001_Python(PyCharm,Anaconda,Jupyter更改工作目录)

本文介绍了Python学习的基础,包括Python解释器的作用、常用编辑器如IDLE、JupyterNotebook和PyCharm的下载与配置,以及包管理工具pip的使用。还提供了如何下载和更改Jupyter工作目录,以及PyCharm的编码环境、背景设置和快捷键配置建议。

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# 整理笔记,记录一下Python学习过程,希望对像我一样的初学者有所帮助!

一、Python三个基本概念

1、解释器

Python解释器,是将高级语言解析为二进制机器语言的工具。

通常说的安装python就是指安装python解释器。

目前最新的Python解释器版本是Python 3.12x ;另外,Python 2.x和Python 3.x不兼容

2、编辑器

编辑器,是用来编写代码的工具。(如编辑文档需要用Word)

Python的编辑器有很多,有Python解释器自带的IDLE、基于iPython的Jupyter Notebook、主要针对Python代码编辑的SpyderPyCharm等等

3、包管理工具

Python拥有丰富的库,pip(package installer for Python)是库管理工具,通过pip可以安装、卸载、更新众多的库。

注:3.4以后版本的解释器自带pip工具,无需再安装pip

# 我是安装的Anaconda和PyCharm

二、软件下载

1、Python解释器下载

下载地址:欢迎来到 Python.orgicon-default.png?t=N7T8https://www.python.org/

下载最新版本就行(注意看自己的电脑是64位还是32位)

2、Python编辑器下载

(1)PyCharm

下载地址:PyCharm: The Python IDE for data science and web development by JetBrainsicon-default.png?t=N7T8https://www.jetbrains.com/pycharm/

 下载社区版(免费的)

(2)Anaconda

下载地址:Free Download | Anacondaicon-default.png?t=N7T8https://www.anaconda.com/download#downloads

安装完成后测试是否安装成功

能进入python编辑界面且出现conda版本号,表示成功!

三、更改Jupyter的工作目录

不更改的话,Jupyter的文件会堆积在C盘,更改成自己创建的文件夹方便管理

(1)在命令提示符中输入jupyter notebook --generate-config

会显示配置文件的地址,不要输入y避免覆盖

按照这个地址,找到所画横线的配置文件

(2)找到配置文件,右击以记事本打开

(3)在文件中添加该行 c.NotebookApp.notebook_dir = '你想要放的文件夹',保存并退出

(4)重启一下Jupyter,在Jupyter中新建一个文件,可以看到我们所建的文件夹里出现新建的文件

四、配置PyCharm

因为之前已经安装过PyCharm,并配置过环境,现在才安装的Anaconda,所以这里就不写PyCharm的环境配置了,如果后续重装再写。

(1)这里配置一下编码环境,避免后续出现一些坑。将其都设置为UTF-8

(2)配置背景颜色。比较喜欢白色的编程背景

(3)配置字体大小和行距

(4)快捷键

### 如何在 PyCharm设置 AnacondaJupyter Notebook 环境 要在 PyCharm 中成功配置 Anaconda 和其内置的 Jupyter Notebook,以下是详细的说明: #### 1. 安装必要的软件 确保已经按照指定流程完成以下操作: - **Anaconda** 已经被正确安装[^1]。 - 使用 `conda` 命令创建了一个虚拟环境,并激活该环境[^2]。 可以通过运行以下命令来验证是否已正确安装并初始化 Jupyter Notebook: ```bash conda activate your_env_name jupyter notebook --version ``` 如果返回了版本号,则表明 Jupyter Notebook 可用。 --- #### 2. 在 PyCharm 中集成 Jupyter Notebook 为了使 PyCharm 能够识别到 Jupyter Notebook 实例,需执行如下步骤: ##### (a) 设置 Python 解释器 打开 PyCharm 后,在项目设置中找到 *Python Interpreter* 部分。点击齿轮图标选择 *Add...* ,然后选择 Conda Environment -> Existing environment。浏览至之前创建好的 conda 虚拟环境中对应的 python.exe 文件路径[^3]。 ##### (b) 添加 Jupyter 插件支持 确认 PyCharm 社区版或专业版都启用了对 Jupyter Notebook 的插件支持。如果没有启用,请前往 Settings -> Plugins 搜索 “Jupyter”,勾选后重启 IDE 即可加载功能模块。 ##### (c) 连接到本地 Jupyter Server 进入 File -> Settings -> Build, Execution, Deployment -> Console -> Jupyter Notebook 。在此界面下,“URL”字段应填写类似于 http://localhost:8888/?token=your_token_value 地址(可通过启动 jupyter notebook 查看实际 token)。当连接建立完成后,右侧会显示可用 kernels 列表供选择使用。 --- #### 3. 测试配置有效性 新建一个 .ipynb 类型文件或者直接利用现有 notebook 文档尝试运行单元格代码片段。例如测试 numpy 是否正常工作: ```python import numpy as np array = np.array([1, 2, 3]) print(array) ``` 上述脚本应该能够顺利输出数组 `[1 2 3]` 结果而没有任何错误提示。 --- ### 注意事项 - 如果遇到权限不足或者其他异常情况,可能需要重新调整防火墙规则允许端口通信;亦或是更改默认浏览器设置以便于查看渲染后的 HTML 页面效果更佳。 - 对于某些特定依赖项比如 pytorch 版本匹配问题,建议始终遵循官方文档推荐组合搭配方式以减少潜在冲突风险。
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