专栏首页Jack-Cui别在折腾开发环境了,一劳永逸的 Python 环境搭建方法

别在折腾开发环境了,一劳永逸的 Python 环境搭建方法

本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark

环境搭建

我们都知道,Python 是一种脚本语言,有着丰富的第三方库

Python 自带了很多官方库,可以直接用,例如 re、os、math 等等。

但第三方库是需要我们自己安装的。

就好比,一个正常人,一生下来,自带了眼睛、鼻子、嘴巴等,这就是“官方库”。

你要是想买个漂亮衣服,做个漂亮发型,那得自己“安装”,这就是“第三方库”。

Python 提供了超级多,而且强大的第三方库。

我们搭建开发环境,就是让 Python 具备各式各样的能力,以满足我们的需求。

第三方库很多都是个人或者团队,非 Python 官方开发的库,所以难免五花八门,杂乱不堪。

甚至有时候,各个版本的库,还存在各式各样的冲突。

这个库不兼容那个库,各种「无厘头」报错层出不穷。

一劳永逸,解决 or 避免这类问题的方法,就是搭建一个「健壮」的开发环境。

方案:Anaconda + Jupyter Notebook。

好维护,好安装,你好我也好,大家好才是真的好

1、Anaconda

Anaconda 就是管理第三库的工具,同时支持“多开”。

你可以用 Anaconda 创建多个虚拟环境

啥意思?

一个虚拟环境好比一个人:

培养小王为数学家,专门负责数学相关的事。

培养小李为语言学家,专门负责语言相关的事。

体现到虚拟环境上,就是这样:

我创建了很多虚拟环境。

base 是安装 Anaconda 自带的一个基础环境。其它都是根据自己需求,创建的一个个独立环境。

比如,名为 jack 的环境,是一个通用的开发环境。而名为 faceswap 的环境是我专门为换脸算法搭建的环境,因为它的依赖和有些通用第三方库包是冲突的。

Anaconda 还是跨平台的,在 Windows、MacOS、Linux 都可以安装。

2、Jupyter Notebook

小白推荐 Jupyter Notebook,为啥不推荐 Pycharm 这类 IDE 呢?

因为 Jupyter 安装简单,并且好用,可以在多种平台运行。

工作后,跑算法,往往都是在服务器上运行的。

连个图像界面都没有的服务器,你还能用 Pycharm ?

Jupyter Notebook 是一个基于网页的交互式计算笔记本环境。

实现了文字和代码的完美结合,你甚至可以边学习边做笔记,文本编辑还支持 Markdown 格式,插入各种数学公式也不在话下。

并且由于 Jupyter Notebook 是基于网页的,你完全可以在服务器端开启服务,本地电脑打开网页,运行各种服务器端的代码。

如果你是做算法、做爬虫,刚学 Python 的小白,不涉及浩大的 Python 工程的开发,那么别犹豫,用 Jupyter Notebook 就对了。

3、安装

Anaconda + Jupyter Notebook 的好处安利个遍。

那么,怎么安装呢?

Anaconda 下载地址:

https://www.anaconda.com/products/individual#download-section

根据自己的环境选择安装包:

安装很简单,傻瓜式下一步安装即可。

Windows 安装完,需要手动添加环境变量。

Linux 和 MacOS 在安装过程中,会有提示是否设置环境变量。

Windows 添加环境变量需要在电脑->鼠标右键->属性->高级系统设置->环境变量->Path中设置。

D:\Anaconda 为 Anaconda 的安装目录,将下面这两个地址添加到 Path 中即可。

D:\Anaconda
D:\Anaconda\Scripts

都配置好后,可以在 cmd 或 Anaconda Prompt 中使用 Anaconda 搭建环境了。

输入指令:

conda create -n your_name jupyter notebook

这句话的意思是创建一个名字为 your_name 的虚拟环境,并且这个虚拟环境额外安装 jupyter notebook 第三方库。

可以将 your_name 改为你自己喜欢的名字,这个名字是你的虚拟环境的名字,自己随便取,比如jack。

随后,输入y进行安装:

安装好后,可以通过指令 conda info -e 查看已有环境情况。

从上图可以看到,有两个环境,一个是 base ,自带的基础环境,另一个是我们新创建的名为 jack 的环境。

安装好环境后,我们可以使用指令激活 jack 环境:

activate jack

可以看到,我们的环境由 base 变成了 jack 。

接下来,我们就可以在这个环境里,安装自己想要的第三方库,比如 requests。

conda install requests

对于 conda 搜不到的包,也可以使用 pip 安装:

python -m pip install xxx

需要安装的第三方库安装完毕,可使用命令直接打开 Jupyter Notebook:

jupyter notebook

效果如下:

创建一个新的 notebook:

输入代码后,按 Ctrl + Enter 快捷键,即可运行程序:

这个 Jupyter Notebook 使用的环境就是名为 jack 的虚拟环境。

想安装 Pytorch 啥的,直接在这个虚拟环境里安装即可,真香!

总结

使用 Anaconda + Jupyter Notebook 搭建环境的方案,非常适合新手。

Jupyter Notebook 的功能也很强大,它绝对是你学习算法、分析数据的好帮手!

喜欢这类教程的,转发、点赞,支持的人多的话,后续会继续出一些这些工具的使用技巧

我是 Jack Cui,我们下期见!

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