python搭建编程环境

① python'的环境搭建怎么弄

1、概念区分

对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说，可能很容易就会对Pycharm、Python解释器、conda安装、pip安装这个几个概念混淆。下面跟着我来逐一认识一下它们：

（1）Pycharm是Pytho开发的集成开发环境(Integrated Development Environment，简称IDE)，它本身无法执行Python代码。

（2）Python解释器才是真正执行代码的工具，pycharm里可设置Python解释器，一般我们可去Python官网下载Python3.7或Python3.8版本；如果安装过anaconda ，它里面必然也包括一个某版本的Python解释器；Pycharm配置Python解释器选择哪一个都可以。

（3）anaconda是把python所有常用包的合集，并提供给我们使用 conda 命令非常非常方便的安装各种Python包。

（4）conda安装：我们安装过anaconda软件后，就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包。

（5）pip安装：也是一种类似于conda安装的python安装方法，如果用过Centos系统，它就像yum安装一样。

2、修改镜像源

在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题，最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源，但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。

先查看已经安装过的镜像源，cmd窗口执行命令：

conda config --show

查看配置项 channels ，如果显示带有 tsinghua ，则说明已安装过清华镜像。

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 删除清华镜像，如下命令删除第一个。然后，依次删除所有镜像源

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

添加目前可用的中科大镜像源：

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

并设置搜索时显示通道地址：

conda config --set show_channel_urls yes

确认是否安装镜像源成功，执行 conda config --show ，找到 channels 值为如下：

channels:

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

defaults

以上就是分享的Python基础学习之环境搭建的全部学习内容，大家都看懂了吗？希望本文的分享能帮到大家！

② python编程环境有哪些

Python专用的编辑器和集成开发环境
PyCharm
类别：集成开发环境

PyCharm是最好的一个（也是唯一一个）专门面向于Python的全功能集成开发环境。同样拥有付费版（专业版）和免费开源版（社区版），PyCharm不论是在Windows, Mac OS X系统中, 还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。

开箱即用，PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码。你也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，并且它支持源码管理和项目。

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优点：这是真正的Python集成开发环境，拥有众多便利和支持社区。它的编辑、运行和调试功能统统开箱即用。

缺点：PyCharm存在加载较慢的问题，另外对于已有的项目，默认设置可能需要调整。

Spyder
类别：集成开发环境

是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境。它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，因此根据你的设置，或许你已经在机器中安装了Spyder。

Spyder引人注目的一点是其目标受众是使用Python的数据科学家们。你一定会留意到这一点，举个例子来说，Spyder很好的集成了一些诸如SciPy、NumPy和Matplotlib这样的公共Python数据科学库。

Spyder拥有大部分你所期待的集成开发环境该具备的功能，例如具备强大语法高亮功能的代码编辑器，Python代码补全，甚至是集成文件浏览器。

我从未在其他Python编辑环境中见过的一个特殊功能是Spyder的“变量浏览器”功能，它会以表格形式出现在集成开发环境界面右侧来展示数据。就我个人来说，虽然我并不十分需要这个功能，但是它看起来的确很整洁。如果你是一位日常用Python做数据科学工作的人，那你一定会深深爱上这个独特的功能。Spyder关于IPython或者说Jupyter的集成也做得非常好。

总之，我认为Spyder比其他的集成开发环境更基本，我更愿意把它看做是一款专业工具而不是我日常使用的编辑环境。关于Spyder比较优秀的一点是它兼容Windows、macOS和 Linux系统并且是一个完全开源软件。

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优点：当你是使用Anaconda Python发行版的数据科学家时你会爱上它。

缺点：更有经验的Python开发人员可能会觉得Spyder太基本了以至于不能支持每日所需的基本工作，这样的话还不如选择一个更为完整的集成开发环境或者定制编辑器解决方案。

Thonny
类别：集成开发环境

作为Python集成开发环境大家庭中的新成员，Thonny被称作是针对新手的一款集成开发环境。由爱沙尼亚塔尔图大学的计算机科学学院开发并维护的Thonny适用于全部主流平台，并且在网站上附有安装指南。

默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，所以你不需要再安装什么新的东西。更有经验的老手可能需要调整这个设置以便找到和使用已安装的库。

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优点：你是一名Python新人小白，并且一切就绪需要一款集成开发环境的时候你会选择它。

缺点：更有经验的Python老手可能会觉得Thonny同样太基础了，并且其内置解释器只是一个工作场合，而不是一个可以与之共事的工具。此外，作为一款新兴工具，你在遇到问题时很有可能发现没有现成的解决方法。

③ 如何搭建python环境

1、说明：windows下设置python环境变量，就是把python的安装目录添加到系统path中。2、步骤：1）确定python安装目录，根据版本不同安装目录也不同，可以在开始菜单中的快捷方式中查看。在python快捷方式上点右键，属性菜单

3、注意事项：如果未出现python结果，则需要检查路径是否设置正确，并重新启动一下计算机即可。

④ 如何在linux系统安装python编程环境

详细说下Linux和Mac OS怎么搭建Python环境，可以根据需要看对应部分。

打开终端

Linux和Mac OS在安装过程中均需要打开终端进行操作，这里简要说明一下如何打开系统终端。由于Linux发行版有太多版本，所以这里只说明国内同学们用的最多的Ubuntu操作系统。Ubuntu操作系统可以使用快捷键，Ctrl + Alt + t打开终端，Ubuntu的终端打开之后大概是这样：

