Программа anaconda что это

Развертываем Anaconda – дистрибутив Python для data science

Как и многие другие, однажды я начал свой путь в быстро растущей сфере науки о данных. Когда проходил курсы по языкам программирования R и Python на Udemy, я скачивал и устанавливал нужные приложения независимо друг от друга. Столкнувшись с трудностями установки data science пакетов вроде NumPy и Matplotlib и пытаясь «подружить» различные зависимости, я и узнал о дистрибутиве Anaconda для Python.

Пакет легко скачать и установить, имеется поддержка Linux, MacOS и Windows. Мне нравится, как Anaconda облегчает новым пользователям первые шаги.

В дистрибутив входит более 1000 пакетов для работы с данными, а также пакет Conda вместе с системой управления виртуальной средой. Благодаря этому отпадает необходимость устанавливать каждую библиотеку по отдельности. Как отмечено на сайте Anaconda, «Пакеты для Python и R в репозитории Anaconda настраиваются и компилируются в нашей безопасной среде, так что вы получаете оптимизированные исполняемые файлы, которые просто работают на вашей системе».

Я советую использовать Anaconda Navigator — десктопный графический интерфейс (GUI), предоставляющий доступ ко всем приложениям в дистрибутиве, включая RStudio, iPython, Jupyter Notebook, JupyterLab, Spyder, Glue, и Orange. Среда исполнения по умолчанию — Python 3.6, но вы можете с легкостью установить Python 3.5, Python 2.7 или R. Документация невероятно подробная, а дополнительную поддержку можно получить от замечательного сообщества пользователей.

Установка Anaconda

Чтобы установить Anaconda на мой ноутбук (Linux, Core i3 с 4Гб RAM), я скачал установщик Anaconda 5.1 для Linux и запустил для файла проверку хеш-суммы md5sum :

$ md5sum Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

Дальше я последовал инструкциям в документации. Там предписывали запустить следующую bash-команду (даже если ваша командная оболочка — не Bash):

$ bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

Я в точности придерживался указаний, и процесс установки занял около 5 минут. Инсталлятор спросил, желаю ли я добавить путь к установленной Anaconda в переменную среды PATH в моем файле /home//.bashrc . Я согласился и перезапустил shell, чтобы применить изменения в .bashrc .

После установки запустил Anaconda Navigator с помощью следующей команды:

$ anaconda-navigator

Каждый раз при запуске Anaconda Navigator проверяет наличие новых версий и предлагает их установить.

Anaconda успешно обновилась, возвращаться к командной строке не понадобилось. Первый запуск Anaconda был несколько медленным. Учитывая обновления, на то, чтобы приступить, ушло еще несколько минут. Обновления можно также запустить вручную при помощи следующей команды:

$ conda update anaconda-navigator

Поиск и установка приложений

Запустив Navigator, я смог исследовать разнообразие приложений, поставляющихся с Anaconda Distribution. Согласно документации, версия Anaconda для Python 3.6 (64 бита) поддерживает 499 пакетов. Первым приложением, с которым я ознакомился, было Jupyter QtConsole.

Его простой в использовании GUI поддерживает встроенные графики и подсветку синтаксиса.

Jupyter Notebook уже включен в дистрибутив, поэтому в отдельной установке нет нужды (в отличие от других сред разработки Python, которыми мне приходилось пользоваться).

С RStudio я уже был знаком. Этот инструментарий не установлен по умолчанию, но добавляется одним кликом мыши, как и целый ряд других приложений: JupyterLab, Orange, Glue, Spyder и т.д.

Одно из преимуществ дистрибутива Anaconda – возможность настроить несколько сред разработки. Например, если я захочу создать среду c Python 2.7 вместо дефолтной версии Python 3.6, я введу в консоли:

$ conda create -n py27 python=2.7 anaconda

Conda позаботится об установке. Чтобы ее запустить, введите в терминале:

$ anaconda-navigator

Выберите среду py27 из выпадающего списка «Приложения на» в Anaconda GUI.

