Python环境搭建

1、工具下载与安装

     python可以去官网下载（Download Python | Python.org），官网上各版本的维护状态分别为：pre-release, bugfix, security, 其中pre-release是预发布版本，含有Python最新的特性，适合学习者使用，bugfix是pre-release和security之间的过渡状态，还有bug需要修复，一般用的比较少，security是安全版本，支持的时间长度也比较长，通常在生成环境使用，目前python各版本的维护状态如下所示：

        python的安装和大多数开发软件的安装一样，基本都是下一步，自行查找资料安装。不过这里有两个地方需要注意，第一：安装目录尽量不要放到c盘，安装目录的路径尽量用小写，中间不要有特殊字符和空格，避免项目开发过程中因为路径问题导致的各种问题；第二：安装的过程中建议选择add python to environment variables,这样可以直接将python直接添加入环境变量中。

2、国内镜像源设置

       安装好python和pycharm之后通过pip下载包的时候默认连接的外国的网站下载，会比较慢，也有可能下载不下来，基于此我们可以通过镜像加速的方式从国内的网站下载，目前比较常用的国内镜像加速如下:

镜像源名称	镜像地址	备注
清华大学	https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple	🚀 稳定、更新快、最推荐
中国科学技术大学（USTC）	https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple	稳定可靠
阿里云	https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple	更新较快，速度不错
华为云	https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple	速度快，企业环境友好
豆瓣（douban）	https://pypi.douban.com/simple	曾经流行，但更新不太及时
腾讯云	https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple	国内访问速度快
中科大源（备用）	https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple	与主源相同，稳定性强

      在使用的时候既可以设置临时镜像加速，只对本次安装使用加速源，不影响系统配置，也可以设置永久的全局设置，对所有安装都起作用

    2.1、临时设置

          pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    2.2、全局设置

           pip config set global.index-url https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

    可以通过这个命令查看当前镜像源：pip config get global.index-url

3、虚拟环境设置

       虚拟环境是对当前项目设置一个独立的环境，它的优点该项目不会受到其他项目安装的包的影响。不过缺点也很明显，1、每个项目设置一套虚拟环境会占用额外的存储空间，2、每次都要先进入和退出各自项目的虚拟空间很不便利，总体来说它的有点大于缺点，所以虚拟环境比较常用，通常有两个方式配置虚拟环境：命令行方式和aconda方式

    3.1、命令行方式

            创建虚拟环境: python -m venv "虚拟环境名称"

            激活虚拟环境：venv/Scripts/active.bat

            退出虚拟环境:   venv/Scripts/deactive.bat

    3.2、aconda设置方式

       首先去官网(Download Success | Anaconda)下载anaconda，安装比较简单，基本都是下一步，安装完之后开始菜单中会有aconda相关的三个工具：aconda prompt, aconda powershell prompt, aconda navigator,这三个工具都可以用来创建虚拟环境，其中aconda prompt和aconda powershell prompt是通过命令行创建，aconda navigator通过界面方式创建。

      命令行方式：

            命令行有三种创建方式：

                 conda create -n env1

                 不指定python版本，默认用系统上默认已有的python

                 conda create -n env2 python==3.12.0

                 指定具体的python版本，只能安装这个版本，不能安装其他版本

                 conda create -n env3 python=3.11

                指定python的大版本号3.11，最终安装的小版本号可能是3.11中的任何版本都有可能

                进入指定环境: conda activate env1

                推出环境用： conda deactivate

               查看所有创建的环境可用: python env list

    界面方式：

            打开conda navigator,点击create按钮

              弹出创建虚拟环境对话框，填写名称，选择python版本，点击确定即可

4、开发工具配置

       python开发常用的开发工具是pycharm,  pycharm下载并安装完成之后就可以往项目中引入python编译环境，setting->Project选择自己的项目->add local Interpreter,可以通过Virtualenv Environment也可以通过Conda Environment的方式

       通过anconda引入python编译器：

       在下图1的位置设置anconda.exe的目录，设置完成后就会在2的位置下拉框中有anconda目前已有的python编译器环境如下，选中要添加的编译器环境，点击ok即可完成

      

        接下来，介绍几个pycharm编辑器的配置，会帮助程序员更好的开发

         Action on save 中勾选Reform code 和 Optimize imports，Reform code 在保存的时候对代码进行格式化，Optimize imports优化导入文件。

       Size 和 Line height可以调剂合适的字体和行高

        File and Code Templates->python script中配置python文件的模板

 最后，介绍几个好用的插件：

     1、env files配置文件中经常用到

  2、codeglace   编辑框右侧显示代码缩略图方便快速定位代码

3、汉化插件