Python(3.10版本)、Jupyterlab安装教程及Python第三方库线上与本地安装

本文是一篇关于Python 3.10安装与Jupyterlab配置的教程。首先介绍了Python的下载与安装过程,强调了自定义安装和添加系统变量的重要性。接着讲解了pip的使用,包括查看已安装包和安装第三方库的方法。最后详细阐述了Jupyterlab的安装和运行,以及如何创建和运行新脚本,展示了其作为强大编译器的优势。

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前言

人生苦短,我学Python。随着互联网时代的兴起,人人都能张口说出大数据、人工智能、爬虫、区块链、智能推荐这些耳熟能详的名词,但是光会说却不能自己操作不免带来不小遗憾。
有很多朋友问我python好学吗,多久能学会?其实我没有答案,因为我自己也不敢说我就会了,可能因为python太强大了(当然编程语音都非常强大),能实现的功能太多了,所以学习是永无止境的,也是永远学不完,不能尽会的。
我从15年接触python,中间断过2年,这期间看过十多本python的书籍,虽说看完就忘的倒是不少,但也用python做过不少有趣的事。爬虫、算法、office自动化、编程和可视化我都接触过,还写过抢票程序、甚至在微信有一款游戏“跳一跳”最火的时间用python程序长期霸占朋友圈第一名。我把它当作是个游戏,一款能让人有成就感的游戏,所以投入了兴趣和不少时间。
说这么多,其实自己还是个小菜鸟,但小菜鸟能行的,大部分人也一定能做到,python不难学,当你开始学习的那刻,就已经开始受用。那么现在就正式开始安装、配置 Python吧

本章两部分:
一:安装 Python
二:掌握pip命令
三:配置编辑器Jupyterlab(个人推荐)

一、安装Python

目前网上的安装教程通常都会指引用户安装 Anaconda。怎么说呢,有利有弊吧,Anaconda包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项,对于初始玩家十分方便,嫌以后还要经常安装第三方包麻烦的用户真的可以直接下载安装Anaconda。但也因为Anaconda包含了大量的科学包,它 的下载文件就会比较大(约 531 MB),并且完全安装后轻松破GB,其中好多包和软件从安装后几乎今生无缘再会,与其浪费空间,我还是喜欢轻装上阵,对我来说官方的还是最香的,这一点仁者见仁智者见智了,选择什么方式安装其实都没问题

直接上官网下载链接:https://www.python.org/downloads/

点开上面的链接,就进入如下页面。可以发现目前最新的版本是3.10.2。作者目前的版本是3.9.6。新版本可能会有第三方包未及时更新所产生运行错误的风险,但一般是个例,所以放心装就好了。
Python官网
接着用户需根据自己电脑系统选择是安装Windows、macOS 还是linux。由于人懒,我决定只讲Windows的安装过程,其他系统的可以自行百度。

1、查看电脑系统类型

首先看系统类型,主要是64位和32位版本,这里需要下载跟自己电脑系统一致的版本,目前绝大多数电脑都是64位,当然你也可以看看自己的电脑是什么版本?
通过此电脑—>右键—>属性

<think>嗯,用户想了解如何在Jupyter安装第三方库。首先,我得回想一下自己使用Jupyter的经验。通常,安装库可以通过pip或者conda,但具体在Jupyter里怎么做呢? 可能需要分几种情况。如果用户是在本地安装Jupyter Notebook或JupyterLab,可能直接在笔记本里用!pip install命令。不过,有些用户可能用的是虚拟环境或者Anaconda,这时候可能需要先激活环境再安装。 另外,用户是否可能在使用Jupyter Hub或者在线平台,比如Google Colab?这些环境下安装库的方法可能不同。比如Colab默认已经安装了很多库,但有时需要用!pip install。不过用户的问题没有提到具体环境,可能需要先说明一般情况,再补充其他情况。 还要注意权限问题,有些环境可能需要管理员权限或者--user选项。另外,安装后是否需要重启内核?这些细节可能对新手来说很重要,应该提到。 可能用户是刚接触PythonJupyter,所以步骤要详细,比如如何在代码单元格中执行命令,解释!的作用。同时,是否需要区分pip和conda,比如如果用户用Anaconda的话,推荐conda install可能更好,但pip更通用。 还要提醒常见问题,比如安装后依然导入失败,可能需要检查环境是否正确,或者重启内核。此外,如果安装速度慢,可以换国内镜像源。 总结回答的结构:先介绍常见方法(pip和conda),在Jupyter中直接执行命令的示例,然后其他方法比如终端安装,虚拟环境的情况,最后注意事项和常见问题。这样用户能一步步跟着操作,同时覆盖可能遇到的问题。</think>在 Jupyter Notebook/JupyterLab安装第三方库有以下几种常见方法: --- ### **方法 1:直接在 Jupyter 中使用 `!` 运行命令** 在代码单元格中执行以下命令(适用于 `pip` 或 `conda`): ```python # 使用 pip 安装(推荐大多数情况) !pip install 库名 # 使用 conda 安装(需已配置 Anaconda/Miniconda) !conda install -y 库名 ``` #### 示例: ```python !pip install numpy # 安装 numpy !pip install pandas matplotlib # 同时安装多个库 ``` --- ### **方法 2:使用 `sys` 库确保安装到当前环境** 如果遇到环境冲突(例如多版本 Python 或虚拟环境),可以显式指定 Python 解释器: ```python import sys !{sys.executable} -m pip install 库名 ``` --- ### **方法 3:通过终端安装** 1. 打开系统的终端(非 Jupyter 界面)。 2. 激活你的 Python 环境(如果是虚拟环境或 conda 环境): ```bash conda activate 环境名 # 适用于 conda source venv/bin/activate # 适用于虚拟环境 ``` 3. 使用 `pip` 或 `conda` 安装: ```bash pip install 库名 conda install 库名 ``` --- ### **注意事项** 1. **权限问题**:若安装失败,尝试添加 `--user` 参数: ```python !pip install --user 库名 ``` 2. **依赖更新**:升级已有库: ```python !pip install --upgrade 库名 ``` 3. **镜像加速**:国内用户可使用清华、阿里云等镜像加速下载: ```python !pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 4. **重启内核**:安装完成后,重启 Jupyter 内核以生效(顶部菜单 → Kernel → Restart)。 --- ### **常见问题** - **安装后无法导入**:检查是否安装到了正确的 Python 环境。 - **`conda` 找不到库**:尝试 `conda search 库名` 或改用 `pip`。 - **在线环境限制**:如 Google Colab 或 Kaggle,部分库可能需特殊权限。 如果需要具体操作帮助,可以提供库名或使用场景,我可以给出更针对性的建议! 😊
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