ai学习前瞻-python环境搭建

python环境搭建

• • • Python环境搭建
    • 1. python的安装环境
    • 2. MiniConda安装
    • 3. pycharm安装
    • 4. Jupyter 工具安装
    • 5. conda搭建虚拟环境
    • 6. 安装python模块
    • • pip安装
      • conda安装
      • 7. 关联虚拟环境运行项目

        Python环境搭建

        1. python的安装环境

        ​ python环境安装有4中方式。

        

        从上图可以了解到

        1. python 跨平台的计算机程序设计语言。

        2. Conda 软件包管理和环境管理。

        3. MiniConda 在Conda的基础上安装了python软件和一些基础模块库。

        4. AnaConda 其又是在MiniConda的基础上包含了大量的库和工具。

        Miniconda的安装包更小，下载和安装速度更快，能够满足日常工作和学习，所以一般推荐使用MiniConda

        2. MiniConda安装

        miniConda的安装地址

        #官网地址 速度较慢建议使用镜像下载
        https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
        #国内清华镜像网站
        https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
        

        选择Miniconda3-latest-xxx (笔者这里选择安装Miniconda3 最终版本) 后面根据自己的操作系统自行选择软件包

        

        下载完成直接一路next安装即可(mac x86安装为例子)

        

        配置conda环境变量（window自行百度）

        #打开环境变量
        sudo vim ~/.bash_profile 
        #配置conda环境变量
        export CONDA_PATH=/opt/miniconda
        export PATH=$CONDA_PATH/bin:$PATH
        #使得配置文件生效
        source ~/.bash_profile 
        #使用命令查看conda是否安装成功
        conda info
        

        3. pycharm安装

        学习java语言的读者应该用过IntelliJ IEAD 的工具的，而pyCharm是Python的IDE工具。下面让我们来一起安装一下Pycharm。

        #官网
        https://www.jetbrains.com/pycharm/
        #直接安装使用即可
        

        

        ok

        4. Jupyter 工具安装

        jupyter理解为一个可以在网页运行python语言的工具。因为我们之前安装了MiniConda，所以此处使用MiniConda安装Jupyter。

        ---

        Windows操作系统：

        • 方法一：按下"win + r"键，输入"anaconda prompt"并按下回车键。
        • 方法二：在开始菜单中找到"Anaconda"文件夹，然后选择"Anaconda Prompt"应用程序。

          Mac或Linux操作系统：

          • 打开终端窗口，输入"aanaconda-navigato"命令打开Anaconda Navigator，或者在搜索栏中输入“Anaconda”，然后点击“Anaconda Prompt”。

            ---

            使用Jupyter

            #切换到对应的开发环境
            cd xxx/myFirsyPy
            #启动jupyter
            jupyter notebook
            

            

            5. conda搭建虚拟环境

            #创建一个指定python版本是3.9的的虚拟环境
            conda create --name my_conda_env  python=3.9
            #查看创建的环境
            ls /envs 
             
            #查看conda创建的所有虚拟环境 
            conda env list
            #切换虚拟环境
            conda activate my_conda_env
            #查看当前环境中所有的依赖库
            conda list
            #查看当前环境中所有的python模块
            pip list
            	
            #退出当前环境
            conda deactivate
            #删除conda环境
            conda env remove -n ${环境名}
            

            6. 安装python模块

            pip安装

            配置镜像

            #window系统
            创建pip目录并创建pip.ini文件
            #mac或者liunx系统
            创建.pip目录并创建pip.conf文件
            ##两者配置进行文件（清华镜像）
            [global]
            index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
            [instal1]
            trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
            

            安卸模块

            #以安装numpy为例（不指定版本则下载最新的）
            pip install numpy==1.16.5
            #查看安装的numpy
            pip list 
            #卸载numpy
            pip uninstall numpy
            

            conda安装

            配置镜像

            #进入conda prompt 执行如下命令(清华镜像)
            conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
            conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
            conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
            conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
            conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
             
            #查看镜像是否配置成功
            conda config --show channels
            

            安卸模块

            #以安装numpy为例（不指定版本则下载最新的）
            conda install numpy==1.16.5
            #查看安装的numpy
            conda list 
            #卸载numpy
            conda uninstall numpy
            

            7. 关联虚拟环境运行项目

            命令行模式

            #选择对应的虚拟环境
            conda activate my_conda_env
            #运行python脚本
            python /${脚本路径}/HelloWorld.py 
            

            pycharm

            新建项目关联虚拟环境

            

            已有项目更改虚拟环境

            

            Jupyter

            #切换到对应的虚拟环境
            conda activate ${需要关联的虚拟环境}
            #对应的虚拟环境安装 ipykernel
            pip install ipykernel
            #回到base环境并设置
            python -m ipykernel install --user --name my_conda_env --display-name my_conda_env