实验一 Anaconda安装和使用（Python程序设计实验报告）
实验一 Anaconda安装和使用（Python程序设计实验报告）
实验一 Anaconda安装和使用
一、实验环境
Python集成开发环境IDLE/Anaconda
二、实验目的
1．掌握Windows下Anaconda的安装和配置。
2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用，包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
3. 掌握使用pip管理Python扩展库，包括扩展库的下载、在线安装、离线安装、升级、卸载等操作。
三、实验内容
1. 下载Anaconda。
2. 安装和配置Anaconda
3. 使用Anaconda自带的IDLE。
4. 使用Anaconda自带的Spyder。
5. 使用Anaconda自带的Jupyter Notebook。
6. 使用pip/conda工具管理Python第三方扩展库。
四、实验步骤
1. 安装和配置Anaconda
2. 使用Anaconda自带的IDLE
3. 使用Spyder IDE
4. 使用Jupyter Notebook编写和运行Python源码
5. 在Jupyter Notebook中进行图文和公式混排
6. 使用pip管理Python第三方扩展库
7. 修改Jupyter默认工作空间
五、实验结果
1. Jupyter Notebook源码编写和运行
- 使用Spyder IDE编写代码
3. 使用pip管理Python第三方扩展库
（1）升级pip使用的命令如下所示。
python -m pip install --upgrade pip
（2）查看Anaconda下当前已安装的所有扩展库，使用的命令如下所示，其运行效果如图
pip list
（3）显示某扩展包的详细信息。例如显示numpy包的详细信息，使用的命令如下所示
pip show numpy
（4）卸载某扩展包。例如卸载numpy包，使用的命令如下所示
pip uninstall numpy
（5）在线安装某扩展包。例如安装numpy包，使用的命令如下所示
首先，尝试单独安装 pytest-cov 和 pytest-filter-subpackage。执行以下命令：
pip install numpy
4. Jupyter Notebook中进行图文和公式混排
选择单元类型【markdown】。
图1-16 设置cell类型为markdown
Markdown是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读、易写的纯文本格式编写文
档。Markdown模式下可以对文本进行编辑，采用Markdown的语法规范，可以设定文本格式，插入链接、图片甚至数学公式，同样，通过按下【shifit】+【enter】组合键可运行Markdown单元，显示格式化的文本。
”，独行公式：
完成以下内容的输入：
图1-17 输入markdown文本
六、实验中遇到的问题及解决措施
问题1及解决方法
使用python -m pip install --upgrade pip安装时候出现DEPRECATION: pyodbc 4.0.0-unsupported has a non-standard version number. pip 23.3 will enforce this behaviour change. A possible replacement is to upgrade to a newer version of pyodbc or contact the author to suggest that they release a version with a conforming version number. Discussion can be found at Issues · pypa/pip · GitHub
百度后发现该问题为：执行这个命令时，可能会看到类似于 DEPRECATION 的警告信息，这是因为 pyodbc 的版本号不符合 PEP 440 规范，建议更换符合规范的版本号。需要注意的是，尽管有警告信息，但并不影响使用和安装其他包。
从输出中可以看出，pip 已经安装在的环境中，并且版本为 23.2.1。但是需要注意的是，警告信息提示 pyodbc 的版本号不符合规范。
因此，就安装 pip 这一部分而言，的操作是成功的。如果希望解决警告信息，可以尝试升级或更换 pyodbc 包的版本。可以通过执行类似于 pip install --upgrade pyodbc 的命令来尝试升级。
通过执行pip install --upgrade pyodbc操作升级，升级结果如下：
问题2及解决方法
执行pip install numpy操作时候出现以下错误
百度后发现原因为：在安装 numpy 过程中遇到了依赖冲突的错误。具体地说，pytest-astropy 0.8.0 要求安装 pytest-cov>=2.0 和 pytest-filter-subpackage>=0.1，但它们并未安装。
解决这个问题，可以执行以下步骤：
首先，尝试单独安装 pytest-cov 和 pytest-filter-subpackage。执行以下命令：
pip install pytest-cov pytest-filter-subpackage
上述命令成功安装了 pytest-cov 和 pytest-filter-subpackage，那么再次尝试安装 numpy：
pip install numpy
根据输出，可以看出之前已经成功安装了 numpy 包。输出中提示了一个警告信息，即 pyodbc 的版本号不符合规范。这是由于所安装的 pyodbc 版本为 4.0.0-unsupported，建议升级到新版本或联系作者发布符合规范的版本号。
总结来说，已经成功安装了 numpy 包。