python 的图标模块pycha

本文提供了一套详细的指南,介绍如何在Windows环境下安装Python绘图插件PyCharm及其依赖项PyCairo。教程首先指导读者安装pip,接着详细解释了PyCairo的下载和安装过程,并最终引导用户完成PyCharm的安装。

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转:http://blog.youkuaiyun.com/xingjiarong/article/details/50662528


之前在找python之前插件,看到网上有一片文章,简单看了一下,感觉还不错,需要进一步学习。

操作步骤:

1.先安装pip

windows上安装pip,我直接用的easy_install 安装的,方法:

进入到python的安装目录,如:C:\Python27\Scripts

cmd进入到该目录或者是用git shell 都可以,运行 easy_install pip

方法二:直接下载 pip  下载地址:https://pypi.python.org/pypi/pip

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下载完成,检验方法:pip help 命令

记得配置环境变量,例如:C:\Python27\Scripts 添加完之后记得加;

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2.安装pycairo

 

因为pycha依赖于pycairo,所以我们先来安装依赖。

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycairo 首先到这个网址下载对应版本的pycairo,我是python2.7 windows 64位,所以我选择第一个。

我现在的是pycairo-1.10.0-cp27-none-win_amd64.whl

 

下载完成是一个whl格式的文件,我们要使用pip进行安装。如果你安装python的时候选择了安装pip,那么你的系统就已经有pip了,否则就自己在安装一下。(在cmd命令行里输入pip回车,如果不是出现命令未找到而是出现一堆提示则说明已经安装了。)

在命令行里跳转到pycairo所在的目录,使用如下的命令进行安装:

pip install  pycairo-1.10.0-cp27-none-win_amd64.whl

 

如下图所示:

这里写图片描述

 

3安装pycha

下载地址:https://pypi.python.org/pypi/pycha/

解压到一个文件夹中

使用命令行进入刚刚解压出来的文件夹,使用如下的命令进行安装:

setup.py install

使用示例代码进行测试

从下面的连接下载源码:http://download.youkuaiyun.com/detail/xingjiarong/9431067 解压到相应的文件夹,就行上面安装pycha一样,使用命令行进入文件夹,使用setup.py install 命令进行安装。

下面就可以使用examples中的文件进行测试了。

在我测试的时候有两个文件是不能使用,test.py和piechart.py 因为加载不到 pycha.ring 我将其改为import ring,下面相应的pycha.ring也改为ring,因为他们在一个文件夹下所以能够引用到,然后就都可以使用了,有什么问题大家一起交流,谢谢大家的支持。

 

 

 

### 如何在 Python 3 中使用 PyCharm 进行开发配置 #### 安装必要的软件 为了能够在 Python 3 中顺利使用 PyCharm 开发,需先安装 Anaconda 和 PyCharm。Anaconda 是一个流行的 Python 数据科学平台,它包含了 Conda 软件包管理和环境管理系统[^1]。 #### 创建和管理 Conda 虚拟环境 创建一个新的 Conda 虚拟环境可以确保项目的独立性和稳定性。通过命令 `conda create --name myenv python=3.x` 可以为特定项目创建带有指定 Python 版本的虚拟环境(其中 `myenv` 是自定义环境名称,`python=3.x` 表示所使用的 Python 大版本号)。激活该环境可通过 `conda activate myenv` 命令实现,在此环境下安装所需的库或框架能够避免不同项目间的冲突问题。 ```bash conda create --name myenv python=3.9 conda activate myenv ``` #### 配置 PyCharm 的 Python 解释器 打开 PyCharm 后,进入 File -> Settings (Windows/Linux) 或者 PyCharm -> Preferences (macOS),导航到 Project: <project_name> -> Python Interpreter。点击右上角齿轮图标选择 Add... ,然后可以选择现有的 Conda 环境或者创建新的 Conda 环境来作为当前项目的解释器。这一步骤对于使 PyCharm 认识到已有的外部库至关重要,并允许开发者方便地浏览文档、自动补全等功能。 #### 安装依赖项 当完成上述步骤后,可以通过 pip 工具直接在终端内执行 `pip install package-name` 来向环境中添加额外的需求模块;也可以利用 requirements.txt 文件批量导入多个第三方库。另外一种方式是在 PyCharm 内部界面中找到 Tools -> Manage Packages... 并按照提示操作即可轻松搞定所需资源的获取工作[^2]。
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