Больше об Anaconda Python

Информации об Anaconda очень много. Если желаете глубже изучить ее инструментарий, можно начать со списка ресурсов на этой странице и с данного форума.

Источник: pythonist.ru

Anaconda — Среда разработки Python

Интегрированная среда разработки для научного программирования на языке Python и R. Русский язык. Скачать Анакода для Windows.

19 июня 2022 г. 16:36 Русский BSD

Интегрированная среда разработки для научного программирования на языке Python и R. Дистрибутив Anaconda имеет открытый исходный код и является самым простым способом выполнения в Python / R научных данных и машинного обучения на Linux, Windows и Mac OS X. Насчитывается более чем 15 миллионов пользователей по всему миру. Переведена на русский язык.

Дистрибутив Anaconda

Среда разработки Anaconda является доступным для скачивания дистрибутивом языков программирования Python и R для научных вычислений (научные данные, приложения машинного обучения, крупномасштабная обработка данных, прогнозная аналитика и т.д.), что направлено на упрощение управления пакетами и их развертывания. Версии пакетов управляются системой управления пакетами conda. Дистрибутив Anaconda включает в себя пакеты data-science, подходящие для Windows, Linux и MacOS.

Дистрибутив Anaconda поставляется с более чем 1500 пакетами, а также пакетом conda и менеджером виртуальной среды. Он также включает в себя графический интерфейс, Anaconda Navigator, в качестве графической альтернативы интерфейсу командной строки (CLI).

Отличия от базовых инструментов в среде разработки Python

Большая разница между conda и менеджером пакетов pip заключается в том, как управляются зависимости пакетов, что является проблемой для научных данных в Python и причиной существования conda.

Когда pip устанавливает пакет, он автоматически устанавливает все зависимые пакеты Python, не проверяя, конфликтуют ли они с ранее установленными пакетами. Он установит пакет и любые его зависимости независимо от состояния существующей сборкой. Из-за этого пользователь с рабочей сборкой, например, Google Tensorflow, может обнаружить, что она перестает работать, используя pip для установки другого пакета, который требует другой версии зависимой библиотеки numpy, чем та, которая используется Tensorflow. В некоторых случаях может показаться, что пакет работает, но дает различные результаты в деталях.

Напротив, conda анализирует текущую среду, включая все установленные в настоящее время, и вместе с любыми указанными ограничениями версии (например, пользователь может пожелать иметь версию Tensorflow 2,0 или выше), разрабатывает способ установки совместимого набора зависимостей и показывает предупреждение, если это невозможно сделать.

Пакеты с открытым исходным кодом могут устанавливаться отдельно из репозитория Anaconda, Anaconda Cloud, или собственного частного репозитория или зеркала, используя команду conda install. Anaconda Inc компилирует и собирает все пакеты в репозитории Anaconda, а также предоставляет двоичные файлы для Windows 32/64 бит, Linux 64 бит и macOS 64-бит. Все, что доступно на PyPI, может быть установлено в среду conda с помощью pip, и conda будет отслеживать, что он установил сам и что pip установил.

Сборка Anaconda2 по умолчанию включает Python 2.7, а Anaconda3 — Python 3.7. Тем не менее, можно создать новые среды, которые включают в себя любую версию Python, упакованную с conda.

Графический интерфейс Navigator

Anaconda Navigator — это графический пользовательский интерфейс (GUI) среды разработки python, включенный в дистрибутив Anaconda, который позволяет пользователям запускать приложения и управлять пакетами conda, средами и каналами без использования команд командной строки. Anaconda Navigator может искать пакеты в облаке Anaconda или в локальном репозитории Anaconda, устанавливать их в среде, запускать пакеты и обновлять их. Он доступен для Windows, macOS и Linux.

По умолчанию в Anaconda Navigator доступны следующие приложения:

• JupyterLab;
• Jupyter Notebook;
• QtConsole;
• Spyder;
• Glueviz;
• Orange;
• RStudio;
• Visual Studio Code.

