Python环境配置教程（最新超详细图文版）

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Python环境配置教程（最新超详细图文版）

2024-06-02 05:10| 来源: 网络整理| 查看: 265

说明

本教程为一个python入门教程，面向初学者，因此内容较为详细。主要内容为python环境配置教程，包括Anaconda，PyCharm，Jupyter notebook的安装与配置，及其常用技巧。教程以Windows系统为平台作演示，其他系统可能存在少许差异。最近更新于：2024年4月26日。将软件截图替换为最新版。

一、准备相应的材料

本教程需要的文件如下表所示：

文件名简介作用Anaconda3-*-Windows-x86_64.exeAnaconda的安装包python包管理工具Miniconda3-*-Windows-x86_64.exe精简版的Anaconda的安装包（电脑配置不高时使用）python包管理工具pycharm-*.exePyCharm安装包Python代码的编辑器

以上文件可在以下链接获得。百度云盘（懂得都懂）阿里云盘（蜗牛云盘客户端不限速下载） 123pan（推荐，不需要客户端，直链不限速下载）

注：本教程以Windows系统为例，其他系统步骤可能存在少许差异，但大致步骤相同。

如需要其他系统或其他版本，可以到以下网址进行下载。

Anaconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/

在这里插入图片描述

PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

PyCharm下载时选择Community 版本为免费版本在这里插入图片描述

二、安装Anaconda

双击打开Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe文件（电脑配置较差的可以换成Miniconda3-py39_4.9.2-Windows-x86_64.exe，两者在基本功能上没有太大区别，二者选其一即可）

出现安装界面，按照以下流程选择安装。

在这里插入图片描述

安装中……等待安装完成

在这里插入图片描述

Anaconda安装完成

三、安装PyCharm

双击打开 pycharm-*.exe 文件。

出现安装界面，按照以下流程选择安装。

在这里插入图片描述

四、配置环境

在开始任务栏打开刚才安装的Anaconda

在这里插入图片描述

出现如下界面

在这里插入图片描述

创建一个新的环境，名为demo（名字可以任意起，给环境起标记作用）。

操作如下：

（1）输入:

conda create -n demo python=3.8

其中，conda create 为创建新环境命令，demo为新环境名，python=3.8为制定python版本为python3.8.

（2）按Enter键

在这里插入图片描述

出现如上界面，

（1）输入：

（2）按Enter键

在这里插入图片描述

出现如上界面，新建环境完成

打开PyCharm，创建新项目，配置新建环境。

双击桌面图标在这里插入图片描述

新建一个项目，名为demo（名字符合变量名即可）在这里插入图片描述

如上图，新项目创建完成

运行Python文件。PyCharm功能区分布大致如下。

在这里插入图片描述

运行代码的三种方法：

（1）直接点击PyCharm操作区在这里插入图片描述按钮

（2）在文件编辑区单击鼠标右键，选择Run…选项

在这里插入图片描述

（3）在Terminal运行文件夹下输入：

python main.py

其中，main.py为待执行文件的全名。在这里插入图片描述

新建文件，在项目文件区demo文件夹单击鼠标右键，按照下图所示选择

在这里插入图片描述

在新建的文件中输入以下代码：

# 导入需要使用的包 import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt e = math.e # 定义一个sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + pow(e, -x)) # 定义一个softplus函数 def softplus(x): return math.log(1 + pow(e, x)) # 定义一个tanh函数 def tanh(x): return (e ** x - e ** (-x)) / (e ** x + e ** (-x)) # 定义一个leakyrelu函数 def leakyrelu(x): return max(x, 0.1 * x) # 定义一个mish函数 def mish(x): return x * tanh(softplus(x)) # 限定x,y坐标轴范围为(-5,5),并在其中产生1000个相应的点 x = np.linspace(-5, 5, 1000) y0 = np.linspace(-5, 5, 1000) y1 = np.linspace(-5, 5, 1000) y2 = np.linspace(-5, 5, 1000) # 将函数值赋值给上述产生的点 for i in range(1000): y0[i] = sigmoid(x[i]) y1[i] = leakyrelu(x[i]) y2[i] = mish(x[i]) # 绘制函数图像 plt.plot(x, y0, color='blue', linewidth=1, label='sigmoid') plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1, label='leakyrelu') plt.plot(x, y2, color='orange', linewidth=1, label='mish') plt.title('sigmoid, leakyrelu and Mish functions', fontdict={'family': 'Times New Roman', 'size': 14}) plt.xticks(fontproperties = 'Times New Roman', size = 14) plt.legend(prop={'family' : 'SimSun', 'size' : 14}) plt.yticks(fontproperties = 'Times New Roman', size = 14) plt.grid() plt.savefig('mish.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight') plt.show() 安装Python包。在numpy和matplotlib下有红线，表示相应的包未安装。

