Python基础 | Spyder的使用

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Spyder是一个用于科学计算的使用Python编程语言的集成开发环境(IDE)。它结合了综合开发工具的高级编辑、分析、调试功能以及数据探索、交互式执行、深度检查和科学包的可视化功能,为用户带来了很大的便利。

打开Spyder

在开始菜单,找到Anaconda3 -Spyder,点击即可进入;也可将“Spyder”发送到桌面快捷方式,以后就可以在桌面点击“Spyder”图标进入

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修改显示主题

进入Spyder后页面如图所示

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虽然程序员普遍偏好黑色的背景(我也不知道为什么,可能看上去更高大上吧),但我们也可以选择自己喜欢的背景。

我们可以点击Tools-Preference-Appearance,选择自己喜欢的显示主题,点击不同的主题再点击右边的preview按钮,即可看到效果图。

### 配置和使用 Python 虚拟环境 #### 安装 Spyder 到指定虚拟环境中 为了使 Spyder 使用特定的 Python 虚拟环境,在该环境下安装 Spyder 是必要的操作。这可以通过命令 `pip install spyder` 或者对于 Anaconda 用户来说可以采用 `conda install spyder` 来完成[^1]。 #### 展示已有的库以及创建好的虚拟环境 查看当前系统下所有的包列表可利用命令 `pip list`;而要浏览所有可用的 Conda 环境,则应执行 `conda env list` 命令来获取信息[^2]。 #### 创建新的虚拟环境并指明 Python 版本 如果需要建立一个新的带有具体 Python 版本号(比如 3.7)的虚拟工作区,那么应该运行如下指令:`conda create -n env-name python=3.7`,这里 `-n env-name` 表达的是新构建出来的环境名称为 "env-name"。 #### 激活目标虚拟环境 当准备就绪之后,通过输入相应的激活语句如 Windows 下面是 `activate env-name` (Linux 和 macOS 上则是 `source activate env-name`),就可以启动之前定义的那个名为 "env-name" 的独立开发空间了。 #### 在 Spyder 内部切换至所需的解释器路径 最后一步是在图形界面里调整默认使用Python 解释程序位置。进入菜单栏中的 **Tools -> Preferences** ,找到 Interpreter 设置项,并指向早先所设立的那个虚拟环境下的 Python 可执行文件的位置,这样就能让 Spyder 正确识别到这个隔离的工作区域及其内部安装的各种依赖库了。 ```bash # 创建并激活一个Python 3.7的新环境 conda create -n my_env python=3.7 conda activate my_env # 安装Spyder在这个环境中 conda install spyder ```
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