本文目录一览:
- 1、如何快速地在windows上部署Python开发环境,包括各种常用的第三方库
- 2、python'的环境搭建怎么弄?
- 3、如何创建python开发环境
- 4、如何搭建python开发环境搭建
- 5、如何搭建Python的开发环境?
- 6、python创建虚拟环境的方法?
如何快速地在windows上部署Python开发环境,包括各种常用的第三方库
界面效果跟 Matlab 几乎是一模一样了
比 Matlab 更棒的是编辑器支持语法高亮,命令自动补全,多种背景主题
上面有人提到了 Anaconda,在这里介绍下自己如何在windows上快速部署Python开发环境的。
是真的很简单,完全花不了多少时间。
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Python科学计算的瑞士军刀——Anoaconda 安装与配置
Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版
自带的包管理器conda也非常强大,甚至支持多个版本的 Python 共存
主页地址:Anaconda Scientific Python Distribution
1. 下载安装
建议下载zip压缩包,速度快。安装过程是傻瓜式的,跟平时安装其他软件没啥区别
2. 终端执行`conda list`可查看安装了哪些包
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3. 获取免费的学术License(此步骤可跳过,如果你对高性能库没有需求的话)
申请地址:The Anaconda Python Distribution for Academics
使用`edu`邮箱申请后,会在邮箱自动收到`license_academic`文件,将其放在`~/.continuum`目录下即可。
4. 安装额外的包(命令行环境下执行)
$ conda update conda
$ conda install accelerate
$ conda install iopro
下面就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。
img data-rawheight="1017" data-rawwidth="1297" src="" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1297" data-original=""
5. 更换编辑器背景主题方案
6. 更换IPython 终端背景
7. 切割编辑器,多文本同时编辑
img data-rawheight="1080" data-rawwidth="1297" src="" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1297" data-original=""
经过简单的配置之后,集成化开发环境变得非常的 Cool !
python'的环境搭建怎么弄?
1、概念区分
对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说,可能很容易就会对Pycharm、Python解释器、conda安装、pip安装这个几个概念混淆。下面跟着我来逐一认识一下它们:
(1)Pycharm是Pytho开发的集成开发环境(Integrated Development Environment,简称IDE),它本身无法执行Python代码。
(2)Python解释器才是真正执行代码的工具,pycharm里可设置Python解释器,一般我们可去Python官网下载Python3.7或Python3.8版本;如果安装过anaconda ,它里面必然也包括一个某版本的Python解释器;Pycharm配置Python解释器选择哪一个都可以。
(3)anaconda是把python所有常用包的合集,并提供给我们使用 conda 命令非常非常方便的安装各种Python包。
(4)conda安装:我们安装过anaconda软件后,就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包。
(5)pip安装:也是一种类似于conda安装的python安装方法,如果用过Centos系统,它就像yum安装一样。
2、修改镜像源
在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题,最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源,但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。
先查看已经安装过的镜像源,cmd窗口执行命令:
conda config --show
查看配置项 channels ,如果显示带有 tsinghua ,则说明已安装过清华镜像。
channels:
下一步,使用 conda config --remove channels url地址 删除清华镜像,如下命令删除第一个。然后,依次删除所有镜像源
conda config --remove channels
添加目前可用的中科大镜像源:
conda config --add channels
并设置搜索时显示通道地址:
conda config --set show_channel_urls yes
确认是否安装镜像源成功,执行 conda config --show ,找到 channels 值为如下:
channels:
defaults
以上就是我分享的Python基础学习之环境搭建的全部学习内容,大家都看懂了吗?希望本文的分享能帮到大家!
如何创建python开发环境
搭建Python语言IDE开发环境方法:
1、下载并安装Python For Windows。打开Python官方网站(python.org),推荐下载Python 2.7.X版本。
2、安装Python:一路默认设置Next下去,直到Finish,完成Python安装3、推荐使用PyCharm: PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
4、下载PyCharm集成开发软件,官网提供了两种版本:Professional Edition(专业版可以试用30天,学习Python30天也够用了。,Community Edition(社区版,功能少一点但也够用了)。
5、安装PyCharm集成开发软件:一路默认设置Next下去,直到Finish,完成PyCharm的安装。
6、配置PyCharm一:风格(配色方案)的调整::【File】→【Settings】→【 Editor】→【Colors Fonts】→Scheme选择Dracula注意事项:每天第一次启动有点慢,第二次就快了。主题Scheme选择以后,需要重启软件才能生效高分辨率下,Pycharm的字体显得很小,可以在Colors Fonts选项里设置。但先要复制一个Scheme才能更改字体大小
如何搭建python开发环境搭建
1、下载并安装Python For Windows。打开Python官方网站(python.org),推荐下载Python 2.7.X版本。2、安装Python:一路默认设置Next下去,直到Finish,完成Python安装 3、在这里推荐使用PyCharm: PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助...
如何搭建Python的开发环境?
搭建Python的开发环境需要安装以下两个软件:
1.Python解释器
安装Python解释器3.6的版本,因为现在和未来的主流的python解释器版本是3.6这个版本,我们学习python时,也是基于python3.6来学习的。
2.pycharm开发工具
安装pycharm开发工具,它是开发python程序代码的工具。需要在它里面配置python解释器。(要是才开始学搭建环境的话,可以去黑马程序员论坛,视频教的搭建。一步一步的,还有课程资料,都可以去看。)
python创建虚拟环境的方法?
12.2. 创建虚拟环境
用于创建和管理虚拟环境的脚本叫做 pyvenv。pyvenv 通常会安装你可用的 Python 中最新的版本。这个脚本也能指定安装一个特定的版本的 Python,因此如果在你的系统中有多个版本的 Python 的话,你可以运行 pyvenv-3.5 或者你想要的任何版本来选择一个指定的 Python 版本。
要创建一个 virtualenv,首先决定一个你想要存放的目录接着运行 pyvenv 后面携带着目录名:
pyvenv tutorial-env
如果目录不存在的话,这将会创建一个 tutorial-env 目录,并且也在目录里面创建一个包含 Python 解释器,标准库,以及各种配套文件的 Python “副本”。
一旦你已经创建了一个虚拟环境,你必须激活它。
在 Windows 上,运行:
tutorial-env/Scripts/activate
在 Unix 或者 MacOS 上,运行:
source tutorial-env/bin/activate
(这个脚本是用 bash shell 编写的。如果你使用 csh 或者 fish shell,你应该使用 activate.csh 和 activate.fish 来替代。)
激活了虚拟环境会改变你的 shell 提示符,显示你正在使用的虚拟环境,并且修改了环境以致运行 python 将会让你得到了特定的 Python 版本
用于创建和管理虚拟环境的脚本叫做 pyvenv。pyvenv 通常会安装你可用的 Python 中最新的版本。这个脚本也能指定安装一个特定的版本的 Python,因此如果在你的系统中有多个版本的 Python 的话,你可以运行 pyvenv-3.5 或者你想要的任何版本来选择一个指定的 Python 版本。
要创建一个 virtualenv,首先决定一个你想要存放的目录接着运行 pyvenv 后面携带着目录名:
pyvenv tutorial-env
如果目录不存在的话,这将会创建一个 tutorial-env 目录,并且也在目录里面创建一个包含 Python 解释器,标准库,以及各种配套文件的 Python “副本”。