【Python】001-环境安装

python环境安装

一、window设备

1.Anconda方式

[1]下载:
  • 官网下载(受网络限制,可能速度较慢!)
  • 清华镜像源下载(推荐)
[2]安装:
  • 点击运行.exe文件
  • 可自定义安装目录
  • ++勾选添加环境变量到系统变量,勾选关联默认的Python。++
[3]验证安装是否成功:
  • 运行window的cmd

  • 分别键入python , pip ,conda查看是否成功

    ==如果显示:不是系统可执行命令!==

    • 手动配置系统变量
    • 右键 此电脑--->属性--->高级系统设置--->环境变量
    • 将主要的==Anaconda3== 与 ==Scripts== 文件夹所在安装路径添加至 ==Path== 变量后
    • 点击确定后,再到CMD中验证
[4]使用Anconda,创建环境,安装,卸载,升级包(史上最全的Python包管理工具:Anaconda教程):

打开Anaconda Prompt工具(也可使用Anconda的图形界面Anaconda Navigator进行配置)

  • 创建环境:
 conda create -n env_name package_names=versionNum

例如:
 conda create -n Tensorflow python=3.6
创建环境名为 Tensorflow ,Python包版本:3.6
  • 激活进入环境:
 activate env_name

例如:
 activate Tensorflow
  • 离开环境:
deactivate
  • 安装包:

镜像源站点
- 清华镜像源
- 科大镜像源
- 豆瓣镜像源
- 国内开源镜像站点汇总

conda install 包名=版本号
或
pip install 包名=版本号(例如:pip install tensorflow=1.7.0)

#临时使用清华镜像源
pip install  包名=版本号 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#临时使用科大镜像源
pip install  包名=版本号 -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

#临时使用科大镜像源
pip install  包名=版本号 -i https://pypi.doubanio.com/simple
  • 卸载包:
conda uninstall 包名=版本号
或
pip uninstall 包名=版本号(例如:pip uninstall tensorflow=1.7.0)
  • 升级包:
conda update 包名

如果想更新环境中的所有包(这样做常常很有用),使用:conda update --all

或

pip install --upgrade 包名=版本号

2.官方安装

[1]下载:
[2]安装:
  • 点击运行.exe文件
  • 可自定义安装目录
  • ++==勾选添加环境变量==到系统变量++
[3]验证安装是否成功:
  • 运行window的cmd

  • 分别键入python , pip 查看是否成功

    ==如果显示:不是系统可执行命令!==

    • 手动配置系统变量
    • 右键 此电脑--->属性--->高级系统设置--->环境变量
    • 将主要的==Python36== 与 ==Scripts== 文件夹所在安装路径添加至 ==Path== 变量后
    • 点击确定后,再到CMD中验证
[4]pip工具的使用:
参见 Anconda 安装方式中的 pip 使用方式。

二、Linux设备

[1]开启Linux:
[2]切换到Root用户:
sudo su
[3]使用apt-get安装python基本依赖库:
sudo apt-get install python3-dev build-essential libssl-dev libffi-dev libxml2 libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev
[4]安装指定Python版本:
sudo apt-get install python=3.6.6
[5]安装包管理工具pip:
sudo apt-get install python3-pip
[6]测试pip3:
pip3
[7]安装包:
pip3 install 包名=版本号
例如:
pip3 install tensorflow=1.7.1

三、Mac设备

[1]MacOS下的不可或缺的包管理工具套件-----Homebrew

终端输入下方命令安装Homebrew

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
[2]测试brew:
brew

#显示brew相关命令
[3]安装python
brew install python3

#卸载
brew uninstall python3
[4]测试python,pip3
python3

pip3
[5]用pip3安装相关包
pip3 install tensorflow=1.7.1

三大平台python基础环境配置完成

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