python搭建編程環境

① python'的環境搭建怎麼弄

1、概念區分

對於剛剛開始學習Python的零基礎小白來說，可能很容易就會對Pycharm、Python解釋器、conda安裝、pip安裝這個幾個概念混淆。下面跟著我來逐一認識一下它們：

（1）Pycharm是Pytho開發的集成開發環境(Integrated Development Environment，簡稱IDE)，它本身無法執行Python代碼。

（2）Python解釋器才是真正執行代碼的工具，pycharm里可設置Python解釋器，一般我們可去Python官網下載Python3.7或Python3.8版本；如果安裝過anaconda ，它裡面必然也包括一個某版本的Python解釋器；Pycharm配置Python解釋器選擇哪一個都可以。

（3）anaconda是把python所有常用包的合集，並提供給我們使用 conda 命令非常非常方便的安裝各種Python包。

（4）conda安裝：我們安裝過anaconda軟體後，就能夠使用conda命令下載anaconda源里(比如中科大鏡像源)的包。

（5）pip安裝：也是一種類似於conda安裝的python安裝方法，如果用過Centos系統，它就像yum安裝一樣。

2、修改鏡像源

在使用安裝 conda 安裝某些包會出現慢或安裝失敗問題，最有效方法是修改鏡像源為國內鏡像源。之前都選用清華鏡像源，但是2019年後已停止服務。推薦選用中科大鏡像源。

先查看已經安裝過的鏡像源，cmd窗口執行命令：

conda config --show

查看配置項 channels ，如果顯示帶有 tsinghua ，則說明已安裝過清華鏡像。

channels:

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/msys2/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

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

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/pytorch/

下一步，使用 conda config --remove channels url地址 刪除清華鏡像，如下命令刪除第一個。然後，依次刪除所有鏡像源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

添加目前可用的中科大鏡像源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

並設置搜索時顯示通道地址：

conda config --set show_channel_urls yes

確認是否安裝鏡像源成功，執行 conda config --show ，找到 channels 值為如下：

channels:

https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

defaults

以上就是分享的Python基礎學習之環境搭建的全部學習內容，大家都看懂了嗎？希望本文的分享能幫到大家！

② python編程環境有哪些

Python專用的編輯器和集成開發環境
PyCharm
類別：集成開發環境

PyCharm是最好的一個（也是唯一一個）專門面向於Python的全功能集成開發環境。同樣擁有付費版（專業版）和免費開源版（社區版），PyCharm不論是在Windows, Mac OS X系統中, 還是在Linux系統中都支持快速安裝和使用。

開箱即用，PyCharm直接支持Python開發環境，打開一個新的文件然後就可以開始編寫代碼。你也可以在PyCharm中直接運行和調試Python程序，並且它支持源碼管理和項目。

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優點：這是真正的Python集成開發環境，擁有眾多便利和支持社區。它的編輯、運行和調試功能統統開箱即用。

缺點：PyCharm存在載入較慢的問題，另外對於已有的項目，默認設置可能需要調整。

Spyder
類別：集成開發環境

是一款為了數據科學工作流做了優化的開源Python集成開發環境。它是附在Anaconda軟體包管理器發行版中的，因此根據你的設置，或許你已經在機器中安裝了Spyder。

Spyder引人注目的一點是其目標受眾是使用Python的數據科學家們。你一定會留意到這一點，舉個例子來說，Spyder很好的集成了一些諸如SciPy、NumPy和Matplotlib這樣的公共Python數據科學庫。

Spyder擁有大部分你所期待的集成開發環境該具備的功能，例如具備強大語法高亮功能的代碼編輯器，Python代碼補全，甚至是集成文件瀏覽器。

我從未在其他Python編輯環境中見過的一個特殊功能是Spyder的「變數瀏覽器」功能，它會以表格形式出現在集成開發環境界面右側來展示數據。就我個人來說，雖然我並不十分需要這個功能，但是它看起來的確很整潔。如果你是一位日常用Python做數據科學工作的人，那你一定會深深愛上這個獨特的功能。Spyder關於IPython或者說Jupyter的集成也做得非常好。

