Aktualisierte Installation von Python mit Anaconda unter Windows. Python ist eine sehr beliebte Programmiersprache und wird, unter anderem aufgrund der einfachen Syntax, gerne im wissenschaftlichen Programmieren und in der Datenanalyse eingesetzt.

Besonders beliebt im Bereich Datascience mit Python ist Anaconda. Anaconda ist eine Plattform, mit dem das Management von Python-Zusatzmodulen stark vereinfacht wird. Zusätzlich beinhaltet Anaconda eben Python wichtige Module für die Bearbeitung und Analyse von Daten, beispielsweise NumPy, SciPy und Pandas.

In diesem Artikel lernst du, wie du die neueste Version von Anaconda auf Windows 10 installierst.

Anaconda Installation

Öffne in deinem Browser diesen Link zur Website von Anaconda. Scrolle auf dieser ein wenig nach unten, bis der “Download”-Button sichtbar ist:

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Nach einem Klick auf dem Button gelangst du zur Versionsauswahl. Wähle hier den “64 Bit Graphical Installer” links unter “Windows” und klicke auf den Link:

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Öffne nach dem Download das Downloadverzeichnis und starte die Installation mit einem Rechtsklick auf den Installer, woraufhin sich das Kontextmenü öffnet. Starte die Installation mit einem Linksklick auf den Kontextmenüeintrag “Run as Administrator”.

Bestätige jetzt die Lizenzbedingungen von Anaconda:

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Der Installer startet jetzt. Bestätige jede Abfrage des Installers, die Standardeinstellungen sind für so gut wie jedes System geeignet.

War die Installation erfolgreich, so gelangst du zu folgender Anzeige:

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Anaconda Test

An dieser Stelle ist es sinnvoll, den Installationserfolg zu überprüfen. Öffne im Startmenü “Anaconda3”, dann “Anaconda Navigator”:

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Jetzt öffnet sich die Übersicht der graphischen Benutzeroberfläche von Anaconda:

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Nach einem Klick auf den “Launch”-Button von “CMD.exe Prompt” erscheint ein Terminal:

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Gib im Terminal folgendes ein:

python -c "print('Hallo Welt!')"

Erscheint im Terminal als Ausgabe “Hallo Welt”, so hast du Anaconda und Python erfolgreich installiert!

Weitere Schritte

In der offiziellen Dokumentation von Anaconda gibt es eine gute Einführung zum Anaconda Navigator:

Anaconds - Getting Started

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Das Ganze als Video

Die ganze Anleitung findest du auch als Video in unserem YouTube Kanal: >>> Anaconda Installation unter Windows oder direkt hier:


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Für eine tiefergehende Einführung in Python und Datenanalyse mit Anaconda empfehlen wir zudem unsere Onlinekurse: >>>Kursübersicht

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Python ist bereits über 30 Jahre alt. Was 1989 als Hobby begann, hat sich laut Stack Overflow und GitHub zu einer der beliebtesten Programmiersprachen entwickelt. Auch TIOBE hat Python aktuell auf Platz 1 der beliebtesten Programmiersprachen gewählt. Trotz ihres Alters ist Python beliebter denn je. Wir haben für dich die 7 besten Gründe zusammengestellt!

Python automatisiert einfachste Aufgaben

Mit der Entstehung neuer Anwendungsfelder wie Data Science und Machine Learning ist Python auf dem Vormarsch. Das Schreiben von Skripten war bereits in der ersten Spitzenphase der 90er Jahre der klassische Anwendungsfall für Python. Kleinste Aufgaben, die aber viel Zeit fressen, können mit Python einfach automatisiert werden. Das spart Zeit und Nerven.

Schnellstart und einfache Syntax

Pythons Syntax ähnelt der englischen Sprache. Die Programmiersprache ist relativ einfach zu erlernen, auch für jemanden, der neu auf dem Gebiet ist. Die eingängige Syntax macht es einem leicht, den Python-Code zu lesen.

