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数据化风控：问题导向、应用至上、解决痛点

什么是Anaconda

作为编程0基础的金融民工，学习Python的雄心很容易被生生拍在“Python安装和环境配置”上，再也爬不起来。

还好有很多大侠搞出了Python数据处理和科学计算平台，打包成一键安装的Python发行版本，这其中的佼佼者是Anaconda。

Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，装上Anaconda，就相当于把 Python 和一些如 Numpy、Pandas、Scrip、Matplotlib 等常用的库自动安装好了，使得安装比常规 Python 安装要容易。

Anaconda还自带了Spyder、Jupyter Notebook等交互式代码撰写、调试工具环境，以及第三方库的图形化管理工具等。

为什么用Anaconda

从英文原意看，Python是蟒蛇，Anaconda是巨蟒。那官网的Python和Anaconda是啥区别呢？

打个比方，官网的Python就相当于使用安卓（Android）原生系统的Google手机，拿到手机，你需要的功能得自己一个个下载App（Python中的功能包/库）安装才能实现，这个过程中你需要爬过google框架安装、应用市场账号注册、开发功能打开等等一系列的坑。

而Anaconda就像是运营商定制的华为手机（EMUI系统），基础功能都齐活了，开箱即用。界面友好安卓app开发入门教程，你想到的和没想到的都给你准备好了，美好到让人感觉Android的世界本来就是这样。

再简单地说，Python就相当于空荡荡的淘宝，各种功能的代码/包/库就相当于淘宝上的各种商家，Anaconda就相当于强大的淘宝手机App。

作为编程0基础的金融民工，选择使用Anaconda作为入门工具，可以避免很多非IT人员入门Python的灵魂问题：

下载Anaconda

Anaconda的官方网站是，但由于一些特殊原因，访问非常地慢。

国内下载Anaconda一般通过清华大学的开源软件镜像库，下载地址：

截止2019年10月，比较稳定的Anaconda版本为5.3.1。在Windows环境下区分32位和64位版本，Python区分2.7和3.5版本。

需要注意的是Python的2.7和3.5版本分别代表了Python发展的两个分支，不是其他软件版本迭代的含义。考虑到学习资源、包的兼容性，一般使用2.7版本。

如，Windows下64位的机器选择版本为Anaconda2-­5.3.1­_Windows­x86_64.exe，下载地址：

安装Anaconda

本文安装的环境为Windows10、64位系统，适用于Windows7及以上环境。

为了避免奇怪的问题，一般建议将Anaconda直接安装在非系统盘的根目录下，如D:\Anaconda2。

鼠标选中Anaconda2-­5.3.1­_Windows­x86_64.exe，右键“以管理员身份运行”。运行安装程序，安装时一般就直接点击下一步，涉及给那些用户使用时，选择all user。

在Windows7机器上，安装最后可能会报“failed to create anacoda menue”，可以忽略这个错误，继续下一步，不影响安装进程。

如果报了上面这个错，需要在安装完成后，通过“我的电脑­>属性­>高级­>环境变量­>系统变量”，在系统变量里找到PATH，双击PATH，在结尾加上";D:\Anaconda2;D:\Anaconda2\Scripts"(不要引号)。

安装完成后，点击Windows系统的开始菜单，可以看到Anaconda环境自带的程序：

主要菜单功能说明如下：

集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment ）是用于提供程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面等工具。集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务套。

测试Anaconda下的Jupyter Notebook1.Python代码编辑环境

Python本质上是一门自然语言层级的编程语言，需要按照其定义的语法规则，写出代码，然后在python环境中运行、调试，实现想要的功能。

打个比方，Python就相当于空荡荡的淘宝，卖家开了店，就需要按照淘宝规定的方式和要求对货物进行描述、定价等，然后才能上架上新。

根据Python定义的语法规则写出的Python代码实际上就是一个文件，只不过文件扩展名不是.txt而一般是.py。

理论上，可以直接使用Windows系统自带的写字本写代码，然后提交到Python环境下调试、运行。但如果有个好的代码编辑环境，无论是交互、错误跟踪、结果展现等都更方便。

常见的Python代码编辑工具比较如下：

Anaconda安装完成，就自带了Spyder、Jupyter Notebook两个代码编辑、调试工具环境。

2. Jupyter Notebook的运行环境

由于Jupyter Notebook是运行在浏览器环境中的交互式代码编辑环境，对浏览器的版本有一定要求。如果是Windows10自带的IE10及以上没有问题。

如果在用的浏览器版本比较低，建议安装firefox，效果会更好。

建议下载安装官方纯洁版的firefox，否则容易被装上某家的“全家桶”。官网下载地址：[32位firefox下载地址]() [64位firefox下载地址]()。

firefox安装完成后，启动后会提示将其设为默认浏览器，选择“是（yes）”。

3. 启动Jupyter Notebook

点击开始菜单中的Jupyter Notebook

第一次启动会比较慢，还会出现一个显示了很多提示信息的黑色命令行窗口（务必不要关闭此窗口）。

然后会自动打开浏览器显示Jupyter Notebook的首页，一般是展示默认目录下的文件。

4. 创建一个空白的代码编辑文件

点击Jupyter Notebook的首页右上角的New，看到一个包含Python的菜单，创建一个新的代码编辑文件。

我的系统安装了Python2和3两个环境，可以看到两个不同的Python，默认安装只有一个。

4.第一行Python代码

在空白的代码编辑文件输入第一行Python代码（在屏幕上打印出hello world），并按住Ctrl+回车执行安卓app开发入门教程，结果显示在代码下面。（图片上的红色箭头和红字为手工添加的说明，不是环境自动显示的）

恭喜

！到这一步，说明Anaconda环境安装成功，可以开始数据化风控的新征程了。

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