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零基础学Python--搭建你的开发环境

也许有些小伙伴看了上一篇文章之后,发觉Python是真的很简单。但是不知道学了到底有什么用,其实应用非常的广,像是网络的前端后端、机器学习、计算机视觉,甚至你需要去批量抓取一些数据等等,都是Python的主战场,甚至有很多公司开始把用Matlab写的算法改为用Python来实现。如果你下定决心来学习Python,那么这个系列的文章就可以带你从零走向Python的巅峰。

既然要学Python,那么我们肯定要来搭建一个Python开发的环境。本文会尽可能多的覆盖各种不同的需求,可能信息需要筛选,但我会致臻完美的来写这篇文章。

一、系统需求

其实Python的开发对系统的要求并不高,尤其是对于Python的初学者来说,一台普通配置笔记本就可以搞定,但对于要做图像处理、计算机视觉以及深度学习方向的同学来说,配置就得下点功夫了,并且不太建议使用笔记本。这部分我有一篇文章里有写到,不过百家上暂时没有,后续会发上来。

无论是Windows、还是Linux各个发行版、或者是MacOS,都可以很轻松的运行Python,所以没有什么特别的限制。

二、安装Python

首先,我建议安装Python3。由于历史的原因,导致Python2和Python3的差异比较的大,并且很多包无法兼容。我们一切向前看,对吧,所以Python3毫无疑问。

Windows

相信Windows是大多数人的选择,当然如今用Ubuntu的人也不在少数了!下载Python3 Windows安装文件,当然根据你的系统是64位还是32位来选择正确的版本。在哪里下载呢?不好意思,百度的文章里不可以放。百度一下,你就知道。嗯,很硬,没收钱。下载完,一顿下一步就搞定了。

Linux

对于Debian版的Linux来说,可以下载相应的deb包进行双击安装,如果是Ubuntu,也可以使用sudo apt-get install Python3.6,如果你的Ubuntu版本过低,那么你可以为你的Ubuntu更换一下源。我们下面列一下主流Linux发行版的安装方法:

Ubuntu 16.10及以上

sudo apt-get update

sudo apt-get install python3.6

Ubuntu 16.10 以下

sudo apt-get install software-properties-common

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa

sudo apt-get update

sudo apt-get install python3.6

Fedora

sudo dnf install python3

Red Hat

sudo yum install python3

SUSE

sudo zypper install python3

当然,对于Linux来说,我推荐使用Ubuntu,简单易用,尽管我也曾经顽固的使用文本模式,但是事实上效率才是最重要的,对吗?别说文本模式下效率可以很高,文本模式我算是用的登峰造极了,但是抛弃自己的那种老程序员优越感之后,其实图形界面是更人性化的,并且也可以切换文本模式。

MacOS

事实上MacOS是很适合做普通的开发的,当然深度学习训练肯定是搞不定的。我们来看看基本的安装步骤吧,由于MacOS是在Unix的基础上发展起来的,显然它走了一条不一样的路。

这里有些步骤得百度一下,因为百度的人工智能机器人看到下载路径后会兴奋。

xcode-select --install

安装HomeBrew

brew install python3

到这里我们就可以用如下命令来检查我们Python是否有安装成功。

python3 --version

三、安装IDE

一般来讲,我会建议大家安装一个Docker或者VirtualENV,不过其实对于初学者来说,我们先跳过这步,避免这个东东打乱大家的思维。我们直接来安装IDE,IDE的安装其实很简单了。IDE一般我推荐使用Pycharm,Jupyter也很好,也更流行,但Pycharm可以科学的获得使用权限,功能也更强大。同学们需要的话可以百度一下,也可以评论中表达是否需要。我们来看几款主流的IDE。

Pycharm

直接下载安装包安装即可,有针对不同系统的双击666安装包,使用方便、功能强大,就是不一样。

Jupyter

这个其实很流行,用的人也很多,其实我不喜欢,如果要接Github,我更喜欢Atom这个纯编辑器,或者Jupyter notebook,它的编辑器是用的Atom。说到底,最爱还是Pycharm,科学的使用软件本身就是件喜闻乐见的事情。

Jupyter的安装其实是要去安装Anaconda,这是一个包含了很多数学和计算相关库的Python包,深度学习和机器学习的同学可以直接安装Anaconda,非常的方便。之所以本文没有讲它,是因为它会破坏文章的结构,并且对于初学者可以不去关心它!PIP的包可以随时帮助我们安装各种包,所以不用考虑这个问题。

Spyder

pip install spyder

IDLE

算了吧,提一下它,给它点面子,毕竟IDE不多,大部分都是编辑器。但是真的不好用,别装它了。

基本上到这里,我们的Python的开发环境就搭好了,有些文章会推荐安装一些包,我不推荐,因为只有用到的时候,你才能更好的记住。Python作为胶水语言有非常强大的用途,不说它那些功能强大的计算和图形处理的包,就说简单的网络处理的包就非常有用,比如程序员同学们想浏览一下某网站的图片,又不太好意思,他们就会使用一个代理,伪装一下包头,用一个程序去获取一些图片,然后最后头发越来越少,对,真的不是因为写程序写的。

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