Und: Mit einem Grundverständnis kann man schon viel erreichen. Wer bereits andere Programmiersprachen beherrscht, wird sich vergleichsweise schnell einarbeiten können. Du kannst geeignete Tutorials zum Beispiel auf Udemy finden.

Zum Vergleich:

Um ein simples “Hello!” mit Java auszugeben, brauchst du folgendes:

public static void main(String[] args) {

System.out.println(“Hello!”);


}

In Python reicht:

print (“Hello!”)

Noch Fragen?

Data Science

Einer der wichtigsten Gründe, warum du Python lernen solltest, ist Data Science. Data Scientists sind gefragt, werden gut bezahlt und arbeiten in super spannenden Jobs. Datenvisualisierung, vorausschauende Modellierung, Programmierkenntnisse, irgendjemand? Das Berufsfeld ist sehr vielfältig und innovativ. Vor allem für Wissenschaftler mit statistischem Interesse und Wissen bietet es tolle Chancen.

Maschine Learning

Das gleiche gilt für maschinelles Lernen. Das Interess an ML nimmt seit einigen Jahren stetig zu, und Python ist DIE Programmiersprache für das Schreiben von Algorithmen für künstliche Intelligenz.

Python Bibliotheken

Python verfügt über eine umfassende Standardbibliothek und fast endlos viele andere Bibliotheken. Aufgrund der großen Benutzerzahl und des Alters der Programmiersprache gibt es viele Ressourcen, die dir helfen, deine Aufgaben zu lösen.

Über 125.000 externe Bibliotheken sind genug Gründe, warum Python in Bereichen wie KI (künstliche Intelligenz), maschinelles Lernen, Spieleentwicklung oder Cloud-Konfiguration unverzichtbar geworden ist.

Zum Beispiel NumPy für Data Science, Astropy für Weltraumforschung, Tensorflow für maschinelles Lernen oder PyGame für die Spieleentwicklung. Auch in der Web-Entwicklung spielt die Sprache trotz der etwas ruckeligen Kompatibilität mit mobilen Geräten eine wichtige Rolle — und es ist das Backend von YouTube, Instagram und Reddit.

Python-Community

Die große Community ist ein weiterer Grund, warum du Python verwenden solltest. Python ist Open Source, was bedeutet, dass du theoretisch auf alles kostenlos zugreifen kannst. Die große und lebendige Community bedeutet, dass du für fast alle Fragen jemanden findest der dir helfen kann!

Gehalt und Zukunftsaussichten

Mit Python kannst du außerdem aus einfachen Skripts komplexe Anwendungen bauen. In vielen Fällen funktioniert das Ganze relativ schnell, sicher und oft mit weniger Codezeilen als in anderen Programmiersprachen.

Der einfache Stil und die damit verbundene schnelle Einarbeitung machen die Entwicklung vergleichsweise einfach und effizient. Und es eröffnet faszinierende neue Tätigkeitsfelder. Python-Entwickler sind aktuell unter den bestbezahlten Entwickler, insbesondere aufgrund seiner Verwendung in Data Science, Machine Learning und Web-Entwicklung. Im Durchschnitt reicht das Gehalt von 50.000 Euro bis 130.000 Euro je nach Erfahrung, Standort und Domain.

Genug Gründe?  Wenn du also bereit bist Python zu lernen, dann schau dir unseren Einstiegskurs auf Udemy an. Mit vielen HD-Video-Lektionen, verschiedenen Merkblättern einer ausführlichen Dokumentation auf deutsch und tollen Übungen! Auch unser Coding Coach kann dich deinem Ziel näher bringen.

Mach 2021 zu deinem Python-Jahr! Gerade Programmieren geht super von zuhause aus. In Zeiten wie diesen sollte man sich danach orientieren, was zu einem passt und was der momentanen persönlichen Situation gerecht wird. Home-Office ist da sicher nur ein weiterer guter Grund um Python zu lernen.

