Python基础学习之环境搭建
Python如今成为零基础编程爱好者的首选学习语言,这和Python语言自身的强大功能和简单易学是分不开的。今天我们将带领Python零基础的初学者完成入门的第一步——环境搭建。本文会先来区分几个在Python基础学习中比较容易混淆的工具,然后帮助大家一步步修改镜像源,完成环境的搭建,下面一起来看看吧!
1、概念区分
对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说,可能很容易就会对Pycharm、Python解释器、conda安装、pip安装这个几个概念混淆。下面我们就来逐一认识一下它们:
(1)Pycharm 是Python开发的集成开发环境(Integrated Development Environment,简称IDE),它本身无法执行Python代码。
(2)Python解释器 才是真正执行代码的工具,pycharm里可设置Python解释器,一般我们可去Python官网下载Python3.7或Python3.8版本;如果安装过anaconda ,它里面必然也包括一个某版本的Python解释器;Pycharm配置Python解释器选择哪一个都可以。
(3)anaconda是把python所有常用包的合集,并提供给我们使用 conda 命令非常非常方便的安装各种Python包。
(4)conda安装:我们安装过anaconda软件后,就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包。
(5)pip安装 :也是一种类似于conda安装的python安装方法,如果用过Centos系统,它就像yum安装一样。
2、修改镜像源
在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题,最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源,但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。
先查看已经安装过的镜像源,cmd窗口执行命令:
conda config --show
查看配置项 channels ,如果显示带有 tsinghua ,则说明已安装过清华镜像。
channels:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
下一步,使用 conda config --remove channels url地址 删除清华镜像,如下命令删除第一个。然后,依次删除所有镜像源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
添加目前可用的中科大镜像源:
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
并设置搜索时显示通道地址:
conda config --set show_channel_urls yes
确认是否安装镜像源成功,执行 conda config --show ,找到 channels 值为如下:
channels:
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
defaults
以上就是Python基础学习之环境搭建的全部学习内容,大家都看懂了吗?
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