通过Miniconda安装CPython(Windows环境)

注:

Miniconda是较轻的发行版Python运行环境,只包含conda和Python,后续需要根据自己的实际需求手动安装新的第三方包。与Anaconda不同,Anaconda除了包含conda和Python,还包含大量用于科学计算的包,但其缺点是安装体积非常大(读者可以根据自己的需求选择Miniconda还是Anaconda,二者安装方式大同小异,下面以miniconda为例)

如有侵权联系删帖

一、下载安装包

  • 1、在浏览器搜索清华大学开源软件镜像站

  • 2、点击进入 ,找到anaconda并点击

  • 3、找到minicoda

  • 4、点击miniconda,并找到对应自己电脑系统的miniconda安装包 ,然后点击下载

二、安装

  • 1、找到自己下载的安装包

  • 2、点击安装包,启动程序,之后点击next

  • 3、点击I Agree

  • 4、选择just me 并点击Next

  • 5、选择自己要安装的地址(该处选择默认地址),并点击Next

  • 6、该处保持默认,继续点击Install

  • 7、安装结束点击Next

  • 8、取消勾选两个选择并点击Finish

  • 9、在开始菜单处找到Anaconda Prompt(miniconda3)、这是后续在该系统上执行Python命令的命令行终端

以上完成了Miniconda安装CPython。设置conda镜像源,创建并激活conda见下篇

### 如何根据操作系统版本选择合适的Miniconda安装包 在选择适合的操作系统版本对应的Miniconda安装包时,需综合考虑操作系统的架构、位数以及具体版本号。以下是详细的指导: #### 1. 确定操作系统类型和架构 首先确认当前使用的操作系统类型(Windows、macOS 或 Linux),并了解其硬件架构(如 x86_64 或 ARM)。可以通过以下方式获取这些信息: - **Windows**: 打开“设置” -> “关于”,查看设备规格中的“系统类型”。 - **macOS**: 进入“关于本机” -> “处理器”,判断是否为 Apple Silicon (ARM) 或 Intel 处理器。 - **Linux**: 使用终端命令 `uname -a` 和 `arch` 来分别检测内核版本和 CPU 架构。 对于 macOS 用户需要注意的是,自 macOS Big Sur (11.x) 开始支持 Apple Silicon (ARM),因此需要特别关注下载链接中是否有针对 arm64 的专用版本[^2]。 #### 2. 访问官方下载页面 前往 Miniconda 官方网站的下载页:https://docs.continuum.io/miniconda/install 。这里提供了多种平台的不同二进制文件供用户挑选。 #### 3. 下载对应版本 根据不同条件选取恰当的 .sh 文件或其他格式镜像: - 对于 Windows 平台来说通常会提供图形界面(.exe) 及静默模式(.bat); - 在 Unix-like OS 上一般推荐采用 Shell Script (.sh),因为它便于通过脚本来自动化部署过程; - 特殊情况下还存在 Python 脚本形式(py). 例如,在基于Intel芯片运行Mac OSX Catalina(10.15+)上的标准做法如下所示: ```bash curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh ``` 而对于较新的Apple M系列处理器,则应改用arm64变体: ```bash curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh ``` #### 4. 验证安装结果 完成上述步骤之后,可通过下面两条指令来检验整个流程是否顺利完成: ```bash conda list # 查看已加载的所有软件组件列表 conda --version # 输出当前Conda程序自身的编号标签 ``` 如果一切正常的话,应该能看到类似于这样的反馈消息:"Thank you for installing Miniconda!" 同时也能读取到具体的 Conda 版本号信息. --- ### 注意事项 当遇到某些特定场景比如跨多套开发环境共存的需求时,可能还需要额外配置 PATH 环境变量以便优先调用新装设好的实例而不是旧有的全局默认路径下的那个副本. 此外值得注意的一点就是有关 Python 解释器本身的选型问题 —— 即使选择了最小化的 MiniConda 方案,默认仍然附带了一个完整的 CPython 实现连同基础的标准库集合一起打包进来;但假如项目里头需要用到其他非常规类型的解释引擎比如说 PyPy 或者 Jython之类的替代品的话,那还得另行单独处理才行[^4]. ---
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