最近开始学 Python 数据分析，到处看教程，几乎每个视频里都有人用 Jupyter Notebook。一开始我也以为是个什么高深的东西，后来发现就是个在浏览器里写代码的工具。不过真正动手装的时候，还是踩了几个坑。
这篇就记一下我自己从下载 Anaconda 到跑通第一个 Notebook 的全过程，给跟我一样的小白做个参考。
为什么我选了 Anaconda 这条路
装 Jupyter Notebook 主要有两种方式：一种是用 pip 单独装，另一种是直接装 Anaconda。我看网上好多人说 pip 方式容易出各种依赖问题，我这种新手就不折腾了，直接选 Anaconda。
说实话，装一个 Anaconda 挺划算的，它自带 Python 解释器、包管理器 conda，还预装了 Jupyter Notebook 和一大堆常用库。等于一次全搞定，不用东拼西凑。
下载和安装 Anaconda 的过程
Anaconda 的安装包我在官网找的，下载的时候注意选对版本就行。安装过程跟装普通软件差不多，一路下一步就好。
有一点要提醒一下，建议装到 C 盘以外的盘，我直接装到了 D 盘，免得系统盘越来越满。
装完以后打开 Anaconda，能看到它已经自动把 Jupyter Notebook 带上了。我是在 Windows 10 上装的，挺顺利，没遇到什么幺蛾子。
为了方便大家下载，我已经给大家整理好了资源。资源链接放在下面，自取就好，如果链接失效，可以在评论区留言，我看到了会及时更新。
第一次打开 Notebook，感觉有点懵
启动 Jupyter Notebook 后，浏览器会自动打开一个文件管理页面，显示的是电脑目录。我一开始还以为进错了页面，后来才反应过来，这就是它的主界面。
进到想放代码的文件夹，点右上角的 "New" → "Python 3（ipykernel）"，就能新建一个空白的 Notebook 了。文件后缀是 .ipynb，双击标题 "Untitled" 可以重命名。
【3】
代码和笔记混着写，这个设计有点意思
每个 Notebook 是由一个个单元格组成的。新建出来的默认是代码单元格，在里面输入代码，按 Shift+Enter 就能运行，结果直接显示在下面，这感觉还挺爽的。
我后来发现，顶部的下拉菜单可以把单元格切成 "Markdown" 模式，这样就能写文字说明、标题、列表，甚至还能插图片和数学公式。按 Shift+Enter 后文字会渲染成格式化文本。
这种代码和文字混排的方式，用来做数据分析报告或者学习笔记确实挺合适的，边写代码边记想法，不用来回切窗口。
装第三方库遇到的一个小坑
Anaconda 虽然预装了不少库，比如 numpy、pandas、matplotlib 这些常用的都有，但有时候还是需要装它没带的库。
我看教程说可以在 Anaconda Navigator 左侧的 "Environments" 里搜库名，勾选后点 "Apply" 就能装。不过我后来试了更直接的办法，在命令行里跑 conda install 包名 或者 pip install 包名，装完重启一下 Notebook 内核就能用了。
【4】
但这里有个坑，我一开始装了个包，在 Notebook 里运行代码时却提示 "ModuleNotFoundError"。后来发现是包虽然装了，但 Notebook 当前用的内核没识别到。解决办法是在 Notebook 里直接执行 !pip install 包名（前面加感叹号），或者去菜单 "Kernel" → "Restart" 重启内核，再 import 就好了。
启动没反应和运行顺序乱了
有次启动 Jupyter Notebook 的时候，命令行窗口弹出来了，但浏览器没自动打开。我一开始以为出问题了，后来看教程说，可以手动复制命令行里显示的 URL，通常是 http://localhost:8888/tree，粘贴到浏览器地址栏访问就行。如果还是打不开，可能是端口 8888 被占了，启动时指定另一个端口，比如 jupyter notebook --port=8889。
另外还有一次，我运行了代码，结果发现输出跟预期对不上，仔细一看是我把单元格运行的顺序搞乱了。Notebook 的代码是可以按任意顺序执行的，这是它的特点，但容易把自己绕晕。后来我就学聪明了，每次都按顺序从上往下跑，如果真搞乱了，就点菜单 "Kernel" → "Restart & Run All"，强制从头到尾重新运行一遍，结果就对了。
用下来的感受
整体来说，Jupyter Notebook 确实适合做数据分析探索和编程学习，尤其是一边写代码一边记笔记的体验，比单纯写脚本舒服不少。装的时候选 Anaconda 是最省事的，装好就是一套完整的 Python 环境，省了不少心。
这个工具我现在还在用，虽然刚开始有点不习惯，但用了几天之后，已经回不去了。
