python编程环境安装,python自带编程环境

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原创 最新推荐文章于 2026-03-27 10:06:09 发布 914 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
安装Python编程环境（Linux） 在Linux系统上安装Python编程环境是开发和运行Python应用程序的关键步骤。本文将向您详细介绍如何在Linux系统上安装Python。步骤一：检查系统自带Python版本 在开始安装之前，我们首先需要检查系统是否已经自带了Python。在终端中输入以下命令来查看Python的版本： 如果系统已经安装了Python，您将看到类似如下的输出： 如果没有安装Python或者版本较旧，我们可以继续进行下一步。步骤二：更新软件包管理器 在安装Python之前，建议先更新系统的软件包管理器。在终端中输入以下命 阅读详情

大家好，小编为大家解答python编程环境安装的问题。很多人还不知道python自带编程环境，现在让我们一起来看看吧！

目录

一、Python3 简介

二、Python 发展历史

三、Python 特点

（一）易于学习

（二）易于阅读

（三）易于维护

（四）一个广泛的标准库

（五）互动模式

（六）可移植

（七）可扩展

（八）数据库

（九）GUI编程

（十）可嵌入

四、Python 应用

五、 Python3 环境搭建

六、Python3 下载

七、Python 安装

（一）下载地址

（二）Unix & Linux 平台安装 Python3:

（三）Window 平台安装 Python:

1、以下为在 Window 平台上安装 Python 的简单步骤。

 2、记得勾选 Add Python 3.6 to PATH学c+之前要学python吗。

 3、按 Win+R 键，输入 cmd 调出命令提示符，输入 python:

 4、也可以在开始菜单中搜索 IDLE：

 八、Python VScode 配置

（一）准备工作：

（二） 安装 VS Code

（三）安装 VS Code Python 扩展：

 （四）创建一个 Python 代码文件

1、打开 VScode，然后点击新建文件：

 2、点击选择语言：

 3、在搜索框输入 Python，选中 Python 选项：

 4、输入代码：

 5、右击鼠标，选择在交互式窗口运行文件，如果有提示需要安装扩展，直接点安装即可(没有安装会一直显示在连接 Python 内核)：

 6、另外，我们也可以打开一个已存在的文件或目录（文件夹），比如我们打开一个 runoob-test，你也可以自己创建一个：

 7、创建一个 test.py 文件，点击下面新建文件图标，输入文件名 test.py：

 8、在 test.py 输入以下代码：

 9、点击右上角绿色图标，即可运行：

 10、可以右击文件，选择"在终端中运行 Python 文件"：

 11、vscode配置

一、Python3 简介

（一）Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

（二）Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。

1、Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

2、Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。

3、Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

4、Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。

二、Python 发展历史

（一）Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。

（二）Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。

（三）像 Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。

（四）现在 Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。

（五）Python 2.0 于 2000 年 10 月 16 日发布，增加了实现完整的垃圾回收，并且支持 Unicode。

（六）Python 3.0 于 2008 年 12 月 3 日发布，此版不完全兼容之前的 Python 源代码。不过，很多新特性后来也被移植到旧的Python 2.6/2.7版本。

（七）Python 3.0 版本，常被称为 Python 3000，或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本，这是一个较大的升级。

（八）Python 2.7 被确定为最后一个 Python 2.x 版本，它除了支持 Python 2.x 语法外，还支持部分 Python 3.1 语法。

三、Python 特点

（一）易于学习

Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。

（二）易于阅读

Python代码定义的更清晰。

（三）易于维护

Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。

（四）一个广泛的标准库

Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。

（五）互动模式

互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。

（六）可移植

基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。

（七）可扩展

如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。

（八）数据库

Python提供所有主要的商业数据库的接口。

（九）GUI编程

Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。

（十）可嵌入

你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

四、Python 应用

  • Youtube - 视频社交网站
  • Reddit - 社交分享网站
  • Dropbox - 文件分享服务
  • 豆瓣网 - 图书、唱片、电影等文化产品的资料数据库网站
  • 知乎 - 一个问答网站
  • 果壳 - 一个泛科技主题网站
  • Bottle - Python微Web框架
  • EVE - 网络游戏EVE大量使用Python进行开发
  • Blender - 使用Python作为建模工具与GUI语言的开源3D绘图软件
  • Inkscape - 一个开源的SVG矢量图形编辑器。
  • ...

