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。

01

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。

02

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。

03

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/

04

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?

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