确认是否安装成功

确认是否安装成功和确认版本的步骤一致，如果可以正确显示版本，就是安装成功了。

希望我的回答能帮到你！

⑤ 编程猫python环境安装

摘要 你好，编程猫python环境安装按照下述方法来操作。

⑥ python入门，怎么搭建环境呀 在线等

下载Python安装，安装过程中注意，有个“add to path”要打上勾，自动添加至环境变量，安装完成后即可使用。
有疑问欢迎追问。

⑦ python 集成开发环境哪个好

1、Pydev + Eclipse：免费的开发工具。使用非常普遍，最重要的就是免费，同时还提供很多强大的功能来支持高效的Python编程。之所以可以高居榜首，因为拥有众多关键功能：Django集成、自动代码补全、多语言支持、集成的Python调试、代码分析等。
2、PyCharm：商业化开发工具。是专业的Python集成开发环境，有两个版本，一个是免费的社区版本，另外一个是面向企业开发者更先进的专业版本。同时拥有众多功能，专业版本要更加高级，支持更多高级功能，比如远程开发功能、数据库支持等。
3、VIM：先进的文本编辑器：在Python开发者社区中很受喜欢，是一个开源软件并且遵循GPL协议，可以免费使用。是一个非常好的文本编辑器，还是一个轻量级的、模块化、快速响应的工具，如果你在寻找一个linux系统下的python IDE，那么VIM将是你的不二选择。
4、Wing IDE：同属于商业化工具。可以在windows、OS X和Linux系统上，支持最新版本的python，包括stackless Python，拥有三个版本，包含基础版，个人版，专业版。此款工具最大亮点就是多线程调试，线程代码调试，自动子进程调试，断点等功能。
5、Spyder Python：开源的Python开发环境。非常适合用来进行科学计算方面的python开发，属于轻量级软件，用Python开发的，遵循MIT协议，可免费使用。

⑧ 优秀Python编程环境有什么要求

编程语言在进行编程时，都需要借助一定的集成开发环境和代码编辑器，Python编程亦如此，以下是在Python初学者在选择Python编辑器时，可以从以下几个方面着手：
1. 保存和重载代码文件
如果一款集成开发环境或者编辑器不允许你保存现有工作，并在之后重新打开时不能保持你离开时的相同状态，那么它就不是什么集成开发环境。
2. 在环境内运行代码
类似的是，如果你必须退出编辑器来运行Python代码，那么它也就是一个普通的文本编辑器。
3. 支持调试
在程序运行时支持逐步运行代码是所有集成开发环境和大多数优秀代码编辑器必备的核心功能。
4. 语法高亮
支持对代码中的关键词、变量和符号快速标识可以让阅读和理解代码更为轻松。
5. 自动补充代码格式
任何一个引人注目的编辑器或者集成开发环境都会在一个“while”或者“for”语句末端识别冒号，并且知道下一行应该缩进。
当然还有许多你或许关注的别的功能，例如源码控制、扩展模型、构建和测试工具、语言帮助等等。但是以上所列5点是我认为一个出色的编辑环境所必须具备的核心功能。

⑨ 如何安装Python 3中，并设置本地编程环境在CentOS 7

你好，
鼠标右击我的电脑，选择属性，再选择高级系统设置，右下角有一个环境变量，点进去找到path项，选择编辑，把你的python安装路径输入进去，注意要用一个
;
符号与前面的路径分开，再点确定就可以了。完事后可以运行cmd，输入python！

⑩ python编程需要什么环境

在 Windows 系统上安装 Python，可以按如下步骤进行。
首先，登录 https://www.python.org/downloads/ 页面，可以在该页面上看到两类下载链接，分别是 Python 3.x 和 Python 2.x 版
本。因为 Python 在同时维护着 3.x 和 2.x 两个版本，这样既可让早期项目继续使用 Python 2.x，也可让新的项目使用 Python 3.x 。
推荐：Python教程
在该页面下方的“Looking for a specific release？”列表中选择“Python 3.6.x”，可以看到如下图所示的下载列表。
在下载列表中，以“Windows x86-64”开头的链接才是 64 位的 Python 安装程序；以“Windows x86”开头的链接是 32 位的
Python 安装程序。

根据 Windows 系统平台下载合适的安装程序（64 位的平台下载 64 位的安装程序，32 位的平台下载 32 位的安装程序），本教程以 64 位的安装程序为例，下载完成后得到 python-3.6.x-amd64.exe 安装文件。
双击 python-3.6.x-amd64.exe 文件，系统将会开启 Python 安装向导，如下图所示。
勾选“Add Python 3.6 to PATH” 复选框，可以将 Python 命令工具所在目录添加到系统 Path 环境变量中；单击“Customize installation”，可以在安装时指定自定义的安装路径。单击该选项即可开始安装。
在接下来的安装界面中只要改变 Python 的安装路径（建议安装在指定盘符的根路径下，比如安装在 D:Python 目录下），其他地方使用默认选项即可。
安装完成后，启动 Windows 的命令行程序，在命令行窗口中输入“python”命令（字母 p 是小写的），如果出现 Python 提示符（>>>），就说明安装成功了，如图下图 所示。
使用 python 命令启动的就是 Python 的交互式解释器，如果要退出交互式解释器，则可按“Ctrl+Z”快捷键或使用 exit() 命令。
需要额外说明的是，在 Windows 的“开始”菜单中，也可找到 Python 3.x（或者 Python 2.x）的菜单组，在这些菜单组中可找到 Python 提供的 IDLE 工具，如下图所示，该工具是一个简易开发环境，提供了简易的 Python 编辑工具，编辑完成后按 F5 键即可运行 Python 程序。

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