摘要：武侠，是成人的童话。江湖，是门派的斗争。数据科学已经开山立派，Python便是其中独领风搔的兵器。如果数据科学是IT武侠中的咏春，那么Anaconda便是数据科学中的八斩刀。做数据分析，Anaconda，你值得拥有。
武侠，是成人的童话。江湖，是门派的斗争。要想在江湖中闯出名堂，那么称手的兵器很有必要。数据科学已经开山立派，Python便是其中独领风搔的兵器。
Python已经成为数据分析领域事实上的标准了，详情参见文章《0x01 念念Python，必有回响》。如果你的目标是成为一个数据科学家或者数据工程师，那么配置好自己的Python环境尤为重要。
Anaconda是一个第三方的Python集成环境，主要用于科学计算领域。而我通常会把它当成一个数据分析的专用环境，主要是因为省事。官方网站为：www.continuum.io，在官网上的介绍中，可以看出，他集成300多个python包，基本上在数据分析领域的所有包都包含了，当然会包括最常用的数据分析包：Ipython, Numpy, Scipy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib等。
Python的包管理器有pip和easy_install，本来是很方便的。相信你也会在Mac，Ubuntu，Centos下自己安装过常用的如Numpy, Scipy,Scikit-learn的情况下，但通常不会那么顺利，在各种情况下，会有相应的版本依赖问题。也许你还会尝试homebrew，apt-get或者yum等工具来安装，但安装的包和pip安装的还是会有些区别，这某些情况下，你会在程序中遇到问题。
在偶然的机会下，发现了Anaconda这个集成环境，于是往后的所有环境，我都是直接用它来替换了官方的Python版本。做数据分析和挖掘，我们应该把精力放到有限且有效的事情上，而不是去折腾各种环境导致的问题。我们需要的是打开Ipython，import你需要的包，开始分析。
做数据分析，Anaconda，你值得拥有。目前支持python2.x系列和3.x系列，同时支持Mac，Linux, Windows系统，而且有32位和64位对应的包。你需要的是下载它的不到300M的压缩包，使用一个shell命令即可解压安装。
通常选择安装到/opt/anaconda目录后，将路径添加到PATH环境变量里的最前面，或者你也可以建立符号链接到/usr/bin/python和/usr/bin/pip，这样以后使用就不会再有问题了。修改/opt/anaconda目录的属主为自己的用户，以后pip安装的包，依然会在这个环境下。另外，Anaconda本身还提供了conda包管理器来安装或升级相应的包。
把自己常用的Python环境归档，这样还有一个好处，你可以随时移植到相应的系统上。比如，做深度学习的时候，需要强大的显卡和大内存支持的机器，刚好有一个目标环境，上面有Nvidia tesla k20的显卡环境，内存128G，但唯一的缺点是无法上外网，你要在上面重新搭建Python的运行环境是很困难的。此时，把你在相应系统，比如Linux上的/opt/anaconda环境，直接打包，拷贝到目标机器，解压就可以调用你所有的依赖库了。
最后，Aanconda是免费和开源的，不用担心版权和费用问题，可以用于商业用途。你甚至可以基于它进行二次开发和发行你自己的版本。
八斩刀是咏春中最厉害的兵器，Python是一条大蟒蛇，Anaconda翻译为水蟒。如果数据科学是IT武侠中的咏春，那么Anaconda便是数据科学中的八斩刀。
一件好的兵器能加快你的练功的进度，但最后能修炼到出神入化的功夫，除了刻苦训练，那还得管住我们的心。《师父》中陈识说，每日挥刀500下,这个数字管住了我。如果我们能坚持做到每天写50行Python代码，那么这个数字应该能管住我们。
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