Miniconda+Jupyter 小白设置指南(Windows)

最新推荐文章于 2025-05-20 13:49:47 发布
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本文是针对Windows用户的一份Miniconda和Jupyter安装指南，详细介绍了从下载Miniconda、配置环境变量、换源、创建虚拟环境到安装Jupyter的全过程，包括Jupyter的内核切换、默认路径设置和插件安装。适合Python初学者，特别是使用OpenSeespy进行有限元计算的开发者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Miniconda+Jupyter 小白设置指南(Windows)

说明：在了解深度学习和openseespy的过程中发现Jupyter这种使用方便但是安装及其麻烦的东西，当你有一点东西安装不仔细就会爆出一堆奇怪的错误出来。这里记录下我从零开始安装Jpuyter的过程。

关于 Conda 和 Jupyter 的说明

Conda 是一种环境管理软件，尤其是 Python2 和 Python3 不兼容的情况下，Conda 可以建立多个相互隔离的虚拟环境，让不同的程序在不用的 Python 版本以及不同版本的包下运行。

Jupyter Notebook 是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。简而言之可以直接编写代码，运行代码，运行结果也会直接显示在代码块下方。

对于 openseespy 有限元计算而言，jupyter可以更加直接直观的输出对应的结构响应曲线等，通过合适的代码可以直接绘制出对应的结构形象来。

0 准备

首先你需要有一台电脑 然后你需要保证这个电脑是干净的：没有额外安装 Python （因为之前安装过 Python 的原因导致我之后又重新装了一遍 Miniconda），没有安装miniconda/conda这些环境管理软件（建议小白从零开始，大佬请忽略）

1 MiniConda 安装

这里主要参考

1.1 下载

这里建议从清华的镜像源下载，官网下载的速度极慢。

清华镜像源：anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

Miniconda官网：Miniconda — Conda documentation 从镜像源中选择时间最晚的一个 latest 版本的即可 !

1.2 安装

Miniconda下载安装包后会有一个图形化的安装界面，一路点点点即可。中间注意的点：

安装路径：不建议选择C盘，建议选择绝对路径较短的安装位置，比如“D:\Program\Miniconda3”这种，因为之后每一个虚拟环境安装的依赖包都会放在安装位置下面

环境变量选择(PATH)：在这一步不建议勾选第一个环境变量选项，建议在之后手动添加环境变量以防止环境变量污染的问题。

1.3 环境变量配置

“此电脑”右键“属性” 右侧"高级系统设置"