總之，我認為Spyder比其他的集成開發環境更基本，我更願意把它看做是一款專業工具而不是我日常使用的編輯環境。關於Spyder比較優秀的一點是它兼容Windows、macOS和 Linux系統並且是一個完全開源軟體。

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優點：當你是使用Anaconda Python發行版的數據科學家時你會愛上它。

缺點：更有經驗的Python開發人員可能會覺得Spyder太基本了以至於不能支持每日所需的基本工作，這樣的話還不如選擇一個更為完整的集成開發環境或者定製編輯器解決方案。

Thonny
類別：集成開發環境

作為Python集成開發環境大家庭中的新成員，Thonny被稱作是針對新手的一款集成開發環境。由愛沙尼亞塔爾圖大學的計算機科學學院開發並維護的Thonny適用於全部主流平台，並且在網站上附有安裝指南。

默認情況下，Thonny會和自帶捆綁的Python版本一起安裝，所以你不需要再安裝什麼新的東西。更有經驗的老手可能需要調整這個設置以便找到和使用已安裝的庫。

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優點：你是一名Python新人小白，並且一切就緒需要一款集成開發環境的時候你會選擇它。

缺點：更有經驗的Python老手可能會覺得Thonny同樣太基礎了，並且其內置解釋器只是一個工作場合，而不是一個可以與之共事的工具。此外，作為一款新興工具，你在遇到問題時很有可能發現沒有現成的解決方法。

③ 如何搭建python環境

1、說明：windows下設置python環境變數，就是把python的安裝目錄添加到系統path中。2、步驟：1）確定python安裝目錄，根據版本不同安裝目錄也不同，可以在開始菜單中的快捷方式中查看。在python快捷方式上點右鍵，屬性菜單

3、注意事項：如果未出現python結果，則需要檢查路徑是否設置正確，並重新啟動一下計算機即可。

④ 如何在linux系統安裝python編程環境

詳細說下Linux和Mac OS怎麼搭建Python環境，可以根據需要看對應部分。

打開終端

Linux和Mac OS在安裝過程中均需要打開終端進行操作，這里簡要說明一下如何打開系統終端。由於Linux發行版有太多版本，所以這里只說明國內同學們用的最多的Ubuntu操作系統。Ubuntu操作系統可以使用快捷鍵，Ctrl + Alt + t打開終端，Ubuntu的終端打開之後大概是這樣：

確認是否安裝成功

確認是否安裝成功和確認版本的步驟一致，如果可以正確顯示版本，就是安裝成功了。

希望我的回答能幫到你！

⑤ 編程貓python環境安裝

摘要 你好，編程貓python環境安裝按照下述方法來操作。

⑥ python入門，怎麼搭建環境呀 在線等

下載Python安裝，安裝過程中注意，有個「add to path」要打上勾，自動添加至環境變數，安裝完成後即可使用。
有疑問歡迎追問。

⑦ python 集成開發環境哪個好

1、Pydev + Eclipse：免費的開發工具。使用非常普遍，最重要的就是免費，同時還提供很多強大的功能來支持高效的Python編程。之所以可以高居榜首，因為擁有眾多關鍵功能：Django集成、自動代碼補全、多語言支持、集成的Python調試、代碼分析等。
2、PyCharm：商業化開發工具。是專業的Python集成開發環境，有兩個版本，一個是免費的社區版本，另外一個是面向企業開發者更先進的專業版本。同時擁有眾多功能，專業版本要更加高級，支持更多高級功能，比如遠程開發功能、資料庫支持等。
3、VIM：先進的文本編輯器：在Python開發者社區中很受喜歡，是一個開源軟體並且遵循GPL協議，可以免費使用。是一個非常好的文本編輯器，還是一個輕量級的、模塊化、快速響應的工具，如果你在尋找一個linux系統下的python IDE，那麼VIM將是你的不二選擇。
4、Wing IDE：同屬於商業化工具。可以在windows、OS X和Linux系統上，支持最新版本的python，包括stackless Python，擁有三個版本，包含基礎版，個人版，專業版。此款工具最大亮點就是多線程調試，線程代碼調試，自動子進程調試，斷點等功能。
5、Spyder Python：開源的Python開發環境。非常適合用來進行科學計算方面的python開發，屬於輕量級軟體，用Python開發的，遵循MIT協議，可免費使用。

