Python安装教程(版本3.8.10)windows10

本文详细介绍了如何在Windows10系统上安装Python3.8.10,包括从官网下载、自定义安装路径并勾选添加到PATH,以及验证安装成功的步骤。此外,还提到了集成开发环境的选择与安装,如VScode和PyCharm,并提供了配置国内镜像和使用国内镜像源的链接,以加速pip的下载速度。

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        Python目前已支持市面上的各大主流操作系统,在Linux、Unix、Mac系统已经自带Python环境,本章将介绍在Windows系统上安装Python。一般下载 executable installer,x86 表示是 32 位的机器,x86-64 表示 64 位的机器。

    本章系统为:Windows10,Python版本为:3.8.10

目录

一、Python下载与安装

 (一). Python下载

1、进入Python官网:[https://www.python.org/]

2、选择版本下载

3、安装

 (二)验证是否安装成功

二、集成开发环境安装(如果需要的话)

(一)配置国内镜像

(二)安装集成开发环境



一、Python下载与安装

        前往Python官网,目前Windows系统适配的最新Python版本为3.11.0,我们这里安装的是3.8.10。有其他需求,安装流程基本一致。

 (一). Python下载

1、进入Python官网:[https://www.python.org/]

 

2、选择版本下载

2020-01-01,Python官网已经停止维护Python2.7版本;

​官方推荐:使用Python3.X系列版本(不向下兼容python2.X版本);

本此使用:Python3.8.10版本。

下载地址:https://www.python.org/downloads/windows/

3、安装

(1)双击安装包,进行安装。

 (2)选择自定义安装

        提示:勾选Add Python 3.8 to PATH,这样就不用自行配置环境变量,程序会自动配置;

        注意:是将PATH勾选后,再点击Customize installation进入到下一步。如下图:

 

(3)进入Optional Features

        这个界面全部勾选即可,点击Next; 

 

(4)选择安装路径

        注意:这里的默认的安装路径仍然是C盘。我们需要更改为自己想要安装的盘符,如D盘、E盘等。

        注意:要想不安装在C盘,请换安装位置!!!!

        前面是默认的勾选需要,也可以勾选前5个,我这里勾选的就是前5个。

        安装位置选择的是D盘。路径是:D:\Python\Python38

 (5)等待安装、安装成功如下:

 

 (二)验证是否安装成功

        1、按住Win键+R键,输入cmd。点确定进入CMD界面。

         2、输入Python,查看版本号

输入:python -V

        如果能够查看到版本号,证明安装成功!

 

 3、查看python位置

输入:where python

以上,就完成了Python环境的搭建。就可以进行python代码的编写了!到目前为止,就已经可以应付课上的开发任务了。

以下的内容,如果需要的话,可以自行根据相关教程进行学习。

二、集成开发环境安装(如果需要的话)

(一)配置国内镜像

        默认情况下 pip 使用的是国外的镜像,在下载的时候速度非常慢,建议配置国内镜像。

        以下两个学习地址,用其中一个即可。

学习地址1:https://blog.youkuaiyun.com/ALL_BYA/article/details/122169773

学习地址2:pip 使用国内镜像源 | 菜鸟教程 (runoob.com)

(二)安装集成开发环境

        python自带了IDLE集成开发环境,可以进行集成开发,目前比较受欢迎的集成开发软件还有VScode,PyCharm。可根据自己需求进行下载。

        提示:我们已经完成了Python安装,以下的IDE安装,直接安装软件即可,不用重复安装python。

VScode安装:

https://blog.youkuaiyun.com/Littlehero_121/article/details/122497706

PyCharm安装:

https://blog.youkuaiyun.com/a379749/article/details/122536016

 

以上就是本章的Python安装教程了。

### YOLOv8 Python 版本要求及安装指南 YOLOv8 是一种先进的目标检测框架,支持多种应用场景。以下是关于其 Python 版本要求以及安装使用的详细介绍。 #### 1. Python 版本要求 YOLOv8 的官方文档建议使用 **Python >= 3.8** 的版本来确保兼容性和稳定性[^2]。这是因为较新的 Python 版本能更好地适配现代库(如 PyTorch 和 TensorRT),并提供更优的性能表现。 #### 2. 虚拟环境配置 为了隔离开发环境中的依赖项,推荐通过 Anaconda 创建独立的虚拟环境。具体操作如下: ```bash conda create -n yolov8_env python=3.8 conda activate yolov8_env ``` 上述命令创建了一个名为 `yolov8_env` 的虚拟环境,并将其 Python 版本设置为 3.8。 #### 3. 安装必要的依赖项 在完成虚拟环境配置后,需依次安装以下核心组件: - **PyTorch**: 根据硬件条件选择合适的安装方式。对于 GPU 用户,访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/) 获取对应 CUDA 驱动的支持命令;而对于 CPU 用户,则可直接执行以下命令: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` - **Ultralytics (YOLOv8)**: Ultralytics 提供了封装好的工具包,可通过以下两种方式进行安装: ```bash pip install ultralytics ``` 或者采用编辑模式安装以便于本地修改代码: ```bash pip install -e git+https://github.com/ultralytics/ultralytics.git#egg=ultralytics ``` 此外,在国内网络环境下可能遇到下载速度慢的问题,因此可以借助阿里云镜像源加速安装过程: ```bash pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com ``` 此方法同样适用于其他依赖项的快速获取[^4]。 #### 4. 可选优化:TensorRT 加速推理 如果希望进一步提升模型推理效率,特别是针对 NVIDIA 显卡用户,还可以考虑集成 TensorRT 支持。这通常涉及手动安装预编译轮子文件 `.whl` ,例如: ```bash pip install tensorrt-8.6.1-cp310-none-win_amd64.whl ``` 注意该路径下的 wheel 文件应与当前系统的架构相匹配[^3]。 --- ### 示例代码片段 下面是一个简单的例子展示如何加载预训练权重并进行预测: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load a pretrained model results = model('path/to/image.jpg') # Run inference on an image file print(results[0].boxes.xyxy) # Print detected bounding boxes coordinates ``` ---
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