Miniconda + VSCode 的Python环境搭建

目录:
        安装 VScode
        安装 miniconda
        在VScode 使用conda虚拟环境
        运行Python程序


1.安装 vscode 编辑器

下载得到:,双击安装。

 VSCode安装成功后,需要在扩展里安装Python相关插件:

安装汉化插件:

 之后重启VSCode(关闭VSCode所有页面再打开)。


2.安装 miniconda

因为 Anaconda 太大了,而且它的图形化界面也不如命令行常用,操作起来也比较慢,在这里推荐使用 miniconda,即精简版的Anaconda。

下载地址:

Download Now | Anaconda

下载得到,双击安装。

默认安装,注意这一步要勾选环境变量:

验证miniconda是否安装成功:

按Win+R键,输入cmd打开命令行窗口:

在命令行窗口中输入:conda --version

能输出conda版本号即可。


3.在VScode中使用conda虚拟环境

首先新建终端:

创建一个名为py310的虚拟环境(名字可以自己取),要求该环境的Python版本为3.10:

conda create -n py310 python=3.10

如果报错的话尝试重启VSCode或者右键桌面VSCode图标“以管理员身份运行”。 

中途需要输入 y 或者 Y  

完成,提示的这两条命令,分别为激活和退出当前环境。

输入命令1,激活py310环境,激活后括号里会显示当前环境的名称(有些同学括号里会不显示名称,若不报错,则可照常使用):

conda activate py310


配置国内清华源,会提高包的下载速度:

 pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4.运行Python程序

在桌面或者其他位置新建文件夹,例如在桌面新建一个名为PythonCode的文件夹,然后在VSCode中打开此文件夹:

新建test.py文件(注意python文件是以.py结尾的):

在test.py文件中输入python代码,注意forward(400)和left(110)两行代码之前要有一个Tab键的缩进,done()之前是没有空格的:

# # # python画图
# 导入turtle库
from turtle import * 

for i in range(50):
    forward(400)  # 向前移动400个像素
    left(110)  # 向左旋转110度
done() # 完成画图,不会自动关闭窗口

第一次运行需要指定conda环境。在VSCode中按Ctrl+Shift+P键打开命令面板:

选择我们刚刚创建的py310环境。(如果这里不显示Python环境的话检查有没有安装上面步骤的两个Python插件)

之后点击三角形,运行Python文件:

运行后会出现:

完成!

### Miniconda 环境配置教程 #### 1. 下载并安装 Miniconda Miniconda 是一个轻量级的 Conda 发行版,适合用于快速设置 Python 和数据科学工具链。可以从官方页面下载适用于操作系统的版本[^3]。 ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 在安装过程中,按照提示完成安装,并确认是否将 Miniconda 的路径添加到系统环境变量中[^2]。 #### 2. 配置环境变量 如果未自动添加到环境变量,则需手动修改 `~/.bashrc` 或 `~/.zshrc` 文件: ```bash export PATH="/path/to/miniconda/bin:$PATH" source ~/.bashrc ``` 完成后可以通过以下命令验证安装是否成功: ```bash conda --version ``` 若显示版本号则表示安装成功。 #### 3. 创建虚拟环境 通过 Conda 命令可以轻松管理多个独立的 Python 虚拟环境。以下是创建新环境的方法: ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 激活该环境: ```bash conda activate myenv ``` 退出当前环境可执行: ```bash conda deactivate ``` 删除不再使用的环境: ```bash conda remove --name myenv --all ``` #### 4. 更改国内镜像源加速包下载速度 为了提高软件包下载的速度,推荐更改默认的 Conda 镜像源为上海交通大学开源镜像站[^4]。编辑或新建文件 `~/.condarc` 并写入如下内容: ```yaml channels: - defaults default_channels: - https://mirror.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirror.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free custom_channels: conda-forge: https://mirror.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/ pytorch: https://mirror.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/ ``` 保存后更新索引缓存: ```bash conda clean -i ``` #### 5. 安装常用库 进入已激活的环境中,使用以下命令安装所需的依赖项: ```bash conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn ``` 对于深度学习框架 PyTorch 的安装,可以根据硬件支持情况选择 CUDA 版本: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` #### 6. VS Code 整合与调试 安装 Visual Studio Code 后,可通过扩展市场获取 Microsoft 提供的 Python 插件来增强开发体验[^1]。随后,在 `.vscode/settings.json` 中指定解释器位置: ```json { "python.pythonPath": "/path/to/miniconda/envs/myenv/bin/python", } ``` 最后重启 IDE 即可应用新的配置。 --- ###
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