不久前對於python幾乎還是純新人的我，光是在網路上繁雜的資訊中，學著摸索並建立簡單適合的開發環境，都覺得十分不容易，故以自己的歷程推薦一組適合的方式，建立python資料分析與機器學習的開發環境，以做為碼農人生的第一篇，提供跟我一樣的迷途小羊們一個簡單有力的方向，降低一起步命就先掉一半的困擾。

介於網路上很多這方面的資源流程，重複的就不多贅述，想要在WINDOWS系統下建立起基本python及tensorflow機器學習開發環境，就照著推薦的流程走再來修正吧。

推薦網址:

個人目前是在windows 10系統中以python 3 做為腳本語言，搭配 anaconda建立起的虛擬環境及套件整合，以VS code進行語言編輯，採用直接適合windows的方式，沒有另建立起Linux虛擬環境。

第1篇網址為主要的安裝流程，請照著第一篇裡的所提的流程走(記得全以系統管理員權限執行安裝)，安裝 VS code及anaconda for python3及github(cmder及virtualenv先不動，virtualenv是獨立啟動虛擬環境，新手在與anaconda一起使用時，容易造成新增的Module讀取失敗或錯誤)，此外，關於github請以第2篇網址內容的流程，增加tortoise git的安裝。

再安裝完以上軟體後，打開VS code，並在如下圖示搜尋Anaconda Extension Pack安裝(還可以安裝python除錯工具、中文語言套件、 Jupyter Notebook連結套件、excel或csv檢視器…etc)

首先，我推薦的開發環境視窗(IDE)為Jupyter Notebook 與visual studio(VS) code二選一，也就是身為一個小碼農最後會所在執行程式編輯的地方。(其中Jupyter Notebook為適合大數據分析，以網頁為基礎的開發框架，也已被囊括在anaconda裡，可以在安裝anaconda完從開始工具列直接點擊執行，不用另外安裝。)

但尤其推薦VS code來新手上路，因為VS code可以輕鬆連結git、anaconda與Jupyter Notebook，還有可以很輕鬆地以像是matlab般的，進行程式碼除錯及除錯中觀看變數情況，甚至有為數不少的視窗輔助套件可以應用，像是打開csv檔的套件，可以很輕鬆瀏覽一下數據的結構及指引(而且介面酷炫點才比較有專業感覺呀XD(重點錯誤))。

換句話說…整個程式語言的流程是在(1) VS code編輯、執行、除錯，而做這些步驟(2)實際上背後是在anaconda建立起的虛擬環境進行，裡面除設置好python編譯的主程式外，亦建立好可以連結對應該編譯程式所需的電腦系統terminal(windows為cmd)，以及撰寫python程式需要的module(而且很配合你的電腦環境狀況)，讓你不用面對以pip安裝套件時老是出錯，或是呼叫不到套件的困擾，當執行所撰寫的程式語言時，實際上是(3)啟動該虛擬環境下的python3來編譯，因此當我們想要為一個主題開立一個新專案時，我們也可以很輕易的用anaconda navigator為每個專案建立虛擬環境。

另外我們來談談建立虛擬環境的緣由與目的，建立虛擬環境的目的是

(1)避免變數汙染: 如果所有不同case的程式碼都在同一個環境下執行，則一些全域變數，可能汙染到其他不相關的程式檔案所需要的變數，造成編譯錯誤、失敗或結果不正確。

(2)適當編譯介面:有些程式或套裝軟體的套件開發配合的是python2，有些配合的是python3，故以anaconda來分別對不同需求建立對應的開發環境，才可正確執行程式。(不過鑑於python2未來很多套件不支援，建議採用python3開發)

第三篇網址是關於機器學習環境的安裝，想以windows執行學習機器學習的朋友，請參考這篇建立環境架構，惟裡面提到的啟動虛擬環境並再以pip安裝tensorflow這件事，亦可以在anaconda navigator中進的enviroment->(你的環境名稱)旁邊的箭號->open terminal中進行，比較不會出錯。

至此，已完備所有基本的安裝了，就來表達一下每次工作打開編輯器的流程正確姿勢吧

在開始工具列打開anaconda navigator -> 切換到environment欄選擇自己的虛擬環境名稱(或在下按create建立新的)->選擇VS code Launch->打開VS code後，選擇自己建立的虛擬環境所在的資料夾->建立及撰寫py程式碼檔案。

若要安裝anaconda沒有附帶的python module，則在anaconda navigator/environment中，自己專案旁邊的箭號點open terminal 輸入對應的pip或conda指令搜尋並執行對應的安裝包

接下來，就歡欣鼓舞的一起加入python程式碼農的行列吧!!

若有任何問題，歡迎留言詢問，我會就我學習到的來協助，一起進步吧

若喜歡這篇文章，也請不吝給我些鼓勵喔:)