Менеджер пакетов Conda

Conda является менеджером пакетов и системой управления средой разработки языков программирования Python и R, которая устанавливает, запускает и обновляет пакеты и их зависимости. Он был создан для программ Python, но он может упаковывать и распространять программное обеспечение для любого языка (например, R ), включая многоязычные проекты. Пакет conda и менеджер среды включены во все версии Anaconda, Miniconda, и Anaconda Repository.

Обновление установленных в среде разработки пакетов для Python

Обновить пакеты среды разработки для Python можно с помощью conda. Просто запустите «Anaconda Prompt» и там напишите «conda update anaconda», будет задан вопрос действительно ли хотите обновить и ответ да или нет, если да вводим y, если нет n. Для обновления Spyder необходимо там же написать «conda update spyder». Также можно написать и «conda update python». Однако, после двух последних команд, не помешало бы еще раз использовать первую, то есть вновь проверить обновления дистрибутива anaconda.

ВНИМАНИЕ. После обновления некоторые приложения могут стать на английском языке, включая основную рабочую зону среды разработки — Spyder.

Облако Anaconda Cloud

Anaconda Cloud — это служба управления пакетами компании Anaconda, в которой можно найти, получить доступ, хранить и совместно использовать общедоступные и частные записи, среды и пакеты conda и PyPI. Облако содержит полезные пакеты Python, записи и среды для широкого спектра приложений.

Перевод интерфейса Anaconda на русский язык

После того, как была скачана Анаконда, для перевода языка её интерфейса, необходимо открыть настройки (точнее среды разработки Spyder) доступные в меню Tools / Preferences и далее вкладку Advances Settings. Если в пункте Language нет русского языка, значит он был отключен из-за низкого процента перевода. Включить русский язык можно отредактировав файл base.py, который находится Anaconda3Libsite-packagesspyderconfig или Anaconda3pkgsspyder-4.1.4-py38_0Libsite-packagesspyderconfig, где spyder-4.1.4-py38_0 может отличаться, если используется более новая версия. Там необходимо найти строку DISABLED_LANGUAGES = [‘hu’, ‘ru’, ‘pl’] и убрать из неё ru.

Ссылки, позволяющие скачать Анакоду приведены ниже в блоке «Характеристики».

Характеристики

Ссылки на официальный сайт и загрузку

• Веб-сайт:www.anaconda.com
• Прямая ссылка
• Прямая ссылка x64
• Резервная копия

Источник: xn--90abhbolvbbfgb9aje4m.xn--p1ai

Знакомство с Anaconda: что это такое и как установить

Простое руководство по Anaconda и его установке на Ubuntu 16.04 (64-bit).

Что такое Anaconda?

Перед тем, как изучать Anaconda, рассмотрим Conda.

Цитируем определение Conda с официального блога:

Conda — это менеджер пакетов с открытым кодом и система управления средой, которая работает на Windows, macOS и Linux.

Conda проста в установке, выполнении и обновлении пакетов и зависимостей. Conda легко создает, сохраняет, загружает и переключается между средами на локальном компьютере.

Она задумывалась для программ на Python, но может создавать пакеты и дистрибутивы программного обеспечения на любом языке.

Возникает вопрос: почему вдруг речь зашла о Conda? Все мы знаем, что это система управления пакетами, которая используется для установки и управления пакетов приложений, написанных на Python.

Система имеет и свои ограничения. Ей можно пользоваться только для пакетов Python.

pip работает с Python и пренебрегает зависимостями из не-Python библиотек (HDF5, MKL, LLVM), в исходном коде которых отсутствует файл установщика.

Проще говоря, pip – это менеджер пакетов, который облегчает установку, обновление и удаление пакетов Python. Он работает с виртуальными средами Python.

Conda – это менеджер пакетов для любого программного обеспечения (установка, обновление, удаление). Он работает с виртуальными системными средами.

Conda — это инструмент для управления пакетами и установщик с куда большим функционалом, чем в pip . Conda может обрабатывать зависимости библиотек вне пакетов Python, а также сами пакеты Python.

