安裝aconda並開啓jupyter服務

linux下安裝
    1. 下載linux版本aconda
    2. bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh  (需要安裝bzip2)


管理虛擬環境
    source activate  # activate 能將我們引入anaconda設定的虛擬環境中, 如果你後面什麼參數都不加那麼會進入anaconda自帶的base環境, 這個命令在cmder工具中不好使
    source deactivate  # 退出環境
    source activate learn  # 切換虛擬環境

    conda create -n learn python=3  # 創建名稱爲lwarn虛擬環境
    conda create -n flowers --clone snowflakes  # 通過克隆來複制一個環境。這兒將通過克隆snowfllakes來創建一個稱爲flowers的副本
    conda env list  # 查看所有的環境
    conda install requests  # 安裝第三方包 或者 pip install requests
    conda remove requests  # 卸載第三方包 或者 pip uninstall requests, 這個命令會把相關的用到這個庫的包都卸載, 若只想卸載這一個, 可以使用pip uninstall
    conda list  # 查看環境包信息
    conda env export > environment.yaml  # 導出當前環境的包信息
    conda env create -f environment.yaml  # 重新創建一個相同的虛擬環境

    當使用conda安裝包失敗時, 可以直接在虛擬環境中使用pip


指定jupyter解釋器
jupyter kernelspec  
找到Jupyter Notebook內核指定的Python環境位置, 打開kernel.json文件, 編輯路徑即可


開始jupyter服務
    以下操作在虛擬環境中進行
    python -c "import IPython;print(IPython.lib.passwd())"   輸入密碼生成密文
    查看用戶目錄 ~/.jupyter 路徑下是否存jupyter_notebook_config.py 文件。若不存在，產生此文件 (jupyter notebook --generate-config)
    編輯此文件，在最後寫入
        c.NotebookApp.ip = '*'  # 允許訪問此服務器的 IP，星號表示任意 IP
        c.NotebookApp.password = u'sha1:xxx:xxx' # 之前生成的密碼 hash 字串
        c.NotebookApp.open_browser = False # 運行時不打開本機瀏覽器
        c.NotebookApp.port = 6676 # 使用的端口
        c.NotebookApp.enable_mathjax = True # 啓用 MathJa
        c.NotebookApp.allow_remote_access = True 
        c.NotebookApp.notebook_dir = r'G:/notebook'  # 文件存放路徑
    
    啓動服務 nohup jupyter notebook > /dev/null 2>&1 &   


Windows下安裝
    安裝
    安裝完成後添加環境變量
        D:\Anaconda3\Scripts
        D:\Anaconda3
    驗證安裝完成
        conda --version  # 出現conda版本
        python  # 可以進入到python環境

    安裝完成後無法導入numpy(有可能是沒有進入base環境)
        step1：首先以管理員的身份啓動cmd.exe； (不需要管理員)
        step1.5: 進入base環境
        step2：升級conda(升級Anaconda前需要先升級conda)命令爲：conda update conda 
        step3：升級anconda命令爲：conda update anaconda 
        step4：升級spyder命令爲：conda update spyder

        若升級conda失敗, 嘗試將源換爲清華的源 (配置文件在用戶目錄下的 .condarc)
            conda config --set ssl_verify no
            conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
            conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
            conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
            conda config --set show_channel_urls yes

    管理虛擬環境
        activate  # activate 能將我們引入anaconda設定的虛擬環境中, 如果你後面什麼參數都不加那麼會進入anaconda自帶的base環境, 這個命令在cmder工具中不好使
        deactivate  # 退出環境
        activate learn  # 切換虛擬環境


與pycharm共同使用
    conda create -n stock --clone base  創建一個解釋器
    在pycharm中添加解釋器的時候, 使用system interpreter添加 (得等一會pycharm更新解釋器才能用)



Pycharm中導入numpy失敗:

  Traceback (most recent call last):
    File "D:\Anaconda3\envs\stock\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py", line 16, in <module>
      from . import multiarray
  ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模塊。


  在命令行中, numpy是可以導入成功的, 但是在pycharm中就導入失敗, 可能是pycharm沒有獲取到conda虛擬環境中的相關的目錄(以後可能會修復)
  可以在conda的命令行中, 使用 print(os.environ["PATH"]) 獲取到環境變量, 再在pycharm中執行 print(os.environ["PATH"]), 對比一下, 將缺少的加入Pycharm的環境變量中
  比如現在就缺少這些:
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock;
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\mingw-w64\\bin;
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\usr\\bin;
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\bin;
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Scripts;
    D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\bin;
    D:\\Anaconda3;
  
  加入的路徑在 Run -->  Edit Configurations --> Templates --> Python --> Configuration --> Environment --> Environment variables 
  配置的值爲 PATH : D:\\Anaconda3\\envs\\stock;D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\mingw-w64\\bin;D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\usr\\bin;D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Library\\bin;D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\Scripts;D:\\Anaconda3\\envs\\stock\\bin;D:\\Anaconda3;