＜Zhuuu_ZZ＞Python环境配置_输入zz进入python3环境-优快云博客

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本文详细介绍了在Windows和Linux环境下配置Python开发环境的步骤，包括安装Anaconda、PyCharm、Scrapy爬虫框架和PySpark。在Windows上，重点讲解了Anaconda的安装、PyCharm的配置以及Scrapy的安装。而在Linux系统中，主要阐述了Anaconda的安装和PySpark的搭建，包括设置环境变量和启动PySpark。整个过程旨在为开发者提供一套完整的Python开发环境搭建方案。

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一、在Windows上安装Anaconda3[Windos]

在官网上下载 Anaconda 的安装文件
- Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe
如果操作系统是 Win10 系统，请右键点击安装文件，选择以“管理员身份运行”（之前出现过在 Win10 上，未使用管理员权限安装导致后面 Scrapy 爬虫安装失败的情况）
以管理员身份运行
下一步
下一步
选择第二个，所有用户都可使用
可自定义Anaconda安装位置
将两个都勾上，自动添加环境变量
点击 Skip，不安装 VSCode。我们使用 PyCharm 作为发工具
安装完毕，测试，在CMD命令行输入python即可，输出Version即表示安装完成。

二、PyCharm 安装及工程配置[Windows]

professional 表示专业版，community 是社区版，推荐安装社区版，因为是免费使用的。

1、当下载好以后，点击安装，记得修改安装路径，我这里放的是E盘，修改好以后，Next
在这里插入图片描述
2、接下来是

我们可以根据自己的电脑选择32位还是64位，目前应该基本都是64位系统吧

3、如下
在这里插入图片描述
点击Install,然后就是静静的等待安装了。

4、安装完成后添加Python解释器
在这里插入图片描述

三、Scrapy 爬虫框架安装配置[Windows]

直接在CMD命令行安装命令：conda install scrapy 然后选择y下载配置。

如果安装失败，可能的原因是 Scrapy 爬虫框架所依赖的 twisted 安装失败。 
twisted 是用 Python 实现的基于事件驱动的网络引擎框架（从这里可以看出， 一个框架可以依赖于另一个框架），
但其安装形式比较特殊，须先下载源码，再在本地编译生成可执行文件后才能安装，
而如果本地无 VS 编译工具或 VS 的版 本低于编译要求就会导致 twisted 安装失败，进而即会使得 Scrapy 安装失败。 
此时可以采用下载离线安装包的方式下载并安装 twisted（05-其他资料中提供 了），但要注意选择与操作系统版本相对应的安装文件。 

安装 twisted 的方法： 命令行切到安装文件的位置，之后运行命令： pip install Twisted-18.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl twisted 
安装完成后再重新使用“pip install scrapy”命令安装 Scrapy 爬虫框架 就可以了。

最后配置Anaconda3安装目录下Scripts文件夹的PATH环境变量,不过一般安装Anaconda3时可以一键配置。

四、PySpark 集成环境搭建[Linux]

1、Anaconda 安装

1.使用 yum 安装 bzip2，缺少 bzip2 安装 Anaconda 会失败

yum install -y bzip2

2.安装 Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64

bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

进入之后主要是按照提示操作即可，比如回车，输入 yes，或输入 no 等。
此处回车，进入安装。
在这里插入图片描述
之后需要接受协议，输入 yes,然后在需要回车的地方进行回车安装。

注意，此处可以指定路径，也可以直接回车，直接回车就是安装在默认的/root/anaconda3 路径下。我们这里安装在/opt/install 下（该路径/opt/install 应提前创建，若该路径不存在，会安装在默认路径。）
安装完成后会提示是否自动添加环境变量，yes 即可。
在这里插入图片描述
是否安装 VSCode,这里是 linux，不需要。输入 no,安装结束。

安装 Anaconda 后会覆盖系统原有的 Python，可以通过修改.bashrc 使两个版本的 Python 共存。

vim /root/.bashrc

--------------------
export PATH="/opt/install/anaconda3/bin:$PATH"
alias pyana="/opt/install/anaconda3/bin/python"
alias python="/bin/python"

-------------------------------
#使环境变量生效
source /root/.bashrc

在这里插入图片描述

2、搭建 PySpark

1.生成 PySpark 配置文件
在当前用户文件夹下运行以下命令生成配置文件。

cd ~
jupyter notebook --generate-config

2.修改配置文件，允许从外部访问 Jupyter

vi ./.jupyter/jupyter_notebook_config.py

进入文件后对如下字段进行修改

c.NotebookApp.allow_root = True
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.password = 'sha1:*****************'
c.NotebookApp.port = 7070

#定义notebook的工作目录
c.NotebookApp.notebook_dir = '/opt/install/notebook'

其中的 c.NotebookApp.password 属性的值需要在Anaconda 的 Python 中生成
使用 pyana（前面给 Anaconda 的 Python 起的别名），进入交互模式。运行以下代码。

from notebook.auth import passwd
passwd()

在这里插入图片描述
按照提示设置密码后会生成与之对应的加密密码，然后将这个生成的字符串赋值给 c.NotebookApp.password 属性。

3.修改环境变量
修改.bashrc 文件 vi /root/.bashrc

export PYSPARK_PYTHON=/opt/install/anaconda3/bin/python3
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/opt/install/anaconda3/bin/jupyter
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook"

ipython_opts="notebook -pylab inline"

4.使环境变量生效并关闭防火墙

source /root/.bashrc
systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld

5.启动 PySpark

pyspark

6.启动效果
在这里插入图片描述