由 dawei 在Unix系统上配置数据科学环境，首先需要确保系统基础软件已安装并更新。使用包管理器如apt（Debian/Ubuntu）或yum（Red Hat/CentOS）可以高效地安装和管理依赖项。
安装Python是数据科学工作的核心步骤。推荐使用官方发行版或通过Anaconda等工具进行安装。Anaconda不仅提供Python环境，还预装了大量数据科学相关的库，简化了后续的开发流程。
配置环境变量是提升效率的关键。将Python脚本路径和虚拟环境目录添加到PATH中，可以避免频繁切换目录，提高命令行操作的便捷性。
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使用虚拟环境（如venv或conda env）有助于隔离不同项目所需的依赖版本，防止库冲突。创建独立环境后，可在其中安装特定版本的库，确保项目的稳定性。
优化磁盘空间和内存使用对大规模数据处理尤为重要。可以通过调整swap分区大小、使用SSD存储临时文件，以及合理分配内存资源来提升系统性能。
定期清理无用的缓存和日志文件，有助于保持系统的流畅运行。使用logrotate等工具可自动管理日志大小，避免磁盘空间不足的问题。
•文档记录和版本控制是长期维护的基础。建议将配置脚本和环境设置保存在版本控制系统中，方便后续迁移和团队协作。