[菜鸟实录] Python安装出现的问题

最新推荐文章于 2025-04-24 20:26:43 发布
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本文介绍了一种常见的Python安装后的问题，即在命令提示符窗口中输入Python时，系统提示“'Python'不是内部或外部命令”。文章提供了一个简单的解决办法：重启计算机。

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Python安装后，自动设置环境变量，然后打开命令提示符窗口，敲入python后，还是出现“‘Python’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件”的提示。


解决办法：电脑重启，唉，汗。

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git1314的博客
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不会和AI对话的程序员，就像不会用IDE的码农！现在开启你的高效编程新时代！（真实案例：某团队通过优化提示词，代码返工率降低70%）IoT平台：Bug率降低60%某金融系统：接口性能提升5倍。电商中台：开发周期缩短40%
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“机器学习：计算机无需专门编程即可从经验中学习。” 最近这十年以来，人工智能和机器学习已经获得了广泛的关注，每个人都希望成为这一变化的一部分。企业希望掌握该技术的优势，而专业人士则对机器学习的强大能力着迷，并渴望提高自己的技能。 无论如何，始终都需要一个起点，选择一本好书，仔细地阅读，可以从中学到关于人工智能相关技术。无论你的技能是什么，你总能找到适合的书籍，无论是技术爱好者还是菜鸟。因此，推荐12本在2020年，最值得深入阅读的人工智能专业书籍，其中很多书籍在我们的公众号“深度学习与NLP”中都有免.
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python菜鸟安装
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安装 Python 解释器和配置开发环境是 Python 学习旅程的第一步，也是至关重要的一步。对于初学者来说，选择合适的工具和正确的配置方式能够显著降低入门门槛，提高学习效率。 ### 1. 安装 Python 解释器 Python 解释器是运行 Python 代码的基础。可以从 Python 官方网站下载最新版本的解释器安装包，根据操作系统选择对应的版本（Windows、macOS 或 Linux）。 #### Windows 安装步骤： 1. 打开浏览器访问 [Python 官方网站](https://www.python.org/)。 2. 点击 "Downloads" 下载最新版本的安装程序。 3. 运行下载的 `.exe` 文件，在安装向导中务必勾选 "Add Python to PATH" 选项，这将自动配置环境变量。 4. 完成安装后，打开命令提示符，输入 `python --version` 和 `pip --version` 验证是否安装成功[^2]。 #### macOS 安装步骤： 1. macOS 系统通常预装了 Python，但推荐使用 Homebrew 工具安装最新版本。 2. 如果未安装 Homebrew，可在终端执行 `/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"` 安装。 3. 使用命令 `brew install python` 安装 Python。 4. 安装完成后，通过 `python3 --version` 和 `pip3 --version` 检查版本信息[^2]。 #### Linux 安装步骤： 1. 对于基于 Red Hat 的系统（如 Rocky Linux），使用 `sudo dnf install python3` 命令安装。 2. 对于基于 Debian 的系统（如 Ubuntu），使用 `sudo apt-get install python3` 命令安装。 3. 安装完毕后，同样使用 `python3 --version` 和 `pip3 --version` 来验证安装结果。 ### 2. 配置 pip 国内镜像 由于网络原因，使用默认的 pip 源在国内可能会遇到下载速度慢的问题。可以通过设置国内镜像来加速包的下载过程。例如，可以使用阿里云、清华大学等提供的镜像源。 - **临时使用**：在安装包时加上 `-i` 参数指定镜像源，例如 `pip install some-package -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`。 - **永久配置**：创建或编辑 pip.conf 文件（Windows 路径为 `%APPDATA%\pip\pip.ini`，Linux/macOS 路径为 `~/.pip/pip.conf`），添加如下内容： ```ini [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此配置将使所有 pip 操作默认使用清华大学的镜像源。 ### 3. 开发环境的选择与配置 对于 Python 初学者而言，选择一个合适的开发环境可以极大提升编码体验。常见的开发工具包括但不限于： - **IDLE**：Python 自带的简易开发环境，适合初学者快速上手。 - **PyCharm**：由 JetBrains 提供的专业级 IDE，社区版免费，支持多种插件扩展，适合中高级开发者。 - **VS Code**：微软开发的轻量级但功能强大的编辑器，通过安装 Python 插件可以获得良好的开发体验。 - **Jupyter Notebook**：非常适合进行数据科学相关工作的交互式编程环境。 安装这些工具通常只需访问其官方网站下载安装包，按照指引完成安装流程即可。以 VS Code 为例，安装完成后还需要安装 Python 插件，可以通过市场搜索 "Python" 并安装由 Microsoft 提供的官方插件[^1]。 ### 4. 学习资源推荐 - **官方文档**：始终是获取最准确、最权威信息的地方。 - **在线课程**：如 Coursera、Udemy 上有许多针对不同水平的学习者设计的 Python 课程。 - **书籍**：《Python Crash Course》、《Automate the Boring Stuff with Python》等都是很好的入门书籍。 - **社区**：加入 Stack Overflow、Reddit 的 r/learnpython 子版块、GitHub 项目以及各类技术博客，可以帮助解决实际问题并了解行业动态[^4]。 ### 5. 实践建议 理论学习与实践相结合是掌握编程技能的关键。可以从简单的脚本编写开始，逐步尝试构建更复杂的项目。同时，参与开源项目或者自己动手做一些小项目也是很好的练习方式。 ---
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