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【Python安装系统】win10系统从零开始安装Python并为不同项目设置开发环境——以安装T

时间:2022-07-29 01:40:36

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【Python安装系统】win10系统从零开始安装Python并为不同项目设置开发环境——以安装T

目录

1 概述2 anaconda2.1 下载2.2 安装2.3 启动2.4 新建环境及配置2.4.1 新建环境2.4.2 镜像源配置2.4.3 模块配置2.4.4 TensorFlow2配置2.4.5 其他库的安装3 PyCharm3.1 下载3.2 安装3.3 破解激活3.4 新建项目3.5 项目环境的修改4 测试

1 概述

利用Anaconda进行开发环境管理。

由于Python语言及其支持的模块碎片化严重的特点,对于不同项目,其开发环境语言版本和模块版本不尽相同,因此,需要一个工具来较好地管理多个开发环境,这里推荐Anaconda(目前只会这个)。利用PyCharm进行开发及调试。

尽管anaconda上也有多种工具可以进行Python代码开发,如jupyter可以很好地进行学习笔记记录,但是如果是要开发功能稍微复杂的工具,还是在PyCharm上进行开发和调试更加方便。

2 anaconda

2.1 下载

本机系统为win10,对应个人版本下载链接为/products/distribution#windows。

2.2 安装

右键刚下载的安装包,以管理员身份运行。前面几步按默认即可,如下图。

在这一步需要将“添加路径”的选项勾选上。

开始安装中……

最后这里可勾可不勾,勾上的话就是在完成后弹出网页看看。

2.3 启动

在开始菜单找到刚刚安装好的Anaconda,右键以管理员方式运行。

启动界面如下,如果是卡死了就结束进程再打开一次。

打开后界面如下,左侧共有4个页面,分别是主页面、环境配置页面、学习页面和社区页面,其中较为常用的是前两个。

值得注意的是,上述PyCharm是专业版,免费试用30天,暂时不需要在此处安装,下文再安装。

2.4 新建环境及配置

2.4.1 新建环境

点击左侧,进入环境配置页面。

新建环境,一般一个项目或一类项目配置一个环境,此处介绍图形化配置界面的方法,相对直观,命令式新建环境的方法自行查阅。

2.4.2 镜像源配置

建立完成后界面如下,由于默认的镜像源是国外的,每次新建完环境后,需要点击通道设置镜像源。

按以下步骤,为环境添加以下两个清华大学的镜像源,最后点击update channels完成镜像源配置。

https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/

https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/main/

2.4.3 模块配置

点击此处并进一步点击 open Teminal,进入终端配置窗口。

输入命令conda list查看当前环境所安装的模块有哪些。可以看到有安装了pip模块,可以进一步试用pip命令进行相关模块的安装。

先使用命令pip install --upgrade pip更新一波pip版本,如果弹出以下错误提示,则添加上--user参数。

继续使用pip命令安装相关模块。

pip install numpypip install matplotlibpip install Pillowpip install scikit-learnpip install pandaspip --default-timeout=1000 install numpy#如果网络不好经常断开,可以试试该命令设置断开链接的时间

2.4.4 TensorFlow2配置

对于神经网络框架,常有CPU版本和GPU版本,建议使用GPU版本以发挥GPU的矩阵运算能力。

CPU版本安装命令为:pip install tensorflow

GPU版本安装命令为:conda install tensorflow-gpu(会安装相应cuda包,没有pandas)本教程按GPU版本来实例,会自动安装许多相关模块,此处输入y回车。

大量模块安装中……

安装完成。

安装后如果运行不成功,可能需要安装vs插件,根据相应提示在TensorFlow官网查找pip安装方法,下载相应插件。

2.4.5 其他库的安装

根据实际工程需要,选择性安装以下模块。

pip install numpypip install matplotlibpip install Pillowpip install scikit-learnpip install pandaspip install graphviz# 为了使用plot_model绘制模型结构pip install pydotplus# 为了使用plot_model绘制模型结构pip install baostockpip install imgkitpip install htmltable# HTMLTablepip install pathos# 并行计算pip install tqdm# 显示并行计算进度pip install beautifulsoup4# beautifulsoup 库,通过定位 HTML 标签来格式化和组织复杂的网络信息,用简单易用的 Python 对象为我们展现 XML 结构信息pip install tqdm

3 PyCharm

3.1 下载

专业版与社区版的功能比较:

社区版,就是功能不全的专业版,是用来解决工作问题的。除了一些功能没有以外(例如:Web开发,Python Web框架,Python的探查,远程开发能力,数据库和SQL支持),其他的功能和专业版是一样的。在其官网进行下载,/pycharm/download/#section=windows,此处我们下载左侧的专业版。

