打造Python开发环境

MATLAB易学易用,用户众多,终究是商业软件,要掏银子滴。设想一下,当用户在买你用MATLAB开发的产品的同时,还要买MATLAB才行。Python就不一样了,因为它是开源的,买Python开发的产品,就不用花那冤枉钱了。

Python虽是开源的,但也有麻烦之处。其中比较头疼的就是各种扩展库的管理和Python不同版本的问题,这个问题在Windows系统最为凸出。为了解决这些问题,有人将Python和许多常用的package打包,方便coders直接使用,比如WinPython、Anaconda等。

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,可以简单的理解为这是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等。Anaconda支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,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问题。Anaconda包含了Python和相关的配套工具,其利用命令conda来进行package和environment的管理。

安装好Anaconda之后,运行Anaconda prompt ,输入conda list > D:python.txt,在D盘会生成一个python-list.txt文件,里面有Anaconda所包含的众多扩展库,其中也包括集成开发环境(IDE)Spyder。

Spyder界面和MATLAB类似,他的Variable Explorer类似于MATLAB的workpace,可以查看变量的类型,尺寸等等。在编辑区输入代码后,按F5在控制台输出结果。

原文发布于微信公众号 - 数值分析与有限元编程(program_fem)

原文发表时间:2017-05-30

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