本文目录一览：
- 1、如何快速地在windows上部署Python开发环境，包括各种常用的第三方库
- 2、python'的环境搭建怎么弄？
- 3、如何创建python开发环境
- 4、如何搭建python开发环境搭建
- 5、如何搭建Python的开发环境？
- 6、python创建虚拟环境的方法？
如何快速地在windows上部署Python开发环境，包括各种常用的第三方库
界面效果跟 Matlab 几乎是一模一样了
比 Matlab 更棒的是编辑器支持语法高亮，命令自动补全，多种背景主题
上面有人提到了 Anaconda，在这里介绍下自己如何在windows上快速部署Python开发环境的。
是真的很简单，完全花不了多少时间。
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Python科学计算的瑞士军刀——Anoaconda 安装与配置
Python是一种强大的编程语言，其提供了很多用于科学计算的模块，常见的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python进行科学计算，就需要一一安装所需的模块，而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库，因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情，将科学计算所需要的模块都编译好，然后打包以发行版的形式供用户使用，Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版
自带的包管理器conda也非常强大，甚至支持多个版本的 Python 共存
主页地址：Anaconda Scientific Python Distribution
1. 下载安装
建议下载zip压缩包，速度快。安装过程是傻瓜式的，跟平时安装其他软件没啥区别
2. 终端执行`conda list`可查看安装了哪些包
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3. 获取免费的学术License（此步骤可跳过，如果你对高性能库没有需求的话）
申请地址：The Anaconda Python Distribution for Academics
使用`edu`邮箱申请后，会在邮箱自动收到`license_academic`文件，将其放在`~/.continuum`目录下即可。
4. 安装额外的包（命令行环境下执行）
$ conda update conda
$ conda install accelerate
$ conda install iopro
下面就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。
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5. 更换编辑器背景主题方案
6. 更换IPython 终端背景
7. 切割编辑器，多文本同时编辑
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经过简单的配置之后，集成化开发环境变得非常的 Cool ！
python'的环境搭建怎么弄？
1、概念区分
对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说，可能很容易就会对Pycharm、Python解释器、conda安装、pip安装这个几个概念混淆。下面跟着我来逐一认识一下它们：
（1）Pycharm是Pytho开发的集成开发环境(Integrated Development Environment，简称IDE)，它本身无法执行Python代码。
（2）Python解释器才是真正执行代码的工具，pycharm里可设置Python解释器，一般我们可去Python官网下载Python3.7或Python3.8版本；如果安装过anaconda ，它里面必然也包括一个某版本的Python解释器；Pycharm配置Python解释器选择哪一个都可以。
（3）anaconda是把python所有常用包的合集，并提供给我们使用 conda 命令非常非常方便的安装各种Python包。
（4）conda安装：我们安装过anaconda软件后，就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包。
（5）pip安装：也是一种类似于conda安装的python安装方法，如果用过Centos系统，它就像yum安装一样。
2、修改镜像源
在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题，最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源，但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。
先查看已经安装过的镜像源，cmd窗口执行命令：
conda config --show
查看配置项 channels ，如果显示带有 tsinghua ，则说明已安装过清华镜像。
channels:
下一步，使用 conda config --remove channels url地址 删除清华镜像，如下命令删除第一个。然后，依次删除所有镜像源
conda config --remove channels
添加目前可用的中科大镜像源：
conda config --add channels
并设置搜索时显示通道地址：
conda config --set show_channel_urls yes
确认是否安装镜像源成功，执行 conda config --show ，找到 channels 值为如下：
channels:
defaults
以上就是我分享的Python基础学习之环境搭建的全部学习内容，大家都看懂了吗？希望本文的分享能帮到大家！
如何创建python开发环境
搭建Python语言IDE开发环境方法：
1、下载并安装Python For Windows。打开Python官方网站（python.org），推荐下载Python 2.7.X版本。
2、安装Python：一路默认设置Next下去，直到Finish，完成Python安装3、推荐使用PyCharm: PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
4、下载PyCharm集成开发软件，官网提供了两种版本：Professional Edition（专业版可以试用30天，学习Python30天也够用了。，Community Edition（社区版，功能少一点但也够用了）。
5、安装PyCharm集成开发软件：一路默认设置Next下去，直到Finish，完成PyCharm的安装。
6、配置PyCharm一：风格（配色方案）的调整：：【File】→【Settings】→【 Editor】→【Colors Fonts】→Scheme选择Dracula注意事项：每天第一次启动有点慢，第二次就快了。主题Scheme选择以后，需要重启软件才能生效高分辨率下，Pycharm的字体显得很小，可以在Colors Fonts选项里设置。但先要复制一个Scheme才能更改字体大小
如何搭建python开发环境搭建
1、下载并安装Python For Windows。打开Python官方网站（python.org），推荐下载Python 2.7.X版本。2、安装Python：一路默认设置Next下去，直到Finish，完成Python安装 3、在这里推荐使用PyCharm: PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助...
如何搭建Python的开发环境？
搭建Python的开发环境需要安装以下两个软件：
1.Python解释器
安装Python解释器3.6的版本，因为现在和未来的主流的python解释器版本是3.6这个版本，我们学习python时，也是基于python3.6来学习的。
2.pycharm开发工具
安装pycharm开发工具，它是开发python程序代码的工具。需要在它里面配置python解释器。（要是才开始学搭建环境的话，可以去黑马程序员论坛，视频教的搭建。一步一步的，还有课程资料，都可以去看。）
python创建虚拟环境的方法？
12.2. 创建虚拟环境
用于创建和管理虚拟环境的脚本叫做 pyvenv。pyvenv 通常会安装你可用的 Python 中最新的版本。这个脚本也能指定安装一个特定的版本的 Python，因此如果在你的系统中有多个版本的 Python 的话，你可以运行 pyvenv-3.5 或者你想要的任何版本来选择一个指定的 Python 版本。
要创建一个 virtualenv，首先决定一个你想要存放的目录接着运行 pyvenv 后面携带着目录名:
pyvenv tutorial-env
如果目录不存在的话，这将会创建一个 tutorial-env 目录，并且也在目录里面创建一个包含 Python 解释器，标准库，以及各种配套文件的 Python “副本”。
一旦你已经创建了一个虚拟环境，你必须激活它。
在 Windows 上，运行:
tutorial-env/Scripts/activate
在 Unix 或者 MacOS 上，运行:
source tutorial-env/bin/activate
（这个脚本是用 bash shell 编写的。如果你使用 csh 或者 fish shell，你应该使用 activate.csh 和 activate.fish 来替代。）
激活了虚拟环境会改变你的 shell 提示符，显示你正在使用的虚拟环境，并且修改了环境以致运行 python 将会让你得到了特定的 Python 版本
用于创建和管理虚拟环境的脚本叫做 pyvenv。pyvenv 通常会安装你可用的 Python 中最新的版本。这个脚本也能指定安装一个特定的版本的 Python，因此如果在你的系统中有多个版本的 Python 的话，你可以运行 pyvenv-3.5 或者你想要的任何版本来选择一个指定的 Python 版本。
要创建一个 virtualenv，首先决定一个你想要存放的目录接着运行 pyvenv 后面携带着目录名:
pyvenv tutorial-env
如果目录不存在的话，这将会创建一个 tutorial-env 目录，并且也在目录里面创建一个包含 Python 解释器，标准库，以及各种配套文件的 Python “副本”。