python课程系列(一.2.1、Anaconda安装、环境配置及使用)

本文详细介绍Python环境在Windows和Linux平台上的安装步骤,包括Python官网下载、Python安装包网盘获取方式,以及Anaconda的下载和安装教程,特别适合Python初学者。
部署运行你感兴趣的模型镜像

在这里插入图片描述

Python环境安装

目前Python有两个大版本,分别是 2.X 和 3.X ,我们的教程基于最新版本 3.6.x 你可以通过终端窗口输入 “python” 命令来查看本地是否已经安装Python以及Python的安装版本。Windows操作系统进入终端方法:win键+R 输入cmd即可进入Windows的终端(Win键是印有Windows图标那个按键或称徽标键,linux中又称super键)。

Windows操作系统默认是没有安装Python的,我们需要手动安装,安装包我们可以去官网下载,Python最新源码,二进制文档,新闻资讯等可以在Python的官网查看到。如果受限于网络运营商无法访问Python官网,可在我们提供的网盘中下载Python安装包。

python官网:https://www.python.org/

Python安装包 网盘下载地址:Python安装包网盘地址

Windows下Python安装

以下为在 Window 平台上安装 Python 的简单步骤:

python的安装

Linux 下Python3的安装

Linux/Unix系统默认是自带有Python2的,如果你是新手,又想换一个操作系统推荐你使用Linux Ubuntu操作系统,他对用户比较友好,安装软件包相对其他Linux系列操作系统比较容易并且系统自带有Python3.5直接使用即可。 如果你用的是Linux ReadHat系列可以参考下列教程安装Python3:

CentOS安装Python3

Anaconda安装使用

Python的一大特色之一,便是具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。目前官网的存储库里约有十二万八千多的软件包,要扩展Python的功能或者说不重复造轮子直接使用封装好的包,避免不了的就是手动安装包了。其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便用户使用而Anaconda是我比较推荐的一个Python的发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 500 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。
Anaconda下载地址

首先去官方网站下载Anaconda,网站可以直接检测出当前电脑的操作系统,并 直以此提供合适安装包,Anaconda官网提供了3.x和2.7两个版本,我们下载对应Python3.6的版本。安装过程可参考下列文档:

Windows 安装 Anaconda3 详细过程
在这里插入图片描述

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在Anaconda使用Python,可能涉及安装、配置和环境设置。首先,我得回顾下用户提供的引用内容,确保信息准确。 根据引用[1],用户提到在Windows上安装Python 3.4的问题。不过最新的Anaconda可能不再支持Python 3.4,需要确认是否可行。引用[2]指出Anaconda最新版本是Python 3.7,可能用户需要安装旧版本,但推荐使用较新的Python版本。引用[4]提到Miniconda,可能可以建议用户根据需求选择完整版或Miniconda。引用[5]提到了安装路径和启动JupyterLab的步骤,这部分可以整合到使用指南中。 接下来,我需要结构清晰地分步骤回答。首先是安装Anaconda,包括下载、安装注意事项(如路径避免空格,选择所有用户)。然后是管理Python环境,包括创建新环境、安装包、切换环境。之后是使用工具如JupyterLab和Spyder。还要注意conda和pip的区别,如引用[3]中的问题,需要简单说明。 可能的问题点:用户可能需要特定Python版本,比如3.4,但Anaconda默认可能不支持,这时候需要指导如何创建指定版本的环境。例如,用conda create -n py34 python=3.4,但需要检查是否有可用的包。引用[1]的用户遇到问题,可能是因为3.4已经过时,建议升级或使用虚拟环境。 另外,引用[3]提到镜像加速,可以加入配置镜像的步骤,比如修改.condarc文件,使用清华源等,这有助于国内用户加快下载速度。 在示例代码部分,用户可能需要看到具体的conda命令,比如创建环境、安装包、激活环境等。同时,提醒用户注意环境激活后使用正确的Python解释器。 最后,生成相关问题,需要考虑用户可能遇到的后续问题,比如环境冲突、包安装失败、多版本管理等。需要确保问题覆盖常见使用场景。</think>[用户可见层] # 在Anaconda使用Python的完整指南 ## 1. 安装Anaconda **步骤说明**: 1. **下载安装包**: - Windows用户访问[Anaconda官网](https://www.anaconda.com/download)下载最新版(Python 3.10+)[^2] - 若需要Python 3.4等旧版本,需使用命令`conda create -n py34 python=3.4`创建特定环境[^1] 2. **安装注意事项**: - 安装路径避免空格(推荐`C:\ProgramData\Anaconda3`)[^5] - 勾选"Add Anaconda to PATH"(开发推荐) - 选择"All Users"安装选项[^5] ```bash # 验证安装(终端执行) conda --version # 应返回类似conda 22.9.0 python --version ``` ## 2. 环境管理 ### 2.1 创建新环境 ```bash # 创建Python 3.9环境 conda create -n myenv python=3.9 ``` ### 2.2 环境操作命令 | 命令 | 功能 | |------|------| | `conda activate myenv` | 激活环境 | | `conda deactivate` | 退出环境 | | `conda env list` | 查看所有环境 | | `conda remove -n myenv --all` | 删除环境 | ### 2.3 包管理 ```bash # 安装numpy(优先使用conda) conda install numpy # 使用pip安装特殊包 pip install package_name ``` **重要区别**:conda管理二进制依赖更可靠,pip更适合PyPI特有包[^3] ## 3. 开发工具使用 ### 3.1 JupyterLab 1. 通过Anaconda Navigator启动 2. 或终端执行: ```bash conda activate base jupyter lab ``` ### 3.2 Spyder IDE ```bash conda install -n myenv spyder spyder ``` ## 4. 镜像加速配置 修改`C:\Users\<用户名>\.condarc`文件: ```yaml channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - defaults show_channel_urls: true ``` ## 5. 常见问题解决 **Q1**: 环境激活失败 - 解决方案:执行`conda init`后重启终端 **Q2**: 包版本冲突 - 推荐使用`conda install --channel conda-forge package_name` **Q3**: 多Python版本管理 - 为每个项目创建独立环境,例如: ```bash conda create -n web_project python=3.8 conda create -n data_science python=3.10 ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值