【AI小白】附录：环境安装

简介

目前AI领域主流的语言是python（数据分析也会用R语言）。

我们之后的全部教程也将会以python3为基础（推荐使用3.6版本）。对python还不了解的朋友推荐看 菜鸟教程  或者 廖雪峰 教程。

环境安装

1. 安装Anaconda（python管理器）

对于新手，笔者强烈推荐使用 Anaconda，一劳永逸。（linux和mac用户电脑自带python,可跳过此步骤）

关于Python版本的困境: 目前常用的python语言有python2（正逐步被淘汰）和python3这两个版本。就python3而言，常用的版本又有3.5、3.6等等。就算版本统一了，很多python包(package)之间又会存在不兼容等问题…… 

因此常常出现这样的情况：对于项目A，我们采用python3.5版本，使用一些包; 对于项目B，我们又采用python3.6，使用另一些包。

那么有没有什么方法可以让我们便捷地在不同版本、不同包的python语言直接切换呢？ 当然有了，那就是Anaconda!（另一种常用的是Virtualenv）

Anaconda是一个很好的python语言的环境管理器，同时又包含了numpy, pandas等我们做机器学习（关于机器学习、人工智能的区别会在第一讲讲到）会常常用到的包。（缺点是体积有点大，如果下载较慢，请移步清华镜像）

在 Anaconda 网站，选择自己的操作系统，下载python3.6版本。

下载完后根据提示安装即可。

安装成功后在搜索栏搜索Anaconda ，我们使用Anaconda Prompt程序（Anaconda Navigator 是界面化的操作程序，十分简单易用，有兴趣的读者可以自己摸索使用）

我们运行Anaconda Prompt会进入到控制台。（前面有讲Anaconda是一个python版本控制器，可以管理多个python版本，关于Anaconda的多版本管理见Anaconda完全入门指南(作者: AC手环)）

在控制台输入python -V可以查看python版本。输入python直接进入python环境。

2. Jupyter notebook（强大的交互式笔记本）

Jupyter notebook是一个很强大的交互式笔记本，几乎所有使用python来实现人工智能的程序员都会使用它来编写程序。

我们将会使用pip来安装Jupyter notebook（以后安装所有其他的python包我们也都会使用pip）

关于pip: pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。 Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具。

通过执行pip install jupyer 来安装jupyter notebook

由于该下载过程需要访问国外服务器，可能下载速度会很慢，我们可以指定使用国内镜像如：

pip install jupyter -i http://pypi.douban.com/simple/ 

看清运行环境，注意不要犯下图的毛病。

如果一切顺利，那么执行 jupyer notebook后会出现如下内容。默认情况下浏览器会蹦出一个网站。如果没有的话，在浏览器中打开如下图的地址。（token=???内容各个电脑不同）

默认页面如下

选择New – Python3 新建一个python3语言的ipynb文件

新建文件后，我们就可以在其中写Python代码了。通过“回车+shift”键可运行一个代码块内代码并新建一个代码块。（更多jupyter操作见 
Jupyter notebook快速入门（作者:Little_Rookie ））

小结

本节我们安装了anaconda(可以视为python管理器)与jupyter(强大的交互式笔记本)

关于环境配置，无需搞懂其背后的原理（即没必要，又浪费时间），可以运行即可。然而很多时候由于各种各样的原因，对有的电脑来说一下就配置好的环境对某些电脑来说却又遥不可及。

对于各种各样奇怪的报错（配置环境、执行程序时的家常便饭）不要轻易气馁。多上网查资料，尝试自己解决，这是一项很重要的能力。

笔者曾在某个程序配置环境上折腾了半个多月，所以光是折腾了一个下午没有丝毫结果也不要轻易放弃。

下节，我们将正式开始人工智能的学习。先从，讲故事开始……

作者：M小白

未完待续…