python卸载与安装配置(小白快速入门)

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第一步:先卸载旧版本的python

第二步:安装最新版本的python

第三步:括展1(PyCharm配置python)

第四步:括展2(Anaconda安装与配置)


第一步:先卸载旧版本的python

卸载完后,我们得去确认是否卸载干净

win+R--->cmd

输入内容

python --version 

 报错!意味着我们卸载成功了

第二步:安装最新版本的python

1.打开官网:Welcome to Python.org

2.点击安装

提示一下:国内镜像会更快哦

Index of python-local/3.12.7 (huaweicloud.com)

3.安装完成后,点击安装包开始下载

后续步骤按默认,除了路径可以自己选择一个(建议D盘)

 按install

安装成功!

4.验证是否安装成功 

win+R--->cmd

 到这里安装就成功啦!

第三步:括展1(PyCharm配置python)

1.首先,先创建一个项目

2.打开设置

3.找到Python Interpreter

4.点击Add Interpreter

5.配置

配置完后就可以正常使用啦~ 

第四步:括展2(Anaconda安装与配置)

1.前言:Anaconda对于python初学者友好,Anaconda是一个开源的数据科学和机器学习平台,它旨在简化包管理和环境配置的过程

2.安装Anaconda

打开清华镜像的网址:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

我安装了这个,大家自行选择

安装包下载成功,点击打开

如果你电脑有多个用户使用,但是不想让其他用户使用,那就选第一个

然后一直默认选项,下一步

1.安装完成后,配置清华镜像源作为下载源

打开这个

输入以下内容

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

 2.配置环境变量

打开高级系统设置---》点击环境变量

 然后复制这几个路径

然后验证是否环境配置成功

win+R--->cmd

输入:conda --version

打开Anaconda Navigator---->jupyter(Launch)

然后创建脚本文件

这样就成功啦

本篇内容到这里就结束了,谢谢大家

请大家点赞收藏,求关注~


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Anaconda创建环境-优快云博客

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### 如何正确地卸载 Python 并完成全新安装 #### 卸载现有 Python 环境 对于基于 Debian 的 Linux 发行版,可以使用以下命令来卸载通过 `apt` 安装Python 版本: ```bash sudo apt-get purge python3.* ``` 这条命令会移除所有 Python 有关的软件包及其配置文件[^1]。 需要注意的是,在 macOS Monterey 12.3 及之后版本中,如果想要彻底清除自行安装而非系统自带的 Python,则需采取特定措施。由于苹果公司预设了一些必要的工具依赖于旧版 Python(如 Python 2),这部分默认组件不可被删除;而对于额外安装的新版本 Python 则可以通过 Homebrew 或者官方安装器来进行管理和清理工作[^2]。 #### 清理残留文件和设置 为了确保完全清除了之前的 Python 环境,还需要手动检查并删除任何可能遗留下来的目录、库文件以及其他关联资源。具体来说,应当查看 `/usr/local/bin/`, `$HOME/.local/lib/python*` 和其他常见位置是否存在多余的 Python 文件夹或链接,并将其安全去除。此外,还需编辑 shell 配置文件(例如 `.bashrc` 或 `.zshrc`)以撤销之前对 PATH 环境变量所做的修改[^3]。 #### 新建干净的 Python 环境 一旦确认旧有环境已被妥善处理完毕后,便可以根据个人需求选择合适的途径重新部署 Python 运行时。一种常见的做法是从官方网站下载最新稳定发行版的二进制分发包或是借助包管理工具如 Homebrew (适用于 Mac OS X 用户) 来简化这一过程。对于开发者而言,采用虚拟化解决方案像 Anaconda 不仅能够提供便捷高效的多版本支持能力,而且有助于隔离各个项目的依赖关系,从而减少潜在冲突的发生几率[^5].
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