Кроме того, Conda создает виртуальную среду.

Как возникла Anaconda?

Conda написан на чистом Python, что облегчает его использование в виртуальных средах Python. Кроме того, Conda подходит для библиотек С, пакетов R, Java и т.д.

Он устанавливает двоичные системы. Инструмент conda build создает пакеты из исходного кода, а conda install выполняет установку из пакетов сборки Conda.

Conda является менеджером пакетов для Anaconda — дистрибутива Python, предоставляемого Continuum Analytics. Емкое описание Anaconda следующее:

Anaconda — это дистрибутивы Python и R. Он предоставляет все необходимое для решения задач по анализу и обработке данных (с применимостью к Python).

Anaconda — это набор бинарных систем, включающий в себя Scipy, Numpy, Pandas и их зависимости.

Scipy — это пакет статистического анализа.

Numpy — это пакет числовых вычислений.

Pandas — уровень абстракции данных для объединения и преобразования данных.

Anaconda полезна тем, что объединяет все это в единую систему.

Двоичная система Anaconda — это установщик, который собирает все пакеты с зависимостями внутри вашей системы.

Простая установка

Установка файлов иногда превращается в сущий ад. Но Anaconda куда проще, чем кажется. Я предпочитаю Ubuntu, поскольку здесь установка зависит от выполнения пары команд и хорошего сетевого подключения. Поэтому все становится еще проще. Вот дальнейшие шаги для установки Anaconda.

(Данный процесс подойдет только для 64-битных компьютеров).

Шаг 1: скачивание bash-скрипта Anaconda

Скачать последнюю версию bash-скрипта установщика Anaconda можно с официального сайта. Это можно сделать через выполнение команды curl. Если в вашей системе не установлен curl, то скачайте его через следующую команду.

sudo apt-get updatesudo apt-get install curl

Перейдите в папку /tmp.

cd /tmp

После установки curl выполните следующую команду:

Размер файла — порядка 500 МБ, поэтому установка обычно занимает несколько минут. Пожалуйста, дождитесь полного скачивания файла.

Этот скриншот был сделан после скачивания скрипта. Убедитесь в стабильности сетевого подключения. В противном случае могут возникнуть ошибки при скачивании.

Шаг 2: проверка целостности

Для проверки целостности данных установщика воспользуемся криптографическим алгоритмом хеширования под названием SHA-2 (алгоритм безопасного хеширования).

sha256sum Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh

Контрольная сумма генерируется следующей строкой после выполнения команды.

Шаг 3: запуск bash-скрипта

Мы почти закончили. Пакет загрузился. Теперь осталось запустить скрипт через нужную команду.

bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh

На стандартном этапе проверки у вас спросят, хотите ли вы установить Anaconda. Для продолжения установки введите yes .

Шаг 4: установка криптографических библиотек

Это часть предыдущего процесса. Установщик спрашивает у пользователя, хочет ли он установить все криптографические библиотеки. Введите yes и можете продолжать. Ориентируйтесь по скриншоту ниже – вы увидите примерно ту же информацию.

Шаг 5: подтверждение папки

Последним и итоговым шагом является подтверждение папки, куда будут выгружаться все пакеты Anaconda. Укажите путь, нажмите Enter и готово! Anaconda начнет творить чудеса, устанавливая все, что вам нужно!

Шаг 6: активация и проверка

Для активации установки нужно получить файл ~/.bashrc через следующую команду:

source ~/.bashrc

Проверяем установку через команду conda .

conda list

Вы увидите данные по всем пакетам, доступным с установкой Anaconda.

Источник: medium.com

Учебное пособие по Anaconda: что это такое, как его установить и как использовать

В этой статье я оставляю Руководство по установке Anaconda и использование диспетчера пакетов Conda. Благодаря этому мы можем создавать среды разработки для Python и R с нужными нам библиотеками. Очень интересно начать возиться с машинным обучением, анализом данных и программированием на Python.