⑧ 優秀Python編程環境有什麼要求

編程語言在進行編程時，都需要藉助一定的集成開發環境和代碼編輯器，Python編程亦如此，以下是在Python初學者在選擇Python編輯器時，可以從以下幾個方面著手：
1. 保存和重載代碼文件
如果一款集成開發環境或者編輯器不允許你保存現有工作，並在之後重新打開時不能保持你離開時的相同狀態，那麼它就不是什麼集成開發環境。
2. 在環境內運行代碼
類似的是，如果你必須退出編輯器來運行Python代碼，那麼它也就是一個普通的文本編輯器。
3. 支持調試
在程序運行時支持逐步運行代碼是所有集成開發環境和大多數優秀代碼編輯器必備的核心功能。
4. 語法高亮
支持對代碼中的關鍵詞、變數和符號快速標識可以讓閱讀和理解代碼更為輕松。
5. 自動補充代碼格式
任何一個引人注目的編輯器或者集成開發環境都會在一個「while」或者「for」語句末端識別冒號，並且知道下一行應該縮進。
當然還有許多你或許關注的別的功能，例如源碼控制、擴展模型、構建和測試工具、語言幫助等等。但是以上所列5點是我認為一個出色的編輯環境所必須具備的核心功能。

⑨ 如何安裝Python 3中，並設置本地編程環境在CentOS 7

你好，
滑鼠右擊我的電腦，選擇屬性，再選擇高級系統設置，右下角有一個環境變數，點進去找到path項，選擇編輯，把你的python安裝路徑輸入進去，注意要用一個
;
符號與前面的路徑分開，再點確定就可以了。完事後可以運行cmd，輸入python！

⑩ python編程需要什麼環境

在 Windows 系統上安裝 Python，可以按如下步驟進行。
首先，登錄 https://www.python.org/downloads/ 頁面，可以在該頁面上看到兩類下載鏈接，分別是 Python 3.x 和 Python 2.x 版
本。因為 Python 在同時維護著 3.x 和 2.x 兩個版本，這樣既可讓早期項目繼續使用 Python 2.x，也可讓新的項目使用 Python 3.x 。
推薦：Python教程
在該頁面下方的「Looking for a specific release？」列表中選擇「Python 3.6.x」，可以看到如下圖所示的下載列表。
在下載列表中，以「Windows x86-64」開頭的鏈接才是 64 位的 Python 安裝程序；以「Windows x86」開頭的鏈接是 32 位的
Python 安裝程序。

根據 Windows 系統平台下載合適的安裝程序（64 位的平台下載 64 位的安裝程序，32 位的平台下載 32 位的安裝程序），本教程以 64 位的安裝程序為例，下載完成後得到 python-3.6.x-amd64.exe 安裝文件。
雙擊 python-3.6.x-amd64.exe 文件，系統將會開啟 Python 安裝向導，如下圖所示。
勾選「Add Python 3.6 to PATH」 復選框，可以將 Python 命令工具所在目錄添加到系統 Path 環境變數中；單擊「Customize installation」，可以在安裝時指定自定義的安裝路徑。單擊該選項即可開始安裝。
在接下來的安裝界面中只要改變 Python 的安裝路徑（建議安裝在指定盤符的根路徑下，比如安裝在 D:Python 目錄下），其他地方使用默認選項即可。
安裝完成後，啟動 Windows 的命令行程序，在命令行窗口中輸入「python」命令（字母 p 是小寫的），如果出現 Python 提示符（>>>），就說明安裝成功了，如圖下圖 所示。
使用 python 命令啟動的就是 Python 的互動式解釋器，如果要退出互動式解釋器，則可按「Ctrl+Z」快捷鍵或使用 exit() 命令。
需要額外說明的是，在 Windows 的「開始」菜單中，也可找到 Python 3.x（或者 Python 2.x）的菜單組，在這些菜單組中可找到 Python 提供的 IDLE 工具，如下圖所示，該工具是一個簡易開發環境，提供了簡易的 Python 編輯工具，編輯完成後按 F5 鍵即可運行 Python 程序。

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