python 开发环境安装及配置

总结python 开发环境的安装及配置。一般安装 anaconda 和 pycharm 即可。

1. 安装 anaconda

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)

简单来说,anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库,使用方便。

下载地址: 清欢大学开源软件镜像站
注意事项:

  • 下载安装时注意根据自己电脑的系统版本,及需要安装的 anaconda ,选择合适的版本下载

  • anaconda 是自带Python 的,所以不需要再去下载安装Python了,当然,如果已经安装了Python也不要紧,不会发生冲突的!

2. 安装pycharm

下载地址: pycharm 下载

3. 在pycharm中配置anaconda 解释器

具体做法:File -> Default Settings -> project interpreter -> 接着点击 project interpreter 的右边的小齿轮 -> 选择 add local -> 选择anaconda文件路径下的python.exe -> 接着pycharm会更新解释器,导入模块等 -> 点击 Apply 即可

好了,到目前为止,python 的开发环境配置基本就完成了.
下面梳理下 配置 pip 源的操作

4. pip 源配置

以 windows7(64位), python 2.7 为例。

  • windows文件管理器中,输入%APPDATA%, 回车
  • 自动打开一个新的目录,在这个目录中新建一个pip 文件夹,然后在pip文件夹中新建个pip.ini 文件。 ( 或者在 C:ProgramDatapippip.ini)
  • 在新建的pip.ini 文件中输入一下内容:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
index = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

linux下的路径为 ~/.pip/pip.conf
到止,pip源的配置就搞定了.

国内较好的镜像源

豆瓣:https://pypi.douban.com/simple/
阿里云:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
清华大学:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

5. anaconda 的源配置

在安装了anaconda后,可以使用anaconda 来进行Python库的安装,同样的需要进行源的配置。

在配置了anaconda的pycharm中的终端(Terminal)逐条输入以下两条命令即可:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

6. conda 的包管理

anaconda 提供了方便的包管理命令 -- conda.
以下是一些常用的命令:

# 查看已经安装的packages
conda list

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python27

# 查找package信息
conda search numpy

# 安装scipy
conda install scipy

# 安装package
# 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
conda install -n python27 numpy

# 更新package
conda update -n python27 numpy

# 删除package
conda remove -n python27 numpy

conda将 conda、python 等都视为package,因此,可以使用conda 来管理conda和python 的版本,比如:

# 更新conda,保持conda最新
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

# 更新python
conda update python
种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在!
原文地址:https://www.cnblogs.com/gaozhidao/p/12325187.html