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现在常见的关于python的编译器有很多,我总结下大概就是开发用pycharm,教学或者对于编程和计算机环境配置相对比较薄弱的就用Anaconda。
Anaconda的主要优势,或者说我想用它来进行大部分python的教学的原因主要有以下几点:
(1)Anaconda的安装是比较简单的,甚至是傻瓜的。其他的编译器对于小白或者刚入门的同学们也算是一种折磨吧
(2)Anaconda的环境配置相对简单
(3)Anaconda最主要的两个编译器Jupyter notebook和spyder,对于非程序员,软件或计算机的同学来说,或者对于老师在上课的展示效果来说是比较合适的。
Jupyter能够将实时代码,公式,可视化图表以Cell的方式组织在一起,形成一个对代码友好的笔记本。Jupyter同时支持Markdown语法和Latex语法,可以有效输出富文本方式的PDF文档。不巧,读书的时候学过那么点Latex,这种富文本的展示效果在教学上是比较舒服的。
Spyder(这里不是蜘蛛侠,别激动)对于大部分之前接触过Matlab或者Rstudio(R语言编译器)的同学来说,对于它的界面就一点也不陌生了,甚至可以说感到亲切吧。
后续在我的视频专栏中要陆续更新的关于python的一些课程,我大概就在这几个平台上去做了。
那么我们来说一说,Anaconda的安装与环境配置。
PS:这里感谢火火同学提供电脑作为小白鼠,火火同学的电脑是我有生以来配置过最舒服的电脑了,完全没有意外,哈哈哈~~~
Step1:安装得有安装包啊兄弟
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pandas等。正因如此,Anaconda的安装文件大概是500来兆左右(小意思啦,你想想吃鸡)
到Anaconda官网(木有恰饭啊):https://www.anaconda.com/download/电脑是64位的就下64位的,默认下载的是windows的(可以选择mac和linux)
这里大家选择python3.7。python2.x已经不再维护了,放弃吧兄弟,莫得坚持了呀
等啊等啊等啊等,等我搬家我一定要开百兆宽带,啊哈哈哈哈
Step2:找到安装文件,双击打开,就开始安装啦~网速太拉闸,我就找了以前的一个版本安装,一样的哈~
这里你不点Next,等我给你包红包吗?
这里你不“I Agree”等过年吃饺子吗?
后面会让你选择安装在当前用户还是所有用户,这里的用户指的是你电脑是不是有多个用户,一般我们都是自己电脑自己用,没有多个账户,那你随便吧。选择哪个都行。
到了下一步,就是选择安装路径,记得你安装的路径,我们后面配置环境的时候要用。我这里安装到G盘,然后如果你C盘东西比较多,不要默认都往C盘装,不然你电脑就爆炸
下一步是安装选项,
第一个是将Anaconda弄到系统的环境变量里;第二个是默认使用 Python 3.7(我下载的就是3.7);这里我两个打勾都勾上了,点击“Install”,就可以开始安装啦·~~~~
刚刚你也看到了,安装大概占用2.3G的空间,所以得等一等,这个空隙里,我吃了个夜宵,上了个厕所,泡了杯茶,打了一会游戏,啦啦啦啦啦啦啦啦~~~~~~
进度条走完,变成这样了。
这里点击Install Microsoft VSCode,不要问为什么,因为系统想要我把刚刚那份泡面吃完。
进度条走完,泡面吃完了,点击Next这里的两个 √ 可以取消,why?你四级过不了的兄弟。
点击Finish。这里的安装进度就做完了。
Step3:配置环境
先找到刚刚的安装路径,找到Scripts文件夹,把这个路径复制一下,等会有用。
我的系统是win10(其它操作系统自行百度吧),我们开始配置环境。
找到环境变量这个选项以后进度,选择用户变量的Path,再点击编辑,选择新建,将刚刚的Scripts那步的路径复制粘贴到这里,点击确定再出来。
Step4:检查和更新
看看我们刚刚的安装和环境配置是否成功,我们可以这样来做。
打开命令行(最好用管理员模式打开)
出现一个黑色的对话框,很黑,黢黑,乌漆嘛黑。
在这里输入:conda --version,再回车。
如图出现conda的版本号,如conda4.5.12之类的,我们就可以开始庆祝啦~~~~
这里我输入conda upgrade --all,再回车。
目的是把所有工具包进行升级。
这个过程里会显示一下conda有哪些包和现在系统对应的版本,以及即将升级到什么版本。中间会提示你是否确认要升级,你就打个y再回车,它就开始下载和更新了。
这个过程视网速而定,在这个过程中,作为人民的好教师,我改了一叠线性代数的期末卷,作为家里的顶梁柱,我洗了一桶衣服。别问我为什么这么优秀,请素质三连。
安装完啦,你可以把我们要的Jupyter和Spyder拖到桌面上,我们就要开始上课啦~~~~
【展示一下软件】
Spyder是一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。
Jupyter notebook是基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程。
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