五、 Python3 环境搭建

Python3 可应用于多平台包括 Windows、Linux 和 Mac OS X。

  • Unix (Solaris, Linux, FreeBSD, AIX, HP/UX, SunOS, IRIX, 等等。)
  • Win 9x/NT/2000
  • Macintosh (Intel, PPC, 68K)
  • OS/2
  • DOS (多个DOS版本)
  • PalmOS
  • Nokia 移动手机
  • Windows CE
  • Acorn/RISC OS
  • BeOS
  • Amiga
  • VMS/OpenVMS
  • QNX
  • VxWorks
  • Psion
  • Python 同样可以移植到 Java 和 .NET 虚拟机上。

六、Python3 下载

Python3 最新源码，二进制文档，新闻资讯等可以在 Python 的官网查看到：

Python 官网：Welcome to Python.org

你可以在以下链接中下载 Python 的文档，你可以下载 HTML、PDF 和 PostScript 等格式的文档。

Python文档下载地址：Our Documentation | Python.org

七、Python 安装

（一）下载地址

Python 已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。

您需要下载适用于您使用平台的二进制代码，然后安装 Python。

如果您平台的二进制代码是不可用的，你需要使用C编译器手动编译源代码。

编译的源代码，功能上有更多的选择性， 为 Python 安装提供了更多的灵活性。

以下是各个平台安装包的下载地址：

 Source Code 可用于 Linux 上的安装。

以下为不同平台上安装 Python3 的方法。

（二）Unix & Linux 平台安装 Python3:

以下为在 Unix & Linux 平台上安装 Python 的简单步骤：

  • 打开 WEB 浏览器访问 Python Source Releases | Python.org
  • 选择适用于 Unix/Linux 的源码压缩包。
  • 下载及解压压缩包 Python-3.x.x.tgz，3.x.x 为你下载的对应版本号。
  • 如果你需要自定义一些选项修改 Modules/Setup

 以 Python3.6.1 版本为例：

# tar -zxvf Python-3.6.1.tgz
# cd Python-3.6.1
# ./configure
# make && make install

检查 Python3 是否正常可用：

# python3 -V
Python 3.6.1

（三）Window 平台安装 Python:

1、以下为在 Window 平台上安装 Python 的简单步骤。

打开 WEB 浏览器访问 Python Releases for Windows | Python.org ，一般就下载 executable installer，x86 表示是 32 位机子的，x86-64 表示 64 位机子的。

 2、记得勾选 Add Python 3.6 to PATH。

 

 

 3、按 Win+R 键，输入 cmd 调出命令提示符，输入 python:

 4、也可以在开始菜单中搜索 IDLE：

 八、Python VScode 配置

（一）准备工作：

  • 安装 VS Code
  • 安装 VS Code Python 扩展
  • 安装 Python 3

（二） 安装 VS Code

1、VSCode（全称：Visual Studio Code）是一款由微软开发且跨平台的免费源代码编辑器，VSCode 开发环境非常简单易用。

2、VSCode 安装也很简单，打开官网 Visual Studio Code - Code Editing. Redefined，下载软件包，一步步安装即可，安装过程注意安装路径设置、环境变量默认自动添加到系统中，勾选以下所有选项：

 

 

 

（三）安装 VS Code Python 扩展：

 （四）创建一个 Python 代码文件

1、打开 VScode，然后点击新建文件：

 2、点击选择语言：

 3、在搜索框输入 Python，选中 Python 选项：

 4、输入代码：
print("Runoob")
5、右击鼠标，选择在交互式窗口运行文件，如果有提示需要安装扩展，直接点安装即可(没有安装会一直显示在连接 Python 内核)：