Guten Start ins neue Jahr!

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Zu unserer Kursübersicht

Direkt auf Udemy

Vorneweg — Python ist eine Programmiersprache, die sich super für Anfänger eignet, aber auch alle Features enthält, die Profis benötigen. So, Alles gesagt! Natürlich nicht, denn so einfach ist es dann auch nicht, wenn man sich dafür entscheiden muss, welche Programmiersprache für einen geeignet ist — vor allem wenn man noch ganz am Anfang steht.

Vorteile

Hoffentlich konntest du für dich etwas aus unserem Blog Artikel mitnehmen und wirst dich mit dem Thema Python noch weiter befassen. Es gibt tolle YouTube Videos aber auch Seiten im Netz, die wie Dictionaries die Datentypen, Operatoren, Module und Funktionen super erklären. Hier zum Beispiel.

Wenn du von Python noch gar keine Ahnung hast, dann komm doch in unser Python Bootcamp:  >> zu unserem Python Bootcamp. Wir haben dort allte wichtigen Inhalte für dich, um ein Python Experte zu werden. In unseren weiteren Kursen kannst du dieses Wissen nutzen, um dich zu spezialisieren. Auf Dashboards, Visualisierungen, Machine Learning, Big Data und vieles mehr...

Du weißt schon was mit Python anzufangen ist, hast aber bei deinem Projekt Schwierigkeiten? Keine Sorge, wir helfen dir auch hier gerne weiter. Mit unserem Programmier-Coaching >>> zum Coding Coach. Spätenstens hier können wir dir individuell zur Seite stehen - damit du die Vorteile von Python als Programmiersprache auch sicher ausschöpfen kannst.

Wir zeigen dir hier, wie du mit Anaconda Python installierst, auf was du genau achten musst und welche Fehlermeldungen du bei der Installation gerne ignorieren kannst. Das Ganze ist auf Deutsch.

Dieses Tutorial ist in drei Abschnitte unterteilt. Der erste Teil zeigt dir die Installation von Anaconda. Der zweite Teil besteht darin, zu überprüfen ob Anaconda richtig installiert wurde und damit sicherzustellen, dass alles funktioniert (Pfadprobleme, etc.). Der letzte Teil des Tutorials geht auf die Installation von Paketen und die Umgebungsverwaltung ein. Zögere nicht, wenn du Fragen hast — entweder hier oder auf Youtube direkt zu stellen.

Der Download und die Installation von Anaconda

Lade uns installiere Anaconda

www.anaconda.com

Der Download und die Installation von Anaconda wird etwa 30 Minuten in Anspruch nehmen, was aber natürlich auch von deiner Rechnerleistung und deiner Internetverbindung abhängig ist.

Bitte achte darauf, dass du die Version für das Betriebssystem Windows herunterlädst, damit auch alles klappt. Im folgenden Bild sieht man in der Kopfzeile die drei zur Verfügung stehenden Versionen für Windows, Apple und Linux.

Du gelangst dorthin, über den Link

Hier klicken

Download Seite von Anaconda

Wähle je nach Bedarf entweder die Python 2- oder Python 3-Version aus. Der Installationsvorgang ist identisch und ändert sich dadurch nicht.

Deine Hardware-Version — sollte dir diese nicht bekannt sein — findest du auf deinem PC oder Laptop unter →PC-Info →Systemtyp.

Der Download startet sobald du auf Download ausführen/Datei speichern klickst. Die neueste Version von Anaconda hat einen Downloadumfang von ca. 500 MB:

Download ausführen: Datei speichern

Folge nach dem Download den Systemanweisungen des Anaconda-Setups bis zu den Advanced Installation Options. Dort solltest du zusätzlich den Haken bei “Add Anaconda to my PATH environemt variable” setzen. Es kann sonst zu Pfadproblemen kommen oder die Installation wird nicht gefunden.

