python开发环境搭建-python搭建环境

网上教程五花八门，读者抱怨最多的就是如何搭建开发环境。

对于小白来说，搭建开发环境是必须要过的第一关。

很多人学python不知道从何下手。

很多人学习python，掌握了基本语法后，却不知道去哪里找案例入门。

很多已经做过案例的人不知道如何学习更高级的知识。

所以针对这三类人，我会为大家提供一个很好的学习平台，免费的视频教程，电子书，以及课程的源码！  ????

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记得刚学Python还是菜鸟的时候，最喜欢做的事情之一就是折腾开发环境。

还没写几行代码，就经历了各种折腾，走了太多的弯路，浪费了太多的时间。

IDE、Eclipse、Pycharm、Sublime Text等我也折腾过。

折腾了几个礼拜，代码写不出来，总算有个“Hello World”。

作为一名从业两年的“算法搬家”，今天给“未来的高手，今天的菜鸟”们讲讲如何搭建开发环境。

以后如果有朋友问你搭建环境的事情python开发环境搭建，直接把文章发给他，告诉他这个教程真的很好吃！

环境搭建

我们都知道Python是一种脚本语言，拥有丰富的第三方库。

Python自带了很多可以直接使用的官方库，比如re、os、math等。

但是第三方库需要自己安装。

比如正常人天生就有眼睛、鼻子、嘴巴等，这就是“官库”。

想要买漂亮的衣服，做漂亮的发型，就得自己“装”。 这就是“第三方库”。

Python 提供了很多强大的第三方库。

我们搭建一个开发环境，让Python拥有各种能力来满足我们的需求。

很多第三方库都是个人或者团队开发的，并不是Python官方开发的，难免五花八门、杂乱无章。

甚至有的时候，各个版本的库会出现各种冲突。

这个库和那个库不兼容，各种“无意义”的错误相继报出。

总而言之，解决或避免此类问题的方法是构建一个“健壮”的开发环境。

解决方案：Anaconda + Jupyter Notebook。

易维护，易安装，你好，我，大家真的很好。

1.蟒蛇

Anaconda是管理第三库的工具，支持“多开”。

您可以使用 Anaconda 创建多个虚拟环境。

你是什么意思？

虚拟环境就像一个人：

将小王培养成数学家，负责与数学相关的事务。

把小李培养成语言学家，专攻语言相关的事情。

反映在虚拟环境中，是这样的：

我创建了很多虚拟环境。

base是安装Anaconda自带的基础环境。 其他的都是根据自己的需要创建的独立环境。

例如jack这个环境就是一个通用的开发环境。 名为faceswap的环境是我专门为换脸算法搭建的环境，因为它的依赖和一些常用的第三方库包有冲突。

Anaconda 也是跨平台的，可以安装在 Windows、MacOS 和 Linux 上。

2.Jupyter笔记本

小白推荐Jupyter Notebook，为什么不推荐Pycharm之类的IDE呢？

由于 Jupyter 易于安装和使用，因此可以在多种平台上运行。

下班后，经常在服务器上运行算法。

连图形界面都没有的服务器还能用Pycharm？

Jupyter Notebook 是一个基于 Web 的交互式计算笔记本环境。

实现了文本和代码的完美结合，甚至可以边学习边做笔记。 文本编辑器还支持 Markdown 格式，可以轻松插入各种数学公式。

并且由于Jupyter Notebook是基于网页的，所以你完全可以在服务端启动服务，在本地电脑打开网页，运行各种服务端代码。

如果你是做算法，做爬虫python开发环境搭建，只是学习Python，并没有参与庞大的Python项目的开发，那么不要犹豫，使用Jupyter Notebook。

三、安装

Anaconda + Jupyter Notebook 的好处无处不在。

那么，如何安装呢？

Anaconda下载地址：

#下载部分

根据自己的环境选择安装包：

安装很简单，傻瓜下一步安装就可以了。

Windows 安装完成后，需要手动添加环境变量。

Linux和MacOS在安装过程中，会提示是否设置环境变量。

Windows中添加环境变量需要在计算机->鼠标右键->属性->高级系统设置->环境变量->路径中进行设置。

D:Anaconda是Anaconda的安装目录，在Path中加入以下两个地址即可。

D：蟒蛇

D：蟒蛇脚本

一切配置完成后，就可以在cmd或者Anaconda Prompt中使用Anaconda搭建环境了。

输入命令：

conda create -n your_name jupyter notebook

这句话的意思是创建一个名为your_name的虚拟环境，这个虚拟环境额外安装了jupyter notebook第三方库。

你可以把your_name改成你喜欢的名字，这个名字就是你的虚拟环境的名字，你可以随意选择，比如jack。

然后输入y安装：

安装完成后，可以通过命令conda info -e查看已有环境。

从上图可以看到，有两个环境，一个是base，内置的基础环境，一个是我们新建的环境jack。

环境安装好后，我们可以使用命令激活jack环境：

activate jack

如您所见，我们的环境已从 base 变为 jack。

接下来我们可以在这个环境中安装我们想要的第三方库，比如requests。

conda install requests

对于conda找不到的包，也可以使用pip安装：

python -m pip install xxx

需要安装的第三方库安装完成后，可以直接使用命令打开Jupyter Notebook：

jupyter notebook

效果如下：

创建一个新笔记本：

输入代码后，按Ctrl+Enter运行程序：

这个Jupyter Notebook使用的环境是一个名为jack的虚拟环境。

如果要安装Pytorch什么的，直接在这个虚拟环境下安装就可以了，真香！

总结

使用Anaconda + Jupyter Notebook搭建环境的方案非常适合新手。

Jupyter Notebook也很强大，绝对是你学习算法、分析数据的好帮手！

如果喜欢这种教程，转发，点赞，支持的人多的话，以后会陆续发布一些这些工具的使用技巧。