 6、另外，我们也可以打开一个已存在的文件或目录（文件夹），比如我们打开一个 runoob-test，你也可以自己创建一个：

7、创建一个 test.py 文件，点击下面新建文件图标，输入文件名 test.py：

 #注：runoob-test 里面包含了一个 .vscode 文件夹，是一些配置信息，可以先不用管。

8、在 test.py 输入以下代码：
print("Runoob")
9、点击右上角绿色图标，即可运行：

 10、可以右击文件，选择"在终端中运行 Python 文件"：

 当然也可以在代码窗口上右击鼠标，选择"在终端中运行 Python 文件"。

11、vscode配置

①汉化                      chinese

②主题                      管理

③python插件            python

④图标插件                icon

⑤路径补齐插件         path

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告别 Python！C# 直接跑 YOLO 目标检测：工控机边缘推理终极方案 set;set;set;set;set;stringget;set;get;set;get;set;get;set;get;set;告别 Python 依赖，不是排斥 Python 的训练能力，而是为了工程化的极致。在工控机这个资源受限、稳定性要求极高的战场上，是目前最优雅、最高效的解决方案。更少的依赖= 更少的故障点。更快的速度= 更高的产线节拍。更简单的部署= 更低的人力成本。现在，拿起你的 C# 项目，导入那个.onnx。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作

python环境安装

一、下载python安装包 python官网: https://www.python.org 点击downloads可直接下载，也可以下载其他版本。 二、安装python 1.点击Add Python 3.10 to PATH可以直接配置系统环境变量。 2.点击Customize installation 自定安装，这里能修改安装位置。 点击安装，等待完成。 win+R键打开cmd，输入python --version 三、使用python自带IDE 在开始搜索栏输入IDLE，打开 点击左上角

qq_30916759的博客 633

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

chatgpt赋能python：Python虚拟环境安装和配置

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。

tulingtest的博客 162

python安装教程win10-WIN10安装PYTHON和一些模块的过程

其实非常简单，就是记录一下，怕以后忘了，又去百度，麻烦。1.去官网（https://www.python.org/） 下载PYTHON,需要xindows版本的，x86 64位的安装程序例:python-3.7.3-amd64.exe2. 直接双击python-3.7.3-amd64 安装，注意在安装时，最好选择”加入环境变量" 。3.安装完PYTHON了，再安装模块。例如:　　matp...

weixin_37988176的博客 520

Python安装与配置（win11安装配置python3.9)

3、进入的跳转页面就是windows系统python所有历史版本下载的页面了，然后找到相应版本选择左面这一栏的Download Windows installer(64-bit)进行下载[大多电脑都是64位的，可以根据自己电脑的配置进行选择）【3】是安装的路径，可以更改到自己选择的目录，也可以保持原样，不做任何改动，我在这里将安装路径改到了D盘，一般默认在C盘。4、点击之后就会出现正在下载的页面，等下载完成之后点击打开文件路径，双击下载成功的Python文件进行安装即可。6、保持原样，点击Next。

kt1776133839的博客 1849

python中年大叔学编程_中年大叔学编程-Python环境安装

在IT界有一句话是:学编程就是先学程序语法，然后学会百度。这话很真实，我想大部分程序员都是这样的情况，当然也包括我。这里我来一步一步分享，如何快速开始编程。Python环境下载、安装首先，我们需要去到Python官网,下载Python所需的运行环境exe我记得我学编程那会儿，在百度上看到大家都建议先学C或者VB，我觉得这两门语言对于初学者还是有一些难度，现在开始学的话，可以先从Python开始，相...

weixin_35715402的博客 179

python从入门到实践学习笔记_《Python编程从入门到实践》学习笔记<1>：Python3的安装及其他...

Python作为目前最火爆的编程语言，其强大的效用和万金油一般的定位，早已深入人心！决定学习Pyuthon，也是因为希望能够掌握更多的知识，拓宽自己的职业发展道路。笔者选择的学习方式是书本+教学视频！书本选择的是《Python编程从入门到实践》这本书，是因为这本书是图灵社区出版，后续成套的Python书籍评价都挺高，还希望能够得到祖师爷保佑，早日学成！因此笔者从今天开始，将记录下自学《Python...

weixin_39668470的博客 594

下载pycharm后还要python吗,用python必须下载pycharm

IDE（集成开发环境 Integrated Development Environment），就是我们编写代码的编辑器之类的工具，例如Visual Studio。大家好，小编来为大家解答以下问题，下载了python后第一步该做什么，python安装后还需要安装什么，现在让我们一起来看看吧！Python自带的IDE是IDLE，用起来不太方便，那么我们就给它换一个更方便的IDE，而最被广泛使用的就是PyCharm了。可能小伙伴们会很奇怪，既然装好了Python了，为什么还要装PyCharm？

gk12336的博客 473
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