Unix系统数据科学环境优化配置实战手册

在Unix系统中构建高效的数据科学环境,需要从基础配置开始。安装必要的开发工具链,如GCC、Make和Python的开发包,是确保后续软件顺利编译和运行的前提。

选择合适的Shell环境可以提升工作效率。Bash是默认选项,但Zsh结合Oh My Zsh插件能提供更强大的命令补全和提示功能,显著提高操作速度。

管理Python环境时,推荐使用Conda或Pyenv。Conda便于管理多版本Python和依赖库,而Pyenv则适合需要精确控制Python版本的场景。

AI绘图结果,仅供参考

安装Jupyter Notebook或JupyterLab,可直接在浏览器中进行交互式数据分析。通过pip或conda安装后,启动命令为jupyter notebook,访问本地端口即可使用。

配置SSH免密登录能够简化远程服务器访问流程。生成密钥对并将其添加到~/.ssh/authorized_keys文件中,即可实现无密码登录。

使用tmux或screen可以实现多窗口会话管理,避免因网络中断导致的工作丢失。这些工具允许在单个终端中运行多个进程,并支持断开连接后重新连接。

•定期清理无用的包和缓存,有助于保持系统整洁并提升性能。使用apt-get autoremove或yum autoremove等命令可释放磁盘空间。

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