干货 怎么安装Python

前言

随着人工智能时代的到来，越来越多的人投身深度学习，而在这个大环境下我们必须掌握一些编程基础，而python则是深度学习领域应用最广的语言，python语法通俗易懂，而且因为是解释性语言，更利于新人上手。现在北京、山东、浙江等地都将python列入中学生甚至小学生的课本中，值得我们尽快学习，今天，我们就来讲一讲软件的安装。

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软件介绍

Python主要分为python2和python3，两者的语法并不兼容，现在主流趋势都是使用python3，所以这里我们主要介绍python3的安装方法(可能部分库只能使用python2，而python2的安装方法类似)。

这是python官网的下载地址：https://www.python.org/downloads/，但是因为不好管理包等问题(主要针对于做科研、做项目的童鞋)，这里并不推荐使用官方的python，而推荐使用anaconda。

Anaconda是一款专门针对科学计算的python，最大特点是可以方便的管理环境和拓展包。包是指的一些封装好的库函数，其应用条件相似，故放入一个同一个包中，有点像MATLAB中的工具箱；而环境是指每次开始着手一个新的项目时，为了防止以前项目的包与现在需要使用的包发生冲突，故新建一个环境时，内部没有任何包，有点像重装系统的感觉，给你一个“干净”的环境，让你在安装包的过程中最大程度减少干扰，接下来，就来讲一讲如何安装这个软件。

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软件安装（Windows平台）

这里，我们主要讲一讲window平台和ubuntu平台上如何进行安装Anaconda。

Anaconda的官网不太好访问，速度比较慢，这里，我们可以使用清华的镜像(就是清华那边把软件下载下来后，放入自己的网站里供人下载，因为是访问国内服务器，故速度较快，如果有童鞋在校园里使用ipv6，速度还可更快)。这是清华的镜像网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

先照顾一下大多数人的情况，说一说如何在windows上安装：

首先选择一个合适的版本，比如下图的Anaconda3就是指的自带python3，同理，Anaconda2自带python2；5.3.0指的该Anaconda的版本号，Windows指的windows平台可用，Linux指的Linux平台可用(如应用广泛的Ubuntu操作系统)，MacOSX指的苹果系统；x86指该软件为32位的python，但是也可以在64位操作系统上安装使用，x86_64指可以用于64位的python，只可用于64位的操作系统。

在这里，我们就以Anaconda3-5.3.0-Windows-86x_64.exe为例(因为之后还会介绍如何安装深度学习的Pytorch框架)来讲一讲大致流程：

点击下载，双击运行，一路“Next”安装，最后，打开命令指示窗输入conda –V看下什么效果。可以通过同时按住键盘的Win键和R键来弹出运行窗，再向其中键入cmd,即可弹出命令指示窗：

如果安装好了Anaconda，则在输入conda -V后(注意大小写呀)应该出现如下的类似信息：

输入python -V后(再次提醒要注意大小写呀)，应该出现如下的信息：

如果出现的是” 'python' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件”，则说明你需要配置环境变量，按照下面的操作即可：

1.打开控制面板，点击”系统与安全”；

2. 选择系统；

3. 选择“高级系统设置”；

4. 选择“环境变量”；

5.在“系统变量”中，双击“path”那一栏；

6. 然后点击“新建”（一定要将anaconda根目录、anaconda根目录\Scripts、anaconda根目录\Library\bin添加进环境变量。）。

然后再关掉命令指示窗，再次重新打开，输入python –V和anaconda –V，这就应该成功了。

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软件安装（Ubuntu平台）

因为不少人进入了实验室，难免需要使用Ubuntu系统(是Linux系统的一种)，这里来介绍下如何在Ubuntu系统下安装anaconda。这里就假设读者具有基础的Linux知识，如果没有的话，可以持续关注本公众号，后面会更新与Linux有关的知识。

这次，我们需要下载的是Anaconda3-5.3.0-Linux-86_64.sh，在清华镜像那个页面右键该链接，可以看到有个“复制链接地址”，这次粘贴板储存了该链接的地址，即

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh。

然后进入Ubuntu系统，打开Terminal，输入wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh，即可将文件下载到当前路径。

然后输入bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh，(当当前目录没有重名文件时，直接按Tab键可以自动补全文件名)，再一路回车即可，注意最后一步可以不选择安装Microsoft的VS code。然后也需要设置环境变量，因为小编这里是用的是服务器，多用户一同操作一台电脑，故这里使用bashrc来修改个人环境变量，方法如下：

在Terminal中输入：gedit /home/thinking/.bashrc，即使用gedit这个软件来打开bashrc文件，再在该文件的最后，输入anaconda的安装位置，如小编这里即为：export PATH="/home/thinking/anaconda3/bin:$PATH"，注意把这里的thinking替换为你自己的路径，然后再输入python –V 或conda -V，若出现了软件的版本信息，则说明安装成功。

安装完anaconda后，主要有以下几个软件：

Anaconda Navigator、Jupyter Notebook、Spyder，这里的Anaconda Navigator主要是个python环境的管理部分，打开后是这样的：

点击左侧的”Environment”，可以查看现在有哪些环境，以及每个环境中对应的包、以及这些包的版本号。一般新开始一个项目时，就会新建一个环境，然后安装对应的包。

Jupyter Notebook是一个方便交互的窗口，双击后，会通过浏览器打开，在这里你可以使用多种语言新建文档，比如小编这里因为刚安装，只有这些，如果想使用更多的语言，可以自行百度或谷歌，这个Notebook最好的地方在于可以使用HTML语言和Markdown语言，并穿插着代码，可以更方便的展示自己的思路，代码配讲解，效果更佳。

Spyder是一个类似的界面很类似于MATLAB的软件，这个界面的左侧为程序脚本的书写处，右上方为程序运行中，进行debug调试时，相关变量的存储情况的显示，右下方可以输入一行代码就执行一行代码，一行一行的输出结果，更利于初学者上手。

有关python的基础语法，可以查看廖雪峰老师的教程：

https://www.liaoxuefeng.com/article/001432619295115c918a094d8954bd493037b03d27bf9a9000

或者莫凡python的教程：

https://morvanzhou.github.io/tutorials/python-basic/basic/

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这里再介绍一些anaconda关于环境、包的指令(在命令指示窗中输入)：

创建新环境： conda create -n 环境名 包的名字 (记得一定要指明一个包，这里的包可以安装scipy、numpy之类的)

进入环境： activate 环境名

退出当前环境： deactivate

删除环境： conda env remove -n 环境名

显示所有环境： conda env list

分享代码并存入enveronment的YAML文件中： conda env export > environment.yaml

使用对方分享的YAML： conda env create -f environment.yaml

conda list 查看安装了哪些包

conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境

对所有工具包升级： conda upgrade --all

安装一个包： conda install package_name

移除一个包： conda remove package_name

升级一个包： conda update package_name

查看所有的包： conda list

模糊搜索： conda search search_term

最后，除了使用Spyder编程外，再给大家推荐一个更好的IDE(集成开发环境)：Pycharm，一个强大的软件，可以使用官方免费的社区版，调试方便、界面好看、自定义程度高。

最后，希望大家能够继续支持“曈原干货屋”，谢谢大家，嘻嘻~

End

文 | 大酱

世界太纷杂 时间太仓促

不如 我们一起走吧

你愿意和我一起走下去吗？