Python环境搭建问题有哪些

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01 Python使用定位及IDE

个人的当前角色仍然是以数据分析+算法为主，兼顾工程实现。所以个人习惯的IDE组合为JupyterLab+VSCode+Pycharm，其中JupyterLab当然是数据探索分析的主用环境，VSCode则用作查看源码和文档编辑，而一旦确定了算法流程需要输出正式Python代码文件时，则会使用Pycharm。这个顺序既是使用频率由大到小，也是IDE体积和轻便性由简到繁。

注：Pycharm区分Pro和Community两个版本，其中前者功能更为健全和强大，但需付费使用，而后者则是免费的社区版，个人觉得Community版已经足够好用。另外，很多数据从业者推崇的Anaconda环境，其实个人并不以为然，它除了预安装Python和部分第三方库之外，并无实质性优势。

02 Python安装

Python安装本无太多可言，从官网下载相应版本即可，目前最新版本是3.9.1，且按照Python最新计划后续每年将会有一个大的版本迭代，也就是说2021年将推出3.10，2022年就是3.11。但实际上，个人目前比较喜欢的版本还是3.7或3.8.Python由于大部分第三方库需要另行安装，所以其体积非常小，仅有20+M。这里非常值得注意的一个问题是：Python默认情况下安装区分用户，此时安装路径会自动定位到C盘用户appdata目录下，而且当该用户不是管理员权限时，还不能随意更改安装路径。此时有效的解决办法是勾选“install for all users”选项即可，相应的安装目录则会定位到大多数软件默认的program files目录下。

Python安装完毕后，如果不安装一些第三方库，那么此时的Python其实是很弱爆的，所以自然第二个问题就是如何高效安装第三方库的问题。对此，简单总结如下：

1.pip工具安装问题

正常情况下，安装Python会默认一并安装pip工具，并加入到系统环境变量中，进而可以通过pip工具管理第三方库。安装期间勾选如下：

如果因为各种原因，系统不能使用pip命令时，系统提示pip不是内部或外部命令，则仅仅是因为pip应用程序未加入到环境变量的原因。

解决这一问题的方法很简单，找到Python安装目录下的pip.exe执行路径，而后将其加入到环境变量即可。  

2.pip安装第三方库问题

pip是用于管理第三方库的工具，常用操作包括install、uninstall和upgrade三种，其中install又可区分在线下载安装和离线提供wheel文件安装。

• 在线安装。在线安装非常简单，但限于下载速度一般需要配置pip国内下载源，只需在用户目录下创建pip文件夹，而后在文件夹内创建pip.ini文件，并写入如下2行代码即可（这里是以更改清华大学源为例）

[global] 

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 离线安装。在线安装非常便捷，但对于某些保密或者离线环境不便联网时，更有效的方法是离线安装，此时可先在一台联网机器上准备好需要安装的包，而后执行如下3条命令即可，其中前2条命令用于在联网机器上准备好离线安装文件，第3条命令用于在目标机器上执行离线安装。

1. 导出已安装pip列表：pip freeze >requirements.txt

2. 根据列表下载安装文件 pip download -d packages -r requirements.txt

3. 根据文件和列表离线安装 pip install --no-index --find-links=packages -r requirements.txt

03 Jupyter Lab配置

一般情况下，在安装Python第三方库时，肯定就会将Jupyterlab库一并安装。默认情况下，安装完毕后可直接在cmd命令下键入jupyter lab启动浏览器，并搭建ipython运行环境。这里仍然需要注意3个问题：

1.Jupyter lab之前空格问题。这是一个很小的细节，其中在pip install时，jupyterlab连写，合起来表示一个包名，而在键入jupyter命令启动浏览器时则需分开写，其中jupyter代表命令（背后对应的是jupyter.exe），lab代表参数。除了lab作为参数外，当然另一个可选的参数就是notebook了

2.默认情况下，只要安装jupyter lab正常，那么cmd中键入jupyter lab便可直接启动浏览器搭建环境，但也有不正常的情况，如同pip命令不识别一样，当遇到jupyter命令不识别时，仍然要想到的是所在路径未添加到环境变量中。所以解决办法如同前面pip命令一致。

3.修改jupyter lab默认工作目录。一般而言，jupyter lab启动后默认工作目录是安装路径，但这可能是大多数人都不希望的场景，所以自然需要更改。更改的方法是在cmd中执行如下命令：

jupyter lab --generate-config

然后打开新生成的配置文件，找到c.ServerApp.notebook_dir参数，修改成目标路径地址即可，例如图中修改为D盘根目录。

04 VSCode配置

VSCode是微软推出的一款代码编辑器，更本质的说是文本编辑器，类似的应用还有Sublime、Notepad++等，虽然功能大同小异，但VSCode由于有微软强大的背书，以及越来越多的插架加成，目前正逐渐表现出愈发强大的竞争力。

个人一般习惯用其作为查看代码的软件，灵活使用ctrl+B快捷键查找引用还是非常快捷的，另外也集成了Git和debug功能。当然，要想使其真的好用，那么其实还需要安装一些插件才行。联网情况下，只需点击左侧扩展菜单，即可方便的查找指定扩展应用并安装，例如汉化包（Chinese）、代码美化工具（beautify）以及Python语言相关，这些几乎是必备的插件。

当然，也要考虑离线安装插件的需求，VSCode自然也考虑到了这一场景。前往如下网站（VSCode插件市场：https://marketplace.visualstudio.com/），输入插件名，点击前往详情页，即可在右侧点击下载扩展。  

而后，与使用pip工具安装Python第三方库类似，可直接使用如下命令离线安装VScode扩展。其中xxx表示前面准备好的扩展名，且code指令能识别的前提是要求vscode.exe路径加入到环境变量中。

code --install-extension xxx

当然，还有Pycharm的配置，相比Python、Jupyter和VSCode而言，Pycharm的安装其实已经高度集成，无需过多配置。但值得深入研究的是Pycharm的虚拟开发环境，这也是Pycharm的一大利器，这里就不再展开了。

感谢各位的阅读，以上就是“Python环境搭建问题有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python环境搭建问题有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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