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【Python】搭建Python环境

一、安装Anaconda1.Anaconda简介为了避免各种python特别是包的安装的坑,强烈建议直接安装Anaconda.它一个免费的Python环境管理器,已包括核心Pyth

一、安装Anaconda

1. Anaconda简介

为了避免各种python特别是包的安装的坑,强烈建议直接安装Anaconda. 它一个免费的Python环境管理器,已包括核心Python解释器以及若干Python IDE(IPython, Jupyter Notebook, Spyder)特别是一些标准库:

– NumPy:处理矩阵;

– SciPy:科学计算;

– Matplotlib:绘图;

– Pandas:数据分析。

2. 下载安装

Anaconda下载地址:

https://www.anaconda.com/download

建议下载Python 3版本的,正常安装即可,注意勾选并安装vscode(好用的Python IDE):

《【Python】搭建Python环境》
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开始→所有程序→Anaconda3(64-bit)→ Anaconda Navigator,若可以成功启动Anaconda Navigator则说明安装成功:

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重启电脑,开始→所有程序→Anaconda3(64-bit)→Anaconda Prompt,输入:conda –V 回车显示版本号则表示成功:

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输入:conda list 回车显示已安装的包。

注:需要将安装路径,如 D:\Anaconda3\Scripts , 添加到 path 环境变量,或者在安装时勾选。

3. Anaconda切换国内镜像源

清华镜像源:

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

(1) 打开Anaconda Prompt,执行命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

(2) 执行命令:

conda config --set show_channel_urls yes

(3) 此时C:\Users\Administrator\下已经生成配置文件:.condarc,内容如下:

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删除第3行,保存;

(4) 查看是否生效,执行命令:

conda info

关注channel URLs下的内容:

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(5) 测试一下,安装爬虫包 scrapy,执行命令:conda install scrapy

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二、选择一款Python IDE之VS code

1. 使用界面

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我个人还是喜欢浅色调(设置—颜色主题)。

新建文件:

print(hello world!”)

保存为HelloWorld.py,然后,调试→打开配置,

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改为你的python安装路径:比如我的是

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按F5,选择Python编译器,再按F5或点

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执行代码,运行结果(调试控制台):

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注1:若执行代码后,下面总是切换到终端,更改配置加上

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即可:

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注2:问题处有提示,将”DjangoDebugging” 改为 “Django”即可。

2. 安装包

右下窗口,点“终端”,

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在终端中进入Python安装目录下的Scripts文件夹,可以看到Python提供了pip与easy_install两种安装包的方式。

输入:.pip install 包名,回车,即开始安装。

三、选择一款Python IDE之Jupyter Notebook

1. 启动Jupyter Notebook

Anaconda已经为你安装了Jupyter Notebook.

打开Jupyter Notebook(注意要保持命令行窗口不要关闭,否则连不上服务器),将切换到浏览器界面:

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点右侧New,下拉菜单选择Python3

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则进入Python编程界面:

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2. 改变当前路径

进入路径下,Shift+右键,在此处打开命令窗口,执行命令:Jupyter Notebook

注:命令行切换路径,E: 回车 cd 路径 回车

3. 快捷命令

%pwd 返回当前路径

Tab键 自动补全

对象或函数? 返回对象或函数的信息

函数?? 返回函数的源代码

*load*? 匹配包含load的名称

%run test.py 运行py文件

%load test.py 载入py文件

Ctrl+C 退出当前执行过程

%paste 执行剪切板上的文本

%matplotlib 将matplotlib绘制的图显示在页面里,而不是弹出一个窗口

参考文献

  1. Wes McKinney. Python for Data Analysis Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, 2nd.
  2. Anaconda修改国内镜像源

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