windows下面安装Python和pip终极教程

本文提供了详细的步骤指导读者如何在Windows环境下安装Python及pip,并演示了如何使用pip安装Python包如Tornado等。

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本文希望提供傻瓜式的教程,能够令读者成功安装Python和pip。

第一步,我们先来安装Python,博主选择的版本是最新的3.4.2版本。windows下面的Python安装一般是通过软件安装包安装而不是命令行,所以我们首先要在Python的官方主页上面下载最新的Python安装包。下载地址是:https://www.python.org/downloads/

在下载完成之后,一直点击下一步就OK了。在安装完成之后,打开控制台,输入“Python”,我们能够看到下面的效果:

原因很简单,是因为python.exe文件在 Python 目录下,我们还没有设置环境变量。所以我们需要手动添加环境变量:鼠标右键我的电脑  -> 属性 -> 点击高级系统设置 -> 点击环境变量 -> 点击PATH -> 在最后面加上我们的Python安装路径 -> 点击确定。用一张图来表示就是:

在这个过程中需要注意的问题是,添加PATH路径的时候,要在最后面添加一个分号。现在我们再次在浏览器里面输入“Python”,就能直接在控制台出入命令了:

第二步,我们安装pip。我们同样需要在Python的官网上去下载,下载地址是:https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads :

下载完成之后,解压到一个文件夹,用CMD控制台进入解压目录,输入:

python setup.py install

安装好之后,我们直接在命令行输入pip,同样会显示‘pip’不是内部命令,也不是可运行的程序。因为我们还没有添加环境变量。

按照之前介绍的添加环境变量的方法,我们在PATH最后添加:

C:\Python34\Scripts;

到现在我们才算完整安装好了pip:

第三步,安装一些Python的包,比如Tornado这个web框架:

到这里,整个安装教程就完成了,Enjoy yourself~

如果需要转载本文,请加上转载地址:http://www.cnblogs.com/yuanzm/p/4089856.html,谢谢~



电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌年份的电动汽车插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商车型组合,包括纯电动汽车插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
内容概要:本文详细介绍了IEEE论文《Predefined-Time Sensorless Admittance Tracking Control for Teleoperation Systems With Error Constraint and Personalized Compliant Performance》的复现与分析。论文提出了一种预定义时间的无传感器导纳跟踪控制方案,适用于存在模型不确定性的遥操作系统。该方案通过具有可调刚度参数的导纳结构预定义时间观测器(PTO),结合非奇异预定义时间终端滑模流形预定义时间性能函数,实现了快速准确的导纳轨迹跟踪,并确保误差约束。文中详细展示了系统参数定义、EMG信号处理、预定义时间观测器、预定义时间控制器、可调刚度导纳模型及主仿真系统的代码实现。此外,还增加了动态刚度调节器、改进的广义动量观测器安全约束模块,以增强系统的鲁棒性安全性。 适合人群:具备一定自动化控制理论基础编程能力的研究人员、工程师,尤其是从事机器人遥操作、人机交互等领域工作的专业人士。 使用场景及目标:①理解预定义时间控制理论及其在遥操作系统中的应用;②掌握无传感器力观测技术,减少系统复杂度;③学习如何利用肌电信号实现个性化顺应性能调整;④探索如何在保证误差约束的前提下提高系统的响应速度精度。 阅读建议:本文内容涉及较多的数学推导技术细节,建议读者先熟悉基本的控制理论Python编程,重点理解各个模块的功能相互关系。同时,可以通过运行提供的代码示例,加深对理论概念的理解,并根据自身需求调整参数进行实验验证。
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