1.5 通过ghost方式安装配置python数据分析开发环境
任务描述：
有时通过conda或pip总是无法安装成功数据分析开发环境，尤其是在反复安装失败后。这里提供一种简单方式配置开发环境，即将已经安装好的miniconda环境复制到自己机子即可。该安装方式是将本人安装配置好的开发环境pydatatest拷贝到用户主机。
任务目的：
通过ghost方式了解便捷的开发环境搭建过程
任务实施过程：
一、安装miniconda
以windows平台为例，win7/win10都可以
从anaconda/miniconda的清华镜像源下载Miniconda3-4.7.12.1-Windows-x86_64，打开安装
在此要确保自己当前的账号具备管理员权限，一般家用电脑默认配置的一个账号都具有管理员权限。
选择安装路径，确保安装路径必须是如下所示：D:\Miniconda3 。否则拷贝的环境pydatatest无法启用。
勾选如下：
安装结束。
二、复制安装环境
下载压缩包pydatatest，该压缩包是我在本机上已经创建好的环境。将压缩包放到你的miniconda安装目录的envs目录下并解
### 通过Ghost方式安装配置Python数据分析开发环境
#### 任务背景与目的
在进行数据分析时，经常需要构建一个稳定且高效的数据分析环境。然而，在实际操作过程中，可能会遇到使用`conda`或`pip`安装软件包时出现问题的情况，特别是在多次尝试安装仍然失败的情况下。为解决这一问题，本文介绍了一种通过“Ghost”方式来快速搭建Python数据分析开发环境的方法。这种方法的核心思想是将已搭建好的`miniconda`环境复制到目标计算机上。
#### 任务实施步骤
**一、安装miniconda**
1. **下载安装程序**：首先从Anaconda/Miniconda的清华大学镜像源下载`Miniconda3-4.7.12.1-Windows-x86_64`安装程序。该版本适用于Windows操作系统，并支持32位及64位版本。
2. **确保管理员权限**：在安装过程中，需要确认当前账户拥有管理员权限。通常情况下，个人电脑上的默认账户均具备管理员权限。
3. **选择安装路径**：安装时，务必指定安装路径为`D:\Miniconda3`。此路径的选择非常重要，因为后续步骤会依据该路径进行环境的复制。
4. **完成安装**：安装完成后，勾选必要的选项，如将`miniconda`添加到系统环境变量等，最后点击完成按钮。
**二、复制安装环境**
1. **下载压缩包**：下载预先准备好的`pydatatest`压缩包。该压缩包包含了已经配置好的数据分析环境。
2. **放置压缩包**：将`pydatatest`压缩包放置于`miniconda`安装目录下的`envs`目录内。
3. **解压文件**：解压`pydatatest`压缩包至当前文件夹，解压后可以查看到包含的各种文件和目录结构。
4. **打开Anaconda Prompt**：在开始菜单中找到并打开`Anaconda Prompt (Miniconda3)`，这是一个命令行界面工具，用于执行各种Anaconda命令。
5. **切换目录**：使用命令行切换到目标开发目录（例如在`D`盘新建了一个名为`pydatatest`的文件夹），并执行相关命令来验证环境是否正常工作。
**三、测试开发环境**
1. **新建文件**：在`notebook`中新建一个Python文件，命名为`test+姓名首字母缩写`，并在文件中编写一段简单的Python代码来进行环境测试。
2. **运行代码**：运行编写的代码，并检查其运行结果是否符合预期。这一步骤旨在验证整个开发环境是否正确搭建并能够正常使用。
#### 关键知识点总结
- **安装miniconda**：确保使用最新版本，并按照指定路径进行安装。
- **复制安装环境**：通过复制预先配置好的环境压缩包，可以极大简化开发环境的搭建过程。
- **测试环境**：通过编写简单的测试脚本来验证环境的有效性。
通过上述步骤，可以有效地解决在安装数据分析开发环境中遇到的问题，并快速地搭建起一个稳定可靠的开发环境。此外，这种方式还避免了因网络不稳定或软件包不兼容等因素导致的安装失败问题。对于需要频繁更换工作环境或需要快速部署开发环境的用户来说，这种方法非常实用且高效。