在这里插入图片描述

安装包使用以下命令：

pip install numpy

其中，numpy为包名，安装其他包是替换名称即可。若下载速度较慢，使用：

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在这里插入图片描述

运行main.py得到如下结果。

在这里插入图片描述

五、安装jupyter notebook

打开anaconda

激活我们建的环境demo，输入：

conda activate demo

在这里插入图片描述

安装jupyter notebook ，输入：

pip install jupyter notebook

在这里插入图片描述

jupyter notebook安装完成

打开jupyter notebook，输入：

jupyter notebook

在这里插入图片描述

浏览器自动跳转如下界面，打开完成。继续打开文件夹，创建python文件。在这里插入图片描述若出现如下情况

在这里插入图片描述

解决方法如下:

（1）在刚才打开的Anaconda页面按键盘 Ctrl+C 退出当前jupyter程序。

（2）卸载pywin32, 输入：

pip uninstall pywin32

（3）安装225版本pywin32, 输入：

pip install pywin32==225

注：下一次启动jupyter notebook全过程：

（1）打开Anaconda

（2）输入：

conda create demo

（3）输入：

jupyter notebook 运行第一个jupyter程序

在这里插入图片描述

依次输入前一节代码，得到运行结果如下图。由于我们选择了刚开始建的demo环境，因此numpy和matplotlib包已经安装完成，我们不需要在进行安装。

在这里插入图片描述

Jupyter notebook的强大之处在于，可以对代码段的结果进行输出。

在这里插入图片描述

Jupyter安装python包。

操作如下：

（1）打开Anaconda

（2）激活当前环境，输入：

conda activate demo

（3）安装相应的包，输入：

pip install 包名附录 1. PyCharm相关设置

（1）调节主题颜色

在PyCharm界面依次选择File >> Settings >> Editor >> Color Scheme

在这里插入图片描述

（2）调节字体大小

在PyCharm界面依次选择File >> Settings >> Editor >> General >> Font

在这里插入图片描述（3）安装插件以新版界面为例，安装中文简体插件。推荐以下插件，比较好用

GitToolBox git版本控制

Rainbow 代码括号颜色区分 Rainbow

Chinese UI汉化插件 Chinese

2. Anaconda常用命令 conda create -n demo python=3.8 创建一个名字为demo的虚拟环境，python版本为3.8 conda info -e 查看虚拟环境列表 conda activate demo Windows系统激活虚拟环境demo source activate demo Mac & Linux 系统激活虚拟环境demo conda install numpy 使用conda安装numpy包 conda install numpy==1.11.0 使用conda安装版本指定为1.11.0的numpy包 conda uninstall numpy 使用conda卸载numpy包 conda list 查看已安装包列表 conda remove --name demo –all 删除demo虚拟环境 pip list 查看已安装包列表 pip search numpy 使用pip搜索numpy包 pip install numpy 使用pip安装numpy包 pip install numpy==1.11.0 使用pip安装版本指定为1.11.0的numpy包 pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用pip清华镜像源安装numpy包 pip uninstall numpy 使用pip卸载numpy包 pip freeze > requirements.txt 导出当前环境所有的依赖包及其对应的版本号 pip install -r requirements.txt 在新的环境中安装导出的包 pip cache purge 清除pip下载缓存

注：安装包时，可优先选择使用pip安装，若报错再选择conda安装。两者功能相同，conda权限更高，对版本要求更严格，会安装更多冗余的包。

清华源为国内镜像源，下载速度相比国外源快，相似的国内源还有以下：

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

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