科学的Python安装建议
Scientific Python installation recommendations
我是 Python 的新手，正在着手一个将分发给用户的大型项目。我也是公司中第一个使用它的人，我想获得有关安装 Python 和软件包的最佳方法的建议，这样我就不会走错方向了。
我需要数据分析框架（pandas、numpy、scipy、matplotlib、statsmodels、pymongo），我最初的做法是直接安装Python 3.5，然后使用pip在每个包上安装。
我 运行 遇到了其他人 [Unable to find vcvarsall] 发现并解决的类似问题。下一个问题是安装 scipy 时缺少 BLAS 和 LAPACK。在这一点上，我决定 Anaconda 是要走的路，而不是单独的 pip 安装，并且可以轻松地设置一切。
Anaconda 的一个问题是它安装了很多我永远不会使用的软件包，并且可能没有一些我将来想使用的软件包，例如TensorFlow（大概可以做 pip install 来获得不包括在内的额外的？）。
中间的解决方案似乎是 Miniconda，我相信它可以解决 scipy 的 BLAS/LAPACK 问题。
所以我的问题是：是否有人可以在 Python 开发数据分析项目，并将其部署到用户的 Windows 桌面，并使用服务器端组件 运行 在 Linux 上，提供有关如果在新组织从头开始他们会做什么的建议？
（我目前赞成沿着 Anaconda 路线前进。）
个人觉得Anaconda(康达)比较好。首先，conda是跨平台的包管理器，安装使用方便。其次，conda具有virtualenv的功能，可以使用conda create来创建环境。最后，还有 Anaconda cloud 和 condo-forge，这些社区可以帮助您解决 conda 问题、构建包和分享想法。
另外，Anaconda(康达)确实安装了很多包，但那些都是依赖。比如你"conda install scikit-learn"，conda会自动帮你安装依赖，numpy和spicy。
我是 Python 的新手，正在着手一个将分发给用户的大型项目。我也是公司中第一个使用它的人，我想获得有关安装 Python 和软件包的最佳方法的建议，这样我就不会走错方向了。
我需要数据分析框架（pandas、numpy、scipy、matplotlib、statsmodels、pymongo），我最初的做法是直接安装Python 3.5，然后使用pip在每个包上安装。
我 运行 遇到了其他人 [Unable to find vcvarsall] 发现并解决的类似问题。下一个问题是安装 scipy 时缺少 BLAS 和 LAPACK。在这一点上，我决定 Anaconda 是要走的路，而不是单独的 pip 安装，并且可以轻松地设置一切。
Anaconda 的一个问题是它安装了很多我永远不会使用的软件包，并且可能没有一些我将来想使用的软件包，例如TensorFlow（大概可以做 pip install 来获得不包括在内的额外的？）。
中间的解决方案似乎是 Miniconda，我相信它可以解决 scipy 的 BLAS/LAPACK 问题。
所以我的问题是：是否有人可以在 Python 开发数据分析项目，并将其部署到用户的 Windows 桌面，并使用服务器端组件 运行 在 Linux 上，提供有关如果在新组织从头开始他们会做什么的建议？
（我目前赞成沿着 Anaconda 路线前进。）
个人觉得Anaconda(康达)比较好。首先，conda是跨平台的包管理器，安装使用方便。其次，conda具有virtualenv的功能，可以使用conda create来创建环境。最后，还有 Anaconda cloud 和 condo-forge，这些社区可以帮助您解决 conda 问题、构建包和分享想法。
另外，Anaconda(康达)确实安装了很多包，但那些都是依赖。比如你"conda install scikit-learn"，conda会自动帮你安装依赖，numpy和spicy。