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  • 01 python开发环境搭建

    关系梳理

    1、Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。

    虽然Python3.5自带了一个解释器IDLE用来执行.py脚本,但是却不利于我们书写调试大量的代码。常见的是用Notepade++写完脚本,再用idle来执行,但却不便于调试。这时候就出现了PyCharm等IDE,来帮助我们调试开发。

    2、PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。

    但是Python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn....等一系列包,需要我们用pip来导入这些包才能进行相应运算(在cmd终端输入:pip install numpy就能安装numpy包了。)

    虽然PyCharm也能自动搜索和下载包,但是但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到,很不方便,此时就出现了Anaconda大蟒蛇来解决这个问题。

    3、Anaconda是一个开源的Python发行版本。其包含了720多个数据科学相关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析,甚至可以用在大数据和人工智能领域。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。

    Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。

    1、安装Anaconda

    1、进入Anaconda官网下载Anaconda,官网下载地址:https://www.anaconda.com/download/

    点击需要的版本进行下载,我这里选的是Windows版。

    安装界面介绍:

     注意:这里建议第二个选项不要打钩(因为我们有可能平时使用的是默认的python.ext,这样会产生冲突),在需要的时候我们可以在pycharm中找到文件的安装位置进行添加即可,单击“Install”,之后便可进行安装,然后等待安装完成。

    2、在PyCharm导入Anaconda

     

     

     

    3、在Anaconda中安装新的Python包

     

     

    文章来源: https://blog.csdn.net/qq_18424081/article/details/85856713

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/feihusurfer/p/15245430.html
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