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好马配好鞍，Python开发需要IDE，或者说高效的编辑器。Pycharm这种当然是程序员专用的，也是最受欢迎的，但几百兆的安装包也确实臃肿。python 自带的Idle扩展性和实用性不佳。我觉得就目前VS Code流行趋势（跨平台、高效），有一统天下的可能，而且用它Python的数据科学就会便捷很多。当然大家也可能了解Anaconda，这个数据科学的全能选手，但他实在太臃肿了，我写这文章就是为了不用他。
一、安装git（也可以先安装vs code）
这个不多说了，详见安装教程，基本不会出问题。运行完别忘了在命令行输入git，检验一下是否安装成功。当然先安装后面其他软件也行。
二、安装一个好用的命令行工具
弃用Windows自带的cmd
可以在微软APP store 官方下载Windows terminal。他用起来就像在Linux一样熟悉和方便，关键是长得好看。
当然，你也可以选择Cmder等其他的命令行工具。
三、安装Python解释器
有了它，你就可以运行python的代码了。安装教程请百度，几乎没难度。请安装Python 3.8版本，不要安装3.9，因为有些会报错。
测试一下命令行输入 python
三、安装VS Code
VS Code太好用了，自带git工具，可以免去很多git的操作命令。安装一般不存在问题，下载下来以后，要用管理员身份运行安装。
https://code.visualstudio.com/
希望大家都用英文版，不要汉化。今天我推荐的任何工具都要求用英文原版。
下面就是关键了。如何在Vs code中配置python的开发环境
1.首先安装插件
具体的插件有python、python preview。建议安装一个比较爽的主题。你可以随意百度一下，看看有什么漂亮主题。不过我更喜欢对我眼睛好的——Tiny Light。
2.配置pip的国内镜像
Python之所以强大，是因为它有很多扩展包。这些包都需要一个叫pip的工具来进行管理和安装。
由于某些众所周知的原因，我们需要将pip的包安装源改为国内镜像，如果不改，安装会非常慢，甚至可能无法安装。
国内的源有：
阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) https://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
临时修改：
可以参考清华大学镜像或阿里云镜像配置。当然用下面的方式简单粗暴
可以在使用pip的时候在后面加上-i参数，指定pip源。
pip install scrapy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
永久修改：
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
3.使用pip安装几个写代码需要的包
这一步并不是必须的。但建议安装。flake8和yapf，有助于你代码整洁规范。
4.配置王牌工具Jupyter Notebook
说她是王牌，因为太好用了。她给的感觉就像R语言里的Rmarkdown。在里面可以任意书写代码块，实时输出各种图片和结果。
新版VS Code已经原生支持她了 Jupyter。Ctrl+Shift+P输入 Create Jupyter，然后创建即可。当然如果你还没有安装，系统会自动提示安装。安装完成后，就可以享用了。当然，你也可以先通过pip安装好Jupyter
#%%是Jupyter的预定义符号, 写上它就可以开始在py文件里愉快地写代码了! 在py文件里写了#%%这个之后就多了一个 Run cell在代码上面, 点击就可以跑出结果了。为了导出结果，我们还需要安装一个包 nbconvert。请在命令行输入
pip install nbconvert
好了我们的配置基本完成了，那么大家可以试试运行一下以下的示例代码了。当然是同时用Jupyter Notebook输出4个代码块。然后导出为html
输出Hello World
msg = "Hello World"
print(msg)
用matplotlib包搞个sin函数
# sin 函数(这个需要用pip安装matplotlib包)
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
x = np.linspace(0, 20, 100)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.show()
Python 之禅
import this
我们在之前做的那个“逢7过”
i = 0
while i <= 99:
i += 1
if i % 7 == 0 or i % 10 == 7 or i//10 == 7:
continue
else:
print(i)
安装原生jupyter notebook 或jupyter lab(推荐)
pip install jupyterlab，有的人电脑是pip install jupyter-lab
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以上是用传统python安装一步一步实现。确实有点复杂。目前有Anaconda这样的完整科学计算工具，和conda这个神器，也让安装简单不少。但Anaconda确实太大了，并不是我们都需要，于是，miniconda这个缩小版的就很实用，反正需要什么包，我就安装什么即可
1.安装miniconda
Miniconda — conda documentation在这里下载对应的安装包
这里以Windows安装包为例，一直点下一步，到这个界面
选择一个没有中文，没有空格的目录（确保所有级别名字都没有空格）。
再到下一步，需要勾选两个
第一个是是否将其加入环境变量，如果你已经在本地没有任何其他python版本了，这里是可以勾选的。否则别勾选。
第二个是将miniconda作为默认的python程序。也要勾选。
2.检测安装
输入conda --version，看看conda版本，如果没报错，证明安装成功啦。
3.更换镜像
一样的道理，conda本质上是一个工具，它可以替代pip来对python的包进行管理，所以也要转为国内镜像
（1）打开用户目录下的.condarc，也就是你在开始菜单打开命令行工具，默认就在用户目录了。由于前面已经安装了vscode，我们可以直接用code .condarc打开镜像配置文件。以下镜像源，随便选一个
清华
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
阿里（速度有些慢）
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: http://mirrors.aliyun.com/anaconda
default_channels:
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
北京外国语大学
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/
msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/
bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/
menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/
pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/
simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/
一些 其他配置，单独命令行输入
#查看当前conda配置
conda config --show channels
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
#设置搜索是显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
恢复默认
# 全部删除conda config --remove-key channels
# 指定删除
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda已经集成了什么？
已经集成了pip，jupyter lab
自己试试安装以下numpy
conda install numpy
