python与Anaconda安装与配置的区别（新手起飞站）

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引言
关于python的安装以及与Anaconda的区别，在Bilibili网站可搜索到相关安装配置的视频教程。乱七八糟各抒己见，没找到一款专业的系统的教学视频。论文写完准备做实验时却又不知所云，于是总结这篇文章，以便今后学习巩固。
本文通过两种方案搭建python环境：
（二者选其一即可，以免多个版本的python出现冲突问题）
第一种：通过python官网，直接下载安装python搭建环境、并通过pip下载需要的包。
第二种：通过使用Anaconda安装搭建python环境
（对于做数据分析、搞科研的同学推荐直接安装Anaconda，因为它集成了180多个科学计算的包）

第一种
【目录】
1. 下载安装python3.7
2. 通过python自带的IDLE编写和运行程序
3. 通过windows命令行编写和运行pyhton程序
4. 使用pip工具安装python第三方包
5. 给pip更换国内开源镜像源：让下载速度快到飞起
6. 常见python开发工具对比

1.下载安装python3.7
下载

• 百度网盘连接：https://pan.baidu/s/1NBLve375kK6bEvkcdtGEFA 密码：znrp
• 官网下载：https://www.python/downloads/windows/
  
  安装
  

2.通过python自带的IDLE编写和运行程序
打开IDLE

导航栏中： Options—>Configure IDLE 中可修改字号、字体、颜色等配置。

三个大于号>>>表示目前处于交互式命令行界面，用户可以逐行输入并逐行运行python代码

IDLE快捷键

一次性执行多行代码：ctrl+n 新建一个脚本文件
在脚本文件中，可以事先写好多行代码然后一次性统一执行。
点击Run–>Run Module执行脚本文件的代码，也可以直接按F5键运行。在运行之前会提示先保存文件。

3. 通过windows命令行编写和运行pyhton程序
进入windows命令行
方法一：桌面左下角搜索栏里搜索cmd或terminal或命令提示符。
方法二：键盘windows键+r键，输入cmd，回车
输入python，然后回车，即可进入python的交互式界面

命令行快捷键

在windows命令行中运行.py格式的python脚本文件
在windows命令行中，使用cd+路径的命令切换到.py文件所在的目录
再用python+空格+文件名的方式运行.py脚本文件

4. 使用pip工具安装python第三方模块：

尽享开源社区和计算生态： 庞大的开源生态和计算社区。让全世界最优秀程序员写的代码为我们所用，站在巨人的肩膀上开发，不需要重复造轮子。
Python计算生态：pypi社区 https://pypi/

一些知名的python第三方模块。

pip工具：用于下载第三方模块的包管理器

如何安装开源生态和计算社区的第三方库呢？python安装的时候附带了pip工具
在windows命令行中输入pip list，验证pip是否安装成功。
pip list命令：显示目前pip已经安装好的第三方模块。

pip install命令下载第三方模块 numpy

用pip install+模块名字命令安装第三方模块，用pip uninstall+模块名字命令卸载第三方模块。

你会发现下载的速度很慢，这是因为我们是从国外的开源社区网站下载资源，关山难越，通信阻隔。
为了解决这个问题，我们可以从国内已经下载好的人手里下载，比如，从清华大学开源软件镜像站下载。

5. 给pip更换国内开源镜像源：让下载速度快到飞起
   方法一：一键配置pip源（推荐）
   只需在windows命令行中输入一行命令，即可永久设置pip下载源为国内源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple

方法二：临时使用-i参数从国内镜像下载第三方模块

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

只需在之前的pip install后面加上-i参数即可指定不同的国内镜像源，下载速度一下子就飞起了。
以下是一些国内知名的开源镜像站，它们的工作就是每隔几分钟就把国外的pypi社区网站上的更新内容下载下来存在国内的服务器上，就像照镜子一样百分百复制，便于国内的用户高速下载。

国内几个知名的python开源镜像站

安装完numpy后再IDLE中测试

用pip安装测试几个第三方模块
数据可视化第三方模块matplotlib
使用matplotlib可以绘制出各种高大上的数据可视化效果。一些案例
绘制直线、抛物线函数图像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,10,0.01)
y1 = 2 * x
y2 = 5 * x 
y3 = x ** 2
plt.plot(x,y1,'r',x,y2,'g',x,y3,'b')
plt.show()

绘制三角函数图像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
x = np.arange(0,5,0.01)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x,y1,'r',x,y2,'g')
plt.show()

中文分词第三方模块jieba
在windows命令行中输入

pip install jieba

直接调用jieba模块进行中文分词

import jieba
a = jieba.lcut('中国是个伟大的国家')
print(a)

