Python开发环境搭建步骤

【阅读笔记】多任务学习之PLE(含代码实现) 本文作为自己阅读论文后的总结和思考,不涉及论文翻译和模型解读,适合大家阅读完论文后交流想法,文末含PLE的Pytorch实现及Synthetic Data的生成代码。 阅读详情

一、Anaconda下载安装

简介

Anaconda 是 Python 的包管理器和环境管理器。安装了Anaconda后就不需要安装Python了。原因有如下几点:

  1. Anaconda提供了一个编译好的环境可以直接安装
  2. Anaconda附带了一大批常用数据科学包,它附带了conda、Python和150多个科学包及其依赖项。因此可以用Anaconda立即开始处理数据
  3. Anaconda是Python的一个科学计算发行版,内置了数百个Python经常会使用的库,也包括做机器学习或数据挖掘的库,如Scikit-learn、NumPy、SciPy和Pandas等,其中可能有一些是TensorFlow的依赖库。

下载安装Anaconda

下载链接:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

  1. 选择对应版本的安装包进行下载,下载完成后直接安装。
  2. 确认勾选将Python添加到系统环境变量。

 

二、集成开发环境IDE:PyCharm的下载及安装

PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 PythonIDE,支持 macOS、 Windows、 Linux 系统。 PyCharm 功能 : 调试、语法高亮、Project 管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制…… 

PyCharm下载地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

 

 

 

Windows下搭建Python开发环境详细步骤 首先,你需要从Python官方网站(https://www.python.org/downloads/windows/)下载Python的安装程序。在安装向导中,你可以选择自定义安装选项,如安装路径和要安装的组件。在安装过程中,确保勾选"Add Python to PATH"选项,这将使得Python在命令行中可用。至此,你已经成功搭建了Python开发环境,并且可以编写和运行Python代码了。你可以继续学习Python的语法和各种库,开启你的Python编程之旅。如果你有任何进一步的问题,请随时提问。 阅读详情

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