Anaconda — это бесплатный дистрибутив с открытым исходным кодом языков программирования Python и R, широко используемых в научные вычисления (Data Science, Data Science, Machine Learning, Science, Engineering, предиктивная аналитика, Big Data и т. д.).

Он устанавливает сразу большое количество приложений, широко используемых в этих дисциплинах, вместо того, чтобы устанавливать их по одному. . Более 1400, и это наиболее часто используемые в этих дисциплинах. Некоторые примеры

• Numpy
• Панды
• Tensorflow
• H20.ai.
• Сципи
• Юпитер
• Даск
• OpenCV
• matplotLib

Некоторое время назад я установил Керас и TensorFlow без седла, но решение Anaconda кажется намного проще и полезнее

Это также великолепный вариант для установки Python в нашей операционной системе с нужными нам библиотеками и изолировали проекты в разных виртуальных средах.

Я специально тестирую его для некоторых скриптов для управления большими CSV для работы, и для которых мне нужны NumPy и Pandas. А сейчас попробую Tensorflow и еще кое-что 😉

Что я вижу по количеству наблюдаемых пакетов, так это то, что они не ограничиваются анализом данных, потому что мы можем установить сотни плагинов (библиотек), предназначенных для веб-разработки или утилизации, таких как Scrappy. Итак, мы переходим к общему руководству по установке и созданию сред, и мы исследуем приложения, которые мы можем установить.

Анаконда против Конды

Подраздел. Не путайте Anaconda — это пакет, который позволяет нам использовать множество библиотек и программное обеспечение для анализа данных, научных данных и машинного обучения с Conda, которая является менеджером пакетов Anaconda. и виртуальные среды.

Как установить Anaconda на Ubuntu

Anaconda можно установить на Microsoft, MacOs и Linux.. Я расскажу вам о своем опыте работы в Ubuntu.

Есть разные способы установить Anaconda в Ubuntu, но мне больше всего нравится зайти на официальный сайт и скачать файл .sh. Найдите свою операционную систему и интересующую вас версию

Если вы начнете, я рекомендую вам выбрать версию 3.7, которая через несколько лет устареет.

Если вы загружаете .sh для Linux, как я, вам нужно открыть консоль или терминал и перейти в каталог, где он находится, в моем случае загрузок

Помните, что самая распространенная ошибка, с которой возникают проблемы, — это неправильная папка или каталог.

cd Descargas ls sh nombre_del_archivo_que_has_descargado.sh

В первой строке мы переходим в каталог Downloads, во второй «ls» он перечисляет файлы, которые есть, и поэтому мы можем видеть имя .sh, а в третьей мы выполняем .sh, который, как мы говорим, похож на Windows .exe.

И он запустится. Примите условия лицензии на программное обеспечение, и затем вас спросят, хотите ли вы установить Visual Code Studio. Я сказал да.

Действия после установки Anaconda

Вам нужно отказаться от продажи терминала, чтобы изменения заработали. Итак, мы закрываем терминал, снова открываем и вводим

anaconda-navigator

Это откроет графический интерфейс с форматом браузера, который позволит нам устанавливать и активировать различные пакеты, хотя мы также можем делать все с консоли.

После установки мы проверим, что все правильно. для этого мы увидим, какую версию мы установили

conda —version

Если все будет хорошо, он вернет нас высоко как conda 4.6.4 Если появится ошибка, нам нужно будет посмотреть, что она говорит нам, чтобы решить ее, переустановить и т. Д.

Если вы только что установили, вы должны увидеть, есть ли какие-либо обновления в conda

conda update conda conda update anaconda

Это сравнивает версию, которая у нас есть, с доступной, и, если есть что-то новое, он спросит нас

Proceed ([y]/n)? y

Ставим «и» на «да» и вводим

Создавайте виртуальные рабочие среды с Conda

Каждый проект, который мы делаем, мы можем разместить в отдельной среде, таким образом мы избегаем проблем с зависимостями пакетов и т. Д.

Чтобы создать виртуальную среду, мы будем называть ее компаратор пишем в терминале:

conda create —name comparador python=3.7

где компаратор — это имя виртуальной среды, а python = 3.7 — это пакет, который мы хотим установить.