情感分析与文本处理第三方模块snownlp
在windows命令行中输入

pip install snownlp

直接调用snownlp模块进行文本分析

import snownlp
s = snownlp.SnowNLP('这个东西真心很赞')
print('中文分词',s.words)
print('情感分析',s.sentiments)
print('转成拼音',s.pinyin)
print('词频',s.tf)
print('提取三个关键词',s.keywords(3))

6. 常见python开发工具对比
进入windows命令行，一个命令安装几个常用的Python集成开发环境（IDE）

pip install thonny jupyter spyder

IDLE： 安装自带，简洁易用。

thonny： 一步步运行调试，查看变量值变化。

Spyder： Anaconda内置的IDE，开源，和Matlab超像的python编辑工具。

Jupyter notebook： 分块运行代码单元，数据分析必备。它支持多种语言，如
Python（IPython），Julia，R等。

Jupyter Lab： 是jupyter notebook的升级版本。它具有模块化结构的同时，可以在同一窗口中打开多个笔记本或文件
（例如HTML，文本，Markdown等）作为选项卡。 它提供了更多类似IDE的体验。

PyCharm： 专业程序员，大型项目适用

pycharm分为免费的社区版和付费的专业版，对于初学者而言，免费的社区版绝对够用。
pycharm的界面冷若冰霜，代码纷繁复杂，窗口星罗棋布，环境浩如烟海，文档汗牛充栋，还都是英文，适合开发大型项目的专业程序员使用。
但是，pycharm提供了语法纠错、代码高亮、文件树浏览、断点调试等诸多专业功能。

配置环境过程中还有一些奇技淫巧，比如切换不同python版本的解释器，用pipenv或conda配置虚拟环境等。

参考文献：https://github/TommyZihao/zihaopython

第二部分
Anaconda：科学计算全家桶
与python（愿意：蟒蛇）相比，是继承python之后新的一条“蟒蛇”。其更专注于人工智能、适合科学计算、数据分析、机器学习。其包管理器是conda。

Anaconda包括Conda包管理器、Python解释器以及一大堆安装好的科学计算工具包，比如：numpy、pandas等。因为包含了大量的科学计算包，Anaconda 的下载文件比较大（约 600MB），如果只需要某些包，或者需要存储空间，可以使用占用空间较小的Miniconda（仅包含包管理器conda和 Python解释器）。

• Anaconda是一个用于科学计算的python发行版，提供了包管理与环境管理功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种 第三方包安装。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和convironmen管理，并且包含了python和相关的配套工具。
• conda和Anaconda的区别，conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理，包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda和python、众多package、科学计算工具等等，所以称为python的一种发行版本。Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代，它只包含最基本的内容：python和conda，以及相关依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包。（不推荐做科研安装使用）
• Anaconda的优点
  安装方便，省事省心，Anaconda通过包管理工具、开发环境、python版本，大大简化了工作流程。不仅可以方便安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包。
  Anaconda下载
  官网下载：
  https://www.anaconda/distribution/
  
  从清华大学开源软件镜像站下载 （下载速度稍快些）https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/archive/
  
  安装
  
  
  
  安装结束后，打开电脑的CMD命令行（使用WIN+R， 输入CMD）， 在其中输入 python，返回的信息为下图，提示此conda的environment尚未激活。此警告一般不用管，没影响。或者通过以下方法使其不出现警告。
  
  
  启用Jupyter Notebook/Lab
  启用Anaconda集成的编辑工具有两种方式：
  1.点击安装时生成的快捷方式（方便，但不推荐使用）
  2.在CMD 或 Anaconda prompt中执行: jupyter notebook/Lab。（推荐使用）
  3.打开任意文件夹，shift+鼠标右击，然后再shell框中输入jupyter notebook/Lab（推荐使用，此方法的好处是形成的ipynb文件会保存在当前的文件夹中，方便管理）

Anaconda包含的一大堆安装好的科学计算工具包：

conda常见命令：

通过conda安装第三方包

如要安装 tensorflow（深度学习的第三方包）。而你不知道安装此包的命令，则可通过以下方法查找到此包安装的命令。

• 首先通过以下命令显示与tensorflow 包相关的一系列包信息，在其中找到与你电脑系统相对应的一项，该项即为tensorflow 包信息，如下图所示。

anaconda search -t conda tensorflow 

• 继续通过以下命令显示tensorflow 包的安装命令

anaconda show dhirschfeld/tensorflow 

最后，提供几个优秀的学习网址：

• 一劳永逸安装和配置python：跟着同济子豪兄学习python的安装配置。
• 安装和配置 Jupyter Lab：安装和配置 Jupyter Lab 作为桌面应用程序
• 李笑来入门python：跟着作者李笑来入门python编程。
• 菊安酱的《机器学习实战》：手把手教你敲python代码，带你手动实现机器学习算法，有12期免费教程。

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