Bei Advanced Options wurden nun beide Häkchen gesetzt
Advanced Installation Options Anaconda

Anmerkung: Der Haken ist nicht vorausgewählt, da einige Anwender keine Administrtionsrechte auf ihrem Rechner haben und sonst in Fehlermeldungen laufen.

Sobald du alles eingestellt hast, kannst du die Installation starten, die dann wieder etwas dauert. Sobald du damit durch bist, kannst du Anaconda starten.

Anaconda starten

Um Anaconda nun zu starten, gibst du einfach in der Suche Anaconda ein und gehst dann auf Öffnen oder führst einen simplen Doppelklick aus.

Sobald du Anaconda nun gestartet hast, kommst du auf die Home Seite des Navigators.

Dort sind nun schon einige Apps installiert, andere sind zur Installation verfügbar. Darunter sind JupyterLab Jupyter Notebook oder auch die Python IDE Spyder.

Zum Testen, ob die Installation erfolgreich war klickst du nun auf Launch. Das kann ein bisschen dauern — nicht aufgeben.

Nachdem du den Browser ausgewählt hast, öffnet sich das JupyterLab oder Jupyter Notebook automatisch unter http://localhost:8888/lab und du kannst direkt loslegen. Deine Python Version wird dir ebenfalls angezeigt. In unserem Beispiel ist es Python 3.

Jupyter Lab öffnen und print (‘Hallo World’) eingeben und ausführen
JupyterLab öffnen

Genauso kannst du natürlich das Jupyter Notebook und jede andere bereits installierte App über Launch starten.

Neue Pakete in Anaconda installieren

Wie versprochen ist das Tutorial damit noch nicht zu Ende. Die Installation von neuen Paketen soll dir nicht vorenthalten werden!

Um neue Packages zu installieren, musst du in Anaconda auf Environments wechseln. Wir haben das für dich einmal gelb hinterlegt.

Environments zur Installation neuer Pakete

Die Packages solltest du zuerst immer in der Umgebung base (root) installieren.

Du kannst im rechten Teil des Fensters auswählen ob du die bereits installieren Pakete angezeigt haben möchtest. Für die Installation neuer Pakete macht dies natürlich erstmal keinen Sinn. Dafür wählen wir not installed aus. Du wählst dann das für dich benötigte Package aus und gehst auf Apply. Das Paket wird nun automatisch einer Umgebung hinzugefügt.

Manche Pakete haben Abhängigkeiten (engl.: Dependencies) zu anderen Paketen, die dann mitinstalliert werden müssen. Dies wird dir vor Ende der Installation angezeigt.

So, das wars! Anaconda ist installiert und das Jupyter Notebook läuft. Wir haben noch ein paar Tricks für dich, damit du in Python besser klarkommst.

Tipps und Tricks (optional)

Wenn du ein Terminal benötigst, dann öffne dies am Besten direkt über Anaconda, indem du rechts neben base (root) auf den Pfeil klickst und “Open Terminal” auswählst. So kannst du sicher sein, dass du alle benötigten Pakete und die richtige Umgebung öffnest.

Du hast ein anderes Betriebssystem? Dann schau dir doch unser Video dazu an. Dort findet ihr die Beschreibung für Mac und Linux, ab Minute 7:15. Aber auch davor sind schon tolle Infos für euch drin.

Wenn das alles nicht klappt, dann schreib uns doch einfach zum Beispiel über LinkedIn oder lass einen Kommentar da, wir werden auf jeden Fall versuchen dir zu helfen!

Wenn du noch mehr lernen möchtest, dann kannst du auch einen unserer Kurse besuchen, zum Beispiel das Python Bootcamp auf Udemy. Ansonsten haben wir noch andere Installationsvideos auf YouTube. Einfach mal vorbeischauen. Wir freuen uns!

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