Активируем его с помощью

conda activate comparador

И мы деактивируем с

conda deactivate

Проверяем виртуальные среды на

conda info —envs

Это покажет нам окружение, которое у нас есть, и вернет что-то вроде

# conda environments: # base * /home/nacho/anaconda3 comparador /home/nacho/anaconda3/envs/comparador

base — это root, а звездочка показывает нам активированный.

Также следует отметить одну вещь. При активации среды в консоли имя добавляется в скобки перед приглашением, чтобы мы всегда знали, где мы находимся.

Более интересные команды:

мы можем искать приложения для установки. Представьте, что я хочу установить Keras, потому что сначала смотрю, доступно ли приложение и какие есть версии

conda search keras

Как я вижу, это уже шаг к установке

conda install keras

И чтобы увидеть все, что мы установили в нашей среде разработки, мы будем использовать

conda list

Обработка пакетов pkgs с помощью conda

Вот несколько интересных вариантов. Это поможет нам настроить нашу виртуальную среду с приложениями, которые нам нужны для работы.

Установить пакеты

Есть очень специфические команды. Чтобы установить пакет в определенной среде. Например, Керас в моей недавно созданной среде компаратор

conda install —name comparador keras

Если мы не добавим компаратор –name, он установит его в среде, которая у нас активна в данный момент.

Мы можем установить несколько пакетов одновременно (keras и scrappy) с

conda install keras scrappy

Но не рекомендуется избегать проблем с зависимостями.

Наконец, мы можем выбрать конкретную версию, которую хотим установить, если нам это интересно по какой-либо причине.

conda install keras=2.2.4

Установите пакеты, отличные от Conda

В этом случае мы будем использовать pip

pip install

Пакеты обновлений

Есть разные варианты. Обновите конкретный пакет с помощью

conda update keras
conda update python
conda update conda

И чтобы обновить весь мета-пакет Anaconda

conda update conda conda update anaconda

Удалить пакеты

Удалить пакеты в данной среде. Например Керас из окружения компаратор

conda remove -n comparador keras

Если мы хотим стереть среду, в которой мы находимся

conda remove keras

Одновременно можно удалить несколько пакетов

conda remove keras scrappy

И рекомендуется проверить пакеты, чтобы убедиться, что они были правильно удалены с помощью

conda list

Для меня это основы, если вы хотите углубиться здесь, у вас есть официальный справочник conda (на английском языке)

Мы оставили шпаргалка по Конде официальный, с основными командами для быстрого использования раздачи.

Прогулка по графической среде Anaconda

Все это мы делаем с помощью терминала, и мы можем делать это графически с помощью интерфейса Anaconda.

Чтобы начать распространение, нам сначала нужно активировать conda для базовой среды (root).

conda activate base

И с этим мы можем вызвать Анаконду. Если нет, не запустится

anaconda-navigator

Видите ли, здесь мы находим базовый проект, который является корневым, а затем среды, которые вы создаете и которые в моем случае были компаратор.

Лучше всего это посмотреть на видео

Источник: www.ikkaro.com

Начало работы с Anaconda

Дистрибутив Anaconda включает conda и Anaconda Navigator, а также Python и сотни пакетов, используемых в научных вычислениях. При установке Anaconda все эти элементы также устанавливаются.

Conda работает в командной строке так же, как Anaconda Prompt в Windows и терминал в macOS и Linux.

Navigator — это настольная программа с пользовательским интерфейсом, с помощью которой можно запускать приложения и легко управлять пакетами conda, средами и каналами, не прибегая к командам командной строки.

Можете попробовать conda и Navigator, чтобы решить, что лучше подходит именно вам для управления пакетами и средами. Между ними даже можно переключаться — результат работы из одной программы будет виден во второй.

Выполните простые упражнения в Navigator и командной строке, чтобы решить, что подходит больше.

Первая программа на Python: Hello, Anaconda!

