如何搭建python開發環境
❶ 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！
❷ 什麼是python的搭建環境
搭建環境，就是需要編程用的語言和用什麼進行編程，用什麼進行調試的這幾個條件的總和。
搭建框架，一般不是搭建，都是盡量選擇現有的，自己設計構造框架，在編程中總會遇見很多類似的問題和需求，為了避免重復世滑段編寫，於是就有人設計了框架讓虛，用來簡化重復需求的編寫。
❸ 如何快速地在windows上部署Python開發環境，包括各種常用的第三方庫
界面效果跟 Matlab 幾乎是一模一樣了
比 Matlab 更棒的是編輯器支持語法高亮，命令自動補全，多種背景主題
上面有人提到了 Anaconda，在這里介紹下自己如何在windows上快速部署Python開發環境的。
是真的很簡單，完全花不了多少時間。
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Python科學計算的瑞士軍刀——Anoaconda 安裝與配置
Python是一種強大的編程語言，其提供了很多用於科學計算的模塊，常見的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python進行科學計算，就需要一一安裝所需的模塊，而這些模塊可能又依賴於其它的軟體包或庫，因而安裝和使用起來相對麻煩。幸好有人專門在做這一類事情，將科學計算所需要的模塊都編譯好，然後打包以發行版的形式供用戶使用，Anaconda就是其中一個常用的科學計算發行版
自帶的包管理器conda也非常強大，甚至支持多個版本的 Python 共存
主頁地址：Anaconda Scientific Python Distribution
1. 下載安裝
建議下載zip壓縮包，速度快。安裝過程是傻瓜式的，跟平時安裝其他軟體沒啥區別
2. 終端執行`conda list`可查看安裝了哪些包
<img data-rawheight="843" data-rawwidth="598" src="https://pic3.mg.com/_b.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="598" data-original="https://pic3.mg.com/_r.jpg">
3. 獲取免費的學術License（此步驟可跳過，如果你對高性能庫沒有需求的話）
申請地址：The Anaconda Python Distribution for Academics
使用`e`郵箱申請後，會在郵箱自動收到`license_academic`文件，將其放在`~/.continuum`目錄下即可。
4. 安裝額外的包（命令行環境下執行）
$ conda update conda
$ conda install accelerate
$ conda install iopro
下面就是spyder的主界面。變數查看窗口很好用。
<img data-rawheight="1017" data-rawwidth="1297" src="https://pic1.mg.com/_b.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1297" data-original="https://pic1.mg.com/_r.jpg">
5. 更換編輯器背景主題方案
6. 更換IPython 終端背景
7. 切割編輯器，多文本同時編輯
<img data-rawheight="1080" data-rawwidth="1297" src="https://pic1.mg.com/_b.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1297" data-original="https://pic1.mg.com/_r.jpg">
經過簡單的配置之後，集成化開發環境變得非常的 Cool ！
❹ 使用vim搭建python開發環境-
最近開始經常需要用vim寫代碼，這里記錄一下自己利用vim搭建基本的python開發環境所使用的插件和一些基本配置
在 ~/.vimrc 文件中，添加如下的信息，完成vim的一些基本配置。
從 GitHub clone Vundle.vim 文件到 ~/.vim/bundle 文件夾下,完成Vundle的安裝。
然後修改 ~/.vimrc 文件,添加如下的信息
若使用 Vundle 安裝 nerdcommenter 插件，需要中 Vim 的配置文件中添加
然後在 Vim 的命令行模式下執行 :BundleInstall 命令完成插件的安裝
nerdcommenter的主要使用方式：
然後在 Vim 的命令行模式下執行 :BundleInstall 命令完成插件的安裝
通過vundle安裝好NERDTree插件後，在vim命令行模式輸入命令:NERDTree就可以看到NERDTree的顯示界面。
使用組合按鍵 Ctrl + w，可將游標自動在左右側窗口進行切換。
如果想要每次啟動vim的時候都默認開啟NERDTree。可以在vimrc文件中添加：
jedi-vim插件依賴python開源庫 「jedi」 ，可以使用pip安裝：
Vim 普通模式下按 F7 便可以直接啟動 flake8 對當前文件進行語法和格式檢查。
以上是我自己用的vim工具配置，如果大家有其他的好用的插件或者配置插件，歡迎一起交流分享呀
❺ 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。
❻ 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。