如何搭建python开发环境
❶ 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！
❷ 什么是python的搭建环境
搭建环境，就是需要编程用的语言和用什么进行编程，用什么进行调试的这几个条件的总和。
搭建框架，一般不是搭建，都是尽量选择现有的，自己设计构造框架，在编程中总会遇见很多类似的问题和需求，为了避免重复世滑段编写，于是就有人设计了框架让虚，用来简化重复需求的编写。
❸ 如何快速地在windows上部署Python开发环境，包括各种常用的第三方库
界面效果跟 Matlab 几乎是一模一样了
比 Matlab 更棒的是编辑器支持语法高亮，命令自动补全，多种背景主题
上面有人提到了 Anaconda，在这里介绍下自己如何在windows上快速部署Python开发环境的。
是真的很简单，完全花不了多少时间。
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Python科学计算的瑞士军刀——Anoaconda 安装与配置
Python是一种强大的编程语言，其提供了很多用于科学计算的模块，常见的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python进行科学计算，就需要一一安装所需的模块，而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库，因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情，将科学计算所需要的模块都编译好，然后打包以发行版的形式供用户使用，Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版
自带的包管理器conda也非常强大，甚至支持多个版本的 Python 共存
主页地址：Anaconda Scientific Python Distribution
1. 下载安装
建议下载zip压缩包，速度快。安装过程是傻瓜式的，跟平时安装其他软件没啥区别
2. 终端执行`conda list`可查看安装了哪些包
<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. 获取免费的学术License（此步骤可跳过，如果你对高性能库没有需求的话）
申请地址：The Anaconda Python Distribution for Academics
使用`e`邮箱申请后，会在邮箱自动收到`license_academic`文件，将其放在`~/.continuum`目录下即可。
4. 安装额外的包（命令行环境下执行）
$ conda update conda
$ conda install accelerate
$ conda install iopro
下面就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。
<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. 更换编辑器背景主题方案
6. 更换IPython 终端背景
7. 切割编辑器，多文本同时编辑
<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">
经过简单的配置之后，集成化开发环境变得非常的 Cool ！
❹ 使用vim搭建python开发环境-
最近开始经常需要用vim写代码，这里记录一下自己利用vim搭建基本的python开发环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。
从 GitHub clone Vundle.vim 文件到 ~/.vim/bundle 文件夹下,完成Vundle的安装。
然后修改 ~/.vimrc 文件,添加如下的信息
若使用 Vundle 安装 nerdcommenter 插件，需要中 Vim 的配置文件中添加
然后在 Vim 的命令行模式下执行 :BundleInstall 命令完成插件的安装
nerdcommenter的主要使用方式：
然后在 Vim 的命令行模式下执行 :BundleInstall 命令完成插件的安装
通过vundle安装好NERDTree插件后，在vim命令行模式输入命令:NERDTree就可以看到NERDTree的显示界面。
使用组合按键 Ctrl + w，可将光标自动在左右侧窗口进行切换。
如果想要每次启动vim的时候都默认开启NERDTree。可以在vimrc文件中添加：
jedi-vim插件依赖python开源库 “jedi” ，可以使用pip安装：
Vim 普通模式下按 F7 便可以直接启动 flake8 对当前文件进行语法和格式检查。
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，欢迎一起交流分享呀
❺ 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。
❻ 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。