Используйте Anaconda Navigator для запуска приложения. Затем создайте и запустите простую программу на Python с помощью Spyder и Jupyter Notebook.

Откройте Navigator

Windows

Откройте приложение Anaconda Navigator в меню Пуск.

macOS

Откройте Launchpad и кликните по иконке Anaconda Navigator.

Linux

Откройте окно терминала и введите anaconda-navigator .

Запустите Python в Spyder IDE

Главный экран Navigator показывает приложения, которые можно запустить.

1. На «домашней» вкладке Navigator в панели приложений с правой стороны пролистайте до плитки Spyder и нажмите «Установить» (install) для установки компонента.

Если Spyder уже установлен, переходите к следующему пункту.

1. Запустите Spyder.
2. В новом файле слева удалите текст-заполнитель и введите print(«Hello Anaconda») .
3. В меню выберите «Файл — Сохранить как» (File — Save As) и назовите новую программу hello.py .
4. Запустите новую программу, нажав на зеленый треугольник Пуск.
5. Вывод программы отобразится в консоли в правом нижнем углу.

Закройте Spyder

В меню выберите «Spyder — Закрыть Spyder» (на macOS: «Python — Закрыть Spyder»).

Запустите Python в Jupyter Notebook

1. На домашнем экране Navigator в панели приложений с правой стороны пролистайте до плитки Jupyter Notebook и нажмите «Установить» (Install) для установки компонента.

Если Jupyter Notebook уже установлен, переходите к следующему пункту.

1. Запустите Jupyter NotebookЭто запустит новое окно браузера (или новую вкладку) с панелью инструментов Notebook.
2. Вверху справа есть выпадающее меню, подписанное «Новое» (New). Создайте новый блокнот (notebook) с версией Python, которая установлена на компьютере.
3. Переименуйте блокнот. Кликните на текущее название и отредактируйте его или найдите пункт переименовать в разделе «Файл» (File) в верхнем меню. Название может быть любым, но для примера используйте MyFirstAnacondaNotebook
4. На первой строке введите print(«Hello Anaconda»)
5. Сохраните блокнот, нажав на «Сохранить» или найдите соответствующую кнопку «Файл — Сохранить» (File — Save) в меню.
6. Запустите программу кнопкой «Пуск» или через меню «Ячейка — Запустить все» (Cell — Run All) в меню

Закройте Jupyter Notebook

1. В меню программы выберите «Файл — Закрыть и Остановить» (File — Close and Halt)
2. Нажмите на кнопку выхода в правом верхнем углу в панели инструментов Notebook и закройте окно или вкладку

Закройте Navigator

В меню выберите Anaconda Navigator — Закрыть Anaconda-Navigator

Напишите программу на Python с помощью Anaconda Prompt или терминала

Откройте Anaconda Prompt

Windows
В меню Пуск найдите и откройте Anaconda Prompt

macOS
Откройте Launchpad и кликните на окно терминала

Linux
Откройте окно терминала

Запустите Python

В Anaconda Prompt (терминале — в Linux или macOS) введите python и нажмите Enter.

>>> в начале строки значит, что Python запущен.

Напишите программу на Python

Введите print(«Hello Anaconda!») и нажмите Enter.

После нажатия программа запустится. На экран выведется «Hello Anaconda!». Вы официально начали программировать на Python!

Выйдите из Python

На Windows используйте сочетание CTRL-Z и нажмите Enter. На macOS или Linux введите exit() и нажмите Enter.

По желанию: запустите Spyder или Jupyter Notebook из командной строки.

1. В Anaconda Prompt (терминале — на Linux или macOS) введите spyder и нажмите Enter. Spyder должен запуститься так же, как это было при использовании Anaconda Navigator.
2. Закройте Spyder тем же способом, что и в прошлом упражнении.
3. В Anaconda Prompt (терминале — на Linux или macOS) введите jupyter-notebook и нажмите Enter.

Jupyter Notebook должен запуститься так же, как это было при использовании Anaconda Navigator. Закройте его по тому же принципу.

Источник: pythonru.com