3.2 安装

右键刚刚下载的安装包,以管理员身份运行。一开始默认选择就好。

此处建议都勾选上。

点击install开始安装。

安装完毕,进行重启。

3.3 破解激活

双击桌面的快捷方式,打开界面如下,先勾选再点击continue。

设置不分享。

弹出窗口说要登录账号,不管他,先点击 Exit 退出,准备开始运行激活脚本。

清空 Pycharm 以前使用过的激活方式 运行激活脚本之前,如果你之前安装过 Pycharm, 且手动为 Pycharm 修改过 hosts 文件,那么添加的配置,记得要删除;引用过的补丁也要移除掉等, 不然可能会与本文提供的补丁有冲突,出现各种奇奇怪怪的问题。如果没有动过 hosts 文件,则不用管,继续走下面的步骤。 参考文章https://www.exception.site/essay/how-to-free-use-pycharm-并在文末获取破解文件,含以下内容。

进入scripts文件夹,本机是Windows 系统,点击运行 install-all-user.vbs 脚本,为当前用户安装破解补丁。

运行时出现弹出,点击确定。

运行结束,出现以下窗口,点击确定。

重新打开pycharm,将以下激活代码黏贴到图中位置,并点击激活,激活后点击close。

IHMWLMSEAL-eyJsaWNlbnNlSWQiOiJJSE1XTE1TRUFMIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoidHJlbmRzIHJhYmJpcyIsImFzc2lnbmVlTmFtZSI6IiIsImFzc2lnbmVlRW1haWwiOiIiLCJsaWNlbnNlUmVzdHJpY3Rpb24iOiIiLCJjaGVja0NvbmN1cnJlbnRVc2UiOmZhbHNlLCJwcm9kdWN0cyI6W3siY29kZSI6IlBDIiwiZmFsbGJhY2tEYXRlIjoiMjAyMy0wMi0wOCIsInBhaWRVcFRvIjoiMjAyMy0wMi0wOCIsImV4dGVuZGVkIjpmYWxzZX0seyJjb2RlIjoiUFBDIiwiZmFsbGJhY2tEYXRlIjoiMjAyMy0wMi0wOCIsInBhaWRVcFRvIjoiMjAyMy0wMi0wOCIsImV4dGVuZGVkIjp0cnVlfSx7ImNvZGUiOiJQV1MiLCJmYWxsYmFja0RhdGUiOiIyMDIzLTAyLTA4IiwicGFpZFVwVG8iOiIyMDIzLTAyLTA4IiwiZXh0ZW5kZWQiOnRydWV9LHsiY29kZSI6IlBTSSIsImZhbGxiYWNrRGF0ZSI6IjIwMjMtMDItMDgiLCJwYWlkVXBUbyI6IjIwMjMtMDItMDgiLCJleHRlbmRlZCI6dHJ1ZX0seyJjb2RlIjoiUENXTVAiLCJmYWxsYmFja0RhdGUiOiIyMDIzLTAyLTA4IiwicGFpZFVwVG8iOiIyMDIzLTAyLTA4IiwiZXh0ZW5kZWQiOnRydWV9XSwibWV0YWRhdGEiOiIwMTIwMjIwMjA4UFNBTjAwMDAwNSIsImhhc2giOiJUUklBTDozMzQzMzQ3ODMiLCJncmFjZVBlcmlvZERheXMiOjcsImF1dG9Qcm9sb25nYXRlZCI6ZmFsc2UsImlzQXV0b1Byb2xvbmdhdGVkIjpmYWxzZX0=-TT/mvlYqIE07j8qgnrhSSVpMtD4buKsRuntPuB17Zb8KodU2SUcb8byLpLG1pU+xEIIyG3Scu/ypjXmQ9w4iyvOT+NYGmeeHFMHnknQVEhhUvDZjTMNXPct03KeHcjxJX8jMSsuRkTooePx1beXjHTuxcyiO8qJcNOOl/97pT45kGTqSJohat0Xe7oiwrE6u3JZhfSdmYV9iJxz6XGNeoPMPnXbH17yoP75eXUqQJzUGxqdeHyKVHSUUJTGfO3IHgjN9y2TwYET5oFjRy1qSMRf4vXpPCK7tnfqhCGISQiDCm+ETB133CcmArxlRVlKdbAIM/7W++eOn5AfW/CNvgg==-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

10. 激活成功。

3.4 新建项目

打开pycharm,点击新项目。

选择项目路径,可以新建环境也可以选择上述anaconda配置好的环境。

项目开发界面如下。

3.5 项目环境的修改

如果发现上述项目环境需要更改为另一个环境,则可以按以下步骤进行操作。点击file,进入setting。

添加环境。

选择上述anaconda配置好的环境,如果开发过程中需要新增模块,同样利用anaconda在对应环境中进行配置即可,pycharm利用的环境会随之更新。

4 测试

在项目中输入以下代码,判断项目TensorFlow是否安装成功,同样也判断程序能否正常运行。

import tensorflow as tfprint(tf.__version__)

运行结果如下图,说明一切正常。

【Python安装系统】win10系统从零开始安装Python并为不同项目设置开发环境——以安装TensorFlow2为例

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