python入门系列（1）—— 环境安装

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python入门系列（1）—— 环境安装

前言

社区里面有好多同学想要入门python，可能源于以下原因：

1. 易学性：Python 的语法简洁、清晰，容易理解和上手，使得初学者能够轻松入门编程。无论是编写基本的脚本还是进行更复杂的开发，Python 都提供了友好的编程环境。
2. 广泛的教育资源：有许多免费和付费的教育资源，如在线教程、课程、书籍和学习社区，专门为初学者提供 Python 学习材料。这些资源有助于新手掌握编程基础。
3. 社区支持：Python 拥有庞大的全球开发者社区，开发者们积极分享知识、经验和开源项目。在社区中，初学者可以获得指导、解答问题，以及与其他编程爱好者互动。
4. 用途广泛：Python 在不同领域都有广泛的应用，包括 Web 开发、数据科学、机器学习、自动化脚本、科学计算等。这使得学习 Python 的人可以根据自己的兴趣和需求选择不同的应用领域。
5. 工作机会：Python 在工业界和学术界都有大量的工作机会。掌握 Python 编程能力的人在就业市场上更具竞争力。
6. 开源生态系统：Python 生态系统中有大量的开源库和框架，可以加速开发过程。这些库包括 Django、Pandas、NumPy、TensorFlow、PyTorch 等，为各种任务提供了强大的工具。
7. 跨平台性：Python 可以在多个操作系统上运行，包括 Windows、macOS 和各种 Linux 发行版，使得学习者可以在不同的环境中使用它。

总的来说，主要是由于它的易学性、教育资源、社区支持、广泛用途和工作机会等因素的共同作用，使得越来越多的人愿意选择 Python 作为他们的编程语言，无论是出于学术、职业还是个人兴趣的原因。这使得 Python 成为编程入门的理想选择之一。

主体

python编辑器（VS Code）

工欲善其事，必先利其器。

Python 的编辑器有很多选择，每个编辑器都有其独特的特点和优势。以下是一些常见的 Python 编辑器：

1. PyCharm：PyCharm 是一款功能丰富的集成开发环境（IDE），专门用于 Python 开发。它提供了强大的代码补全、调试、测试和版本控制等功能。
2. Visual Studio Code：Visual Studio Code（VS Code）是一个免费、轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言，包括 Python。它具有丰富的扩展生态系统，可以根据需要添加功能。
3. Jupyter Notebook：Jupyter Notebook 是一个交互式的笔记本工具，特别适用于数据科学和机器学习。它允许您将代码、文本和图形结合在一起，并逐步运行代码块。
4. Spyder：Spyder 是一个用于科学计算和数据分析的 Python IDE。它具有类似 MATLAB 的界面，并包含了数据科学常用的库和工具。
5. Sublime Text：Sublime Text 是一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言。它的简洁界面和丰富的插件生态系统受到开发者喜爱。
6. Atom：Atom 是由 GitHub 开发的免费开源代码编辑器，具有自定义性强和丰富的扩展功能。它适用于多种编程语言，包括 Python。
7. IDLE：IDLE 是 Python 自带的集成开发环境，适合初学者入门。它提供了简单的编辑和交互式运行功能。
8. Emacs 和 Vim：Emacs 和 Vim 是两个经典的文本编辑器，也可以用于 Python 编程。它们具有强大的文本编辑功能，但对初学者来说可能需要一些时间适应。
9. 其他编辑器：除上述编辑器外，还有许多其他选择，如Notepad++、Eclipse（通过PyDev插件）等，可以根据个人偏好和需求选择合适的编辑器。

每个编辑器都有其独特的特点和优势，选择哪个取决于您的编程需求、工作流程和个人偏好。最重要的是，选择一个您感到舒适并能提高您的生产力的编辑器。我本人比较推荐Visual Studio Code，安装方法我就不赘述了。

python环境（Miniconda）

python环境我强烈推荐大家使用虚拟环境，它允许您在同一计算机上隔离和管理多个 Python 项目的依赖关系和库。常见的 Python 虚拟环境管理工具有：

1. virtualenv：virtualenv 是一个流行的 Python 虚拟环境管理工具，它允许您创建独立的虚拟环境，每个环境都可以具有自己的 Python 解释器和依赖关系。
2. venv：venv 是 Python 3 的标准库中包含的虚拟环境工具。它类似于 virtualenv，但更轻量级。
3. conda：conda 是一个用于数据科学和科学计算的虚拟环境和包管理工具。它允许您创建独立的环境，并且可以跨平台使用。要创建 conda 环境，您需要安装 Anaconda 或 Miniconda。
4. pipenv：pipenv 是一个现代的虚拟环境管理器，集成了依赖管理和环境管理。它使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 文件来管理项目依赖。

我本比较推荐Miniconda， 安装方法和下载地址见Miniconda - miniconda documentation，如果是win，基本也就是下一步，下一步就可以了，我这里重点介绍下conda的使用方法

conda常用命令

• conda --version # 查看conda版本，验证是否安装
• conda有时候安装软件会非常慢。设置国内镜像的话可以使安装更快捷一些。设置方法如下所示：

#删除镜像源（重置默认镜像源）  
conda config --remove-key channels  
#设置清华镜像  
conda config --add channels /   
conda config --add channels /  
conda config --add channels /  
conda config --add channels /  
#设置搜索时显示通道地址  
conda config --set show_channel_urls yes

• conda create -n env_name package_name # 创建新环境

  • 创建了python2环境，python版本为2.7创建了python2环境，python版本为2.7
    conda create -n python2 python=python2.7
  • 创建了python2环境，python版本为2.7，同时还安装了numpy pandas包
    conda create -n python2 python=python2.7 numpy pandas

• conda env list # 查看有哪些虚拟环境

• conda activate env_name # 激活虚拟环境

• conda deactivate # 退出虚拟环境

• conda remove --name env_name --all # 执行以下命令可以将该指定虚拟环境及其中所安装的包都删除

• conda remove --name env_name package_name # 只删除虚拟环境中的某个或者某些

Miniconda在VS Code中的使用

VS Code插件安装，找到扩展模块，搜索python，进行安装，如图

新建py文件，打开，可以发现又下角有python环境选择。如图

选择你创建虚拟环境，编写 print(“Hello World!!”) ，点击运行，这样你的第一个python代码就运行起来了，如图

后记

Python 的迅速崛起对整个行业来说都是极其有利的 ，但“人红是非多”，导致它平添了许许多多的批评，不过依旧挡不住它火爆的发展势头。

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Python全套学习资料

1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~

③练习题

每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！

②Python实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！

③Python小游戏源码

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4️⃣Python面试题

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5️⃣Python兼职渠道

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