不装anaconda下的Python环境配置

不装anaconda下的python环境配置？

这里推荐一篇文章有详细介绍：

anaconda好处

再者，因为我是看书学编程的时间比看视频多，所以大家会发现非常非常多的书使用jupyter notebook做代码演示的都会推荐你安装anaconda，毕竟这是一个用于数据分析和学术实验的发行版本，最大的优点是内部已经集成了科研学术要用到的基础包，不需要自己install了，官网上目前的版本已经支持python3.8了，按理说其实python用什么版本不是什么关键问题，但我前两天为什么抽风又要折腾自己呢？就是搭建TensorFlow环境的时候拍的脑门！

Conda=坑他？

说到底还是自己技术不精啊，盲目的从网上找教程来学，结果有的时候偷鸡不成蚀把米，我这个寒假要和其他学院的同学完成一个市场调研项目，这是一个用于比赛的项目，一开始，我们没有参加过的这些同学肯定是站在别人的肩膀上眺望的，我们通过寻找和自己项目主题关联度最高的文本进行学习，对于其里面高大上的数据分析方法当然也要借鉴（不能指望自己会的那点描述性统计过关呀！

碰巧的是那个本子里面，几乎全是机器学习的方法和模型，决策树啊，LSTM啊什么的，我是真的不懂啊，但是为了以赛代学，豁出去了，拼了命地拓展新领域吧！

根据我浅显的理解，机器学习领域最受欢迎的两个框架。一个是谷歌的TensorFlow，一个是Facebook的pytorch，都是大厂出品昂，我只能选TensorFlow，尽管好像pytorch更容易安装……

由于我在网站上搜的教程基本都是tf1的，所以吧，他们一致说TensorFlow只能支持python3.6版本，而我的版本是3.9，我还不是那种大牛，虚拟机，Linux系统啥的，只是想配个简单的环境变量直接运行就完了，于是我才要下anaconda！

在这里面可以随意的将python版本进行切换，通过navigator进入后就可以进行可视化操作，非常简单，可以为不同的版本分别装所需要的库，多好啊，是不是？

但以上仅仅是对人家会的人来说，咱们这种就老老实实地用下面我这种配置方法就好了

# 配置流程

## 下载官网python

安装python3什么版本都行，记得设置add to path

## 集成开发环境pycharm

建议下载2018.3.7，目前我试过的只有这个版本的专业版可以永久破解

很多人包括我一开始不知道怎么设置编译器，在settings中点击project项就可以设置

尤其注意，不懂的话不要用第一个虚拟环境和第二个conda环境，直接用第三个系统环境

## Vscode

这个真的我最爱用，目前就只会配置python和C的环境，以后再写Java（计划学了已经），丰富的插件让写项目变得得心应手。装个python插件就能写了，非常方便

## 其他开发工具

我这个人就属于人菜瘾大的那种，刚学编程的时候把几乎能见到的工具都装了一遍，像什么 ……

安装第三方库

一开始我是傻瓜式做法：直接pip install……

现在我更推荐以下两种方式：

1.离线安装，直接到这个网站官方py库下载完整的whl文件然后在控制台这样：

pip install 文件地址+文件名

2.使用镜像源

方法是在原本的pip install后面空格加 -i+镜像源地址

如：pip install xxx -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

        1. pip install 表示通过pip 来安装某种包

　　 2. xxx     表示你要安装的包名，比如pipenv，jupyter等等

        3. -i http://pypi.douban.com/simple       表示将镜像地址切换为国内，这里切换到了豆瓣

　　 4.--trusted-host pypi.douban.com    表示将指定网站设置为信任服务器

这里推荐几个地址

1)http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 阿里云

2)https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科技大学

3) http://pypi.douban.com/simple/ 豆瓣

4) https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 清华大学

5) http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学

用豆瓣这个推荐，给大家看一下搭建TensorFlow的过程：

大概10分钟

真的，我直接pip的话大约8,9次都失败了，应该就是联不上官网的原因，第一种方法也直失效了，因为在搭建的过程中需要一些其他的依赖，碰到连接不上的情况有的是。

jupyter notebook

很多书推荐你下anaconda都是说里面已经装好了jupyter notebook，但其实你自己安装notebook发现，也很好使啊！

pip install jupyter notebook -i http://pypi.douban.com/simple/

安装好后直接在终端输入jupyter notebook就可以启动，在默认浏览器里编写代码

他的好处在我看来就是能够保存你运行后的结果在网页上，然后一些结果确实比在默认环境下输出的好看一些，其他可能我用不到吧。

结语

总结一下，关于python环境的配置，小白阶段就按照上面的去做一定能应付学习的大部分情况，其实你直接用自带的idle在初学者阶段也够了。最后，祝愿大家早日用上python，后期我还会不断更一下学习中的项目案例和阶段的心得的，记得关注我哟！