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在进行工作之前，创建一个顺手的环境是必须的，那么什么是一个顺手的工作环境呢，针对数据分析而言，我认为需要满足以下几个方面：

基于以上目标后两点，在数据分析领域，普遍使用Jupyter Notebook作为环境，Jupyter Notebook是一种交互式的开发环境，用户可以选择单独运行某一段python代码，并获得输出，而代码运行的变量，对象等数据都是保存在内存中，不会释放，因此在后边继续运行其他的代码片段的时候可以访问到之前创建好的数据结构。另外，Jupyter Notebook，会将代码的数据结果（可能是表格，可能是图像，也可能是普通的打印输出）连同代码本身保存在一个后缀为ipynb的文件中，因此在什么时候打开这样的文件都能看到之前运行的结果，方便结果分享。

当安装Python解释器的时候，所有的原生库和解释器本身默认会安装在系统目录，我们姑且称之为全局环境，我们当然可以直接在全局环境中安装我们需要的第三方库，如果对于你是一个只有一种python开发场景的用户，这样做也未尝不可，但是其实一旦遇到库的冲突，将会浪费很长的时间去解决或者重装，当你有多重不同的开发场景的时候，库冲突发生的可能性会变大，另外从优化维护的角度，我进也希望我们的项目环境仅仅包含该项目需要的库，因此使用全局环境并不是一个很好的实践。基于目标的第一点，我们希望针对不同的项目建立其自有的转用局部环境。

幸运的是，我们有很多选择，从python2时代过来的virtualenv， python3中自带的venv，以及专门针对于数据科学的anaconda，都是很好的选择。本文主要介绍virtualenv，原因很简单，因为个人除了需要数据分析的环境，同样还需要其他应用场景的环境。anaconda提供了一个很大的环境，同时使用其自有的包管理工具，而virtualenv很简洁，历史也很长，使用稳定，采用标准的pip作为包管理，同时根据virtualenv官方描述，它还提供了比python3中自带的venv模块更多的功能。总之，结论就是virtualenv能用更简洁的方法把这个需求解决的非常完美。

所以，我们将使用virtualenv 和 jupyter notebook的组合来作为我们的数据分析工作环境。

在使用virtualenv之后，virtualenv将是你安装在全局环境中的唯一的一个库。安装方法也很简单，使用pip就可以了。

当virtualenv成功安装以后就可以使用它来创建针对你项目的本地或者局部环境，一般来说，我个人习惯是会在项目根目录防止这个本地环境，假设我们的项目更目录为 project-1，那么在命令行或者终端中进入项目目录，然后运行virtualenv来创建。

命令第一个参数venv是本地环境的目录名，执行完毕后会在project-1中创建一个venv的文件夹，而-v参数告诉工具将创建过程显示出来，方便我们跟踪进度，如果你的环境变量中有多个版本的全局python，你也可以通过-p参数来选择使用哪个全局环境。

默认virtualenv不会导入你在全局环境中安装的第三方库，当然你可以可以使用–system-site-packages来告诉它导入全局环境中的第三方库，但是我不建议这么做，就像之前提到的，virtualenv将会是你再全局环境中的唯一一个第三方库。

当本地环境创建好以后，需要激活才能使用，不然还会使用全局环境，根据不同的操作系统，激活的方式有点区别，Windows环境中是通过运行 .\venv\Scripts\activate.bat这个文件来激活的，而在Linux或者macOS则是source activate文件，该文件放置在 ./vnv/bin/activate。即在project-1根目录运行

激活以后命令行或者终端中会提示当前的本地环境名称，如下图

我们现在有了本地环境了，写下来就可以在本地环境中安装库文件了。首先我们安装jupyter notebook

等待安装完毕，如果安装过程比较慢，或者总是超时退出，可以指定使用国内的pypi源，例如，我们可以使用清华的源。

正常安装以后，就可以利用下边这个命令启动jupyter notebook了

正常启动以后，会启动一个本地的web服务，终端会输出类似于下边这样的信息

http://localhost:8888/tree ，这就是jupyter notebook的工作环境了。

Jupyter Notebook是一个网页版的文件管理和代码编辑运行工具，因此使用其他工具实现的事情这里都可以实现，例如：

Notebook支持几种文件的创建：

大部分情况我们就是新建源代码文件。

所有这节内容中的输入和输出都会被保存到ipynb文件中，也就是说每次打开文件，代码和运行结果，以及文档都会展现出来。

Notebook提供了单元格用于输入代码，任何的python代码都可以放在里边并运行，标记为In，可以通过点击菜单中的Run或者使用shift+enter的快捷方式运行。而代码的运行结果会在该单元格下边展示出来，标记为Out。In 和 Out后边的数字标记了运行的顺序。

在Notebook的单元格中可以直接运行终端/命令行命令，下图展示了查看当前目录下边的文件的命令和使用pip安装numpy库的命令，与在终端/命令行下运行不同，命令前边要使用感叹号（!）来告诉Notebook这是一个外部命令。

Notebook的单元格还支持markdown语法，可以用于书写必要的说明，在菜单栏中将单元格类型从Code转换为Markdown

所有的快捷键描述都可以在帮助菜单下找到，这里列一些常用的，好让读者快速了解哪些事情可以用快捷键来做。

编辑模式就是指编辑某一个单元格中的内容，通过鼠标左键点击单元格或者在单元格上回车进入编辑模式，在编辑模式下可以输入代码，书写Markdown，编辑模式下常用的快捷键有：

在编辑模式下按 ESC 或者 ctrl+M 可以进入命令模式，命令模式主要是按整个单元格操作操作或者全局操作：

如果默认的jupyter notebook的主题不和你的胃口，你可以使用 jupyter-themes 来更改主题。

按照文档介绍，使用pip安装这个库

然后就可以在终端/命令行中通过 jt 命令来切换主题或者恢复默认

安装以后的效果：