上方选项卡“高级” --> “环境变量”按钮

对“Path”进行设置

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区别就是有无图形化界面，安装Mini版可以节约大量的空间，完整版的图形化界面可以带来更多的快捷操作，大家可以根据实际的场景来安装。可以看到刚刚创建的虚拟环境，至此使用 conda 托管的 Python 环境就已经搭建完毕，更多关于 conda 的使用可以查看文末的章节。安装完成后，打开 Vscode，在左侧点击几个方块的按钮，然后在右侧弹出的框中搜索python。，会弹出如下图的框，点击 install，它会为我们自动安装当前环境适用的 Jupyter。
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如果电脑用户名为中文，可能会导致jupyter无法正常使用，需要修改用户变量 将TEMP和TMP的值修改为%Systemroot%\TEMP，重新打开Anaconda Prompt后运行。主环境（base）安装 nb_conda_kernels，虚拟环境安装ipykernel 这里可以选择都安装在base环境中。，打开命令行窗口，输入conda info（出现版本等信息，说明安装成功）2、现在执行一条指令，进行验证，pycharm也可以使用jupyter了。，打开命令行窗口，依次输入以下两行。
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这篇文章用来记录自己在安装实践中的一些步骤。如果文章内容有不当之处，欢迎各位大佬批评指正。之前安装过miniconda，但是由于误操作导致miniconda的默认环境不是base。最后决定重新安装miniconda。
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当在虚拟环境中使用pip install jupyter安装jupyter后，使用 jupyter notebook 指令，出现了提示。这是因为nbconvert版本不匹配的原因（可能是最近更新了jupyter7导致的），只需使用。无法将“jupyter”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。但随后出现了在浏览器中打开jupyter记事本时出现了。在当前环境下更新nbconvert即可。而这在曾经安装时并未出现。
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06-03 5073
本文在安装过程中参考了很多c站的其他教程，本文把安装过程中遇到的问题和安装过程一一记录，希望能有所贡献。本文是基于miniconda已经安装完成且环境变量也设置好的前提。
还有其他python使用或者管理的小技巧吗？
03-13
<think>好的，用户之前问了如何在Ubuntu 22.04下部署Python开发环境，现在又问有没有其他Python使用或管理的小技巧。我需要先回顾之前的回答，确保不重复，同时补充新的内容。 首先，用户可能已经按照之前的指南配置好了环境，现在想进一步优化开发流程或者解决常见问题。他们可能遇到了依赖管理、环境配置、效率工具等方面的问题，或者想了解更多最佳实践。 接下来，我需要考虑不同方面的小技巧。比如依赖管理可以用poetry或pipenv，虚拟环境管理可以用virtualenvwrapper，调试工具如pdb和logging，代码质量工具如flake8和black，还有Jupyter Notebook的使用等。此外，用户可能对性能优化、包管理、错误处理等方面感兴趣。 还要注意用户是开发小白，所以需要解释清楚每个工具的作用和基本用法，避免使用太专业的术语，同时给出具体的命令示例，方便他们直接使用。另外，需要提醒一些常见问题的解决方法，比如依赖冲突、环境变量设置等。 最后，要确保结构清晰，分点说明，每个技巧都有实际例子，帮助用户逐步理解和应用。可能还需要包括一些维护和清理系统的技巧，帮助他们保持开发环境的整洁。</think>以下是一些Python开发中实用的小技巧和管理方法，能显著提升开发效率和代码质量： --- ### 一、依赖管理进阶 1. **精确控制依赖版本** ```bash # 生成精确版本列表（包含子依赖） pip freeze > requirements.txt # 安装时使用哈希校验（防篡改） pip install --require-hashes -r requirements.txt ``` 2. **使用现代依赖管理工具** 推荐使用`poetry`： ```bash pip install poetry poetry new myproject # 创建项目 poetry add requests # 添加依赖 poetry install # 安装所有依赖 ``` --- ### 二、虚拟环境优化 1. **集中管理虚拟环境** 使用`virtualenvwrapper`： ```bash pip install virtualenvwrapper echo 'export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs' >> ~/.bashrc echo 'source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc # 使用示例 mkvirtualenv env1 # 创建 workon env1 # 切换 deactivate # 退出 ``` 2. **快速复制环境** ```bash # 克隆当前环境 python -m venv cloned_env --copies # 使用conda克隆（需安装miniconda） conda create --name new_env --clone base ``` --- ### 三、调试技巧 1. **交互式调试** 使用内置`pdb`调试器： ```python # 在代码中插入断点 import pdb; pdb.set_trace() # 命令行调试 python -m pdb script.py ``` 2. **性能分析** ```python # 使用cProfile分析函数耗时 import cProfile cProfile.run('my_function()') # 内存分析 pip install memory_profiler ``` --- ### 四、代码质量提升 1. **自动格式化** 使用`black`强制统一代码风格： ```bash pip install black black my_script.py # 自动格式化 ``` 2. **静态检查** ```bash pip install flake8 mypy flake8 . # PEP8规范检查 mypy . # 类型检查 ``` --- ### 五、实用开发工具 1. **Jupyter Notebook增强** ```bash pip install jupyterlab jupyter lab # 启动增强版笔记本 # 魔法命令示例 %timeit [x**2 for x in range(1000)] # 测量执行时间 ``` 2. **API文档速查** 在终端直接查看帮助： ```python help(str.replace) # 查看方法文档 dir(list) # 列出对象属性 ``` --- ### 六、系统级优化 1. **设置Python别名** 修改`~/.bashrc`添加： ```bash alias py=python3 alias pip=pip3 ``` 2. **清理缓存** ```bash # 删除所有__pycache__ find . -name "__pycache__" -exec rm -rf {} + # 清理pip缓存 pip cache purge ``` --- ### 七、错误处理技巧 1. **异常捕获模板** ```python try: risky_operation() except SpecificError as e: print(f"错误详情：{e!r}") raise # 重新抛出异常 finally: cleanup_resources() ``` 2. **警告处理** ```python import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略警告 warnings.filterwarnings("error") # 将警告转为异常 ``` --- ### 八、包发布准备 1. **标准项目结构** ``` my_package/ ├── setup.py ├── LICENSE ├── README.md └── my_package/ ├── __init__.py └── module.py ``` 2. **打包命令** ```bash pip install setuptools wheel python setup.py sdist bdist_wheel ``` --- 这些技巧配合使用，可以让你的Python开发流程更专业高效。建议先从`poetry`依赖管理和`black`代码格式化开始实践，这两项能快速提升代码可维护性。
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