Python快速入门体验

￡神魔★判官ぃ 2023-10-15 08:20 156阅读 0赞

#### Python快速入门体验 ####

*  一、环境信息
 *   *  1.1 硬件信息
     *  1.2 软件信息
 *  二、Conda安装
 *   *  2.1 Conda介绍
     *   *  2.1.1 Conda简介
         *  2.1.2 Conda、Anaconda及Miniconda及的关系
     *  2.2 Conda安装包下载
     *   *  2.2.1 Miniconda下载
         *  2.2.2 Anconda下载
     *  2.3 Conda安装
     *   *  2.3.1 Miniconda安装
         *  2.3.2 Anconda安装
     *  2.4 Conda初始化
 *  三、Python安装
 *   *  3.1 创建PY虚拟环境
     *  3.2 激活PY虚拟环境
     *  3.3 安装PY包示例
 *  四、开发环境搭建
 *   *  4.1 安装开发工具
     *  4.2 关联Conda环境
 *  五、Hello Word
 *   *  5.1 新建HelloWord
     *  5.2 输出HelloWord
 *  六、常见问题
 *   *  6.1 无法安装PyQt5
     *  6.2 无法安装PY3.7

## 一、环境信息 ##

### 1.1 硬件信息 ###

1.  **型号** ：MacBook Pro
2.  **内存** ：16GB
3.  **硬盘** ：512GB SSD
4.  **处理器** ：Apple M2
5.  **宿主机CPU架构** ：ARM

### 1.2 软件信息 ###

1.  **Python版本** ：3.7
2.  **Conda版本** ：Miniconda3 macOS Apple M1 64-bit bash / Anaconda3-2023.07-2-MacOSX-arm64.pkg

## 二、Conda安装 ##

### 2.1 Conda介绍 ###

#### 2.1.1 Conda简介 ####

Conda 是为 Python 程序创建的，适用于 Linux，OS X 和Windows，也可以打包和分发其他软件， 是当今最流行的 Python 环境管理工具。  
**因为Python的版本比较多**，并且它的库也非常广泛，同时库和库之间存在很多依赖关系，所以在库的安装和版本的管理上很麻烦，因此设计Conda作为一个管理版本和Python环境的工具，但它业可以打包和管理任何语言的软件。

#### 2.1.2 Conda、Anaconda及Miniconda及的关系 ####

*  Conda：Conda是Anaconda的**包管理器**，主要用来安装和管理软件包。
 *  Anaconda：Anaconda指的是一个**开源的Python发行版本**，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
 *  Miniconda：Miniconda只包括Conda、Python，是**Anaconda的简版**，Miniconda也是一个软件发行版。  
    ![在这里插入图片描述][35beec4232274a7c93d0bd9a08f7e389.png]

### 2.2 Conda安装包下载 ###

> 根据电脑型号及CPU架构选择对应的包进行下载。

#### 2.2.1 Miniconda下载 ####

因为乙真仙人用的是Mac M2所以从Miniconda官网下载**Miniconda3 macOS Apple M1 ARM 64-bit bash**版本，直接用sh执行；下载地址：[Miniconda下载][Miniconda]。  
![在这里插入图片描述][397d258b1cb1407b99abf58f04045aa9.png]

#### 2.2.2 Anconda下载 ####

因为乙真仙人用的是Mac M2所以从Anconda清华源上下载**Anaconda3-2023.07-2-MacOSX-arm64.pkg**版本，直接开箱安装；下载地址（使用清华源）：[Anconda下载][Anconda]。  
![在这里插入图片描述][2fb65ea94ab340efb01cc1b4fc85d8de.png]

### 2.3 Conda安装 ###

> 后续体验说明是基于Anconda。

#### 2.3.1 Miniconda安装 ####

# 文件名是自己下载的sh文件，-p后面填安装路径
    # -b 表示将环境变量自动写入到～/.bash文件中
    sh Miniconda3-py311_23.5.2-0-MacOSX-arm64.sh -b -p ~./miniconda3
    
    # 将conda路径写入shell配置
    source ~./miniconda3/bin/activate

![在这里插入图片描述][6840a7341d234e939675dbf6c6ae7000.png]

#### 2.3.2 Anconda安装 ####

# 安装完成后执行如下命令切换conda的base环境
    source ~/.zshrc

![在这里插入图片描述][eb52ceaf719a459eafc425faa5d439ef.png]

### 2.4 Conda初始化 ###

# 关闭anconda的debug日志
    conda config --set debug false
    
    # conda源配置
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
    conda config --set show_channel_urls yes
    
    # 查看源
    cat .condarc
    
    # 至此conda初始化完成，可以通过conda -h查看conda command说明

![在这里插入图片描述][a26c72bedd0d4ed1ada6b66e4d236ab6.png]

## 三、Python安装 ##

### 3.1 创建PY虚拟环境 ###

> 搭建之后就可以使用conda env list查看到新创建的虚拟环境

# 模版
    conda create -n 虚拟环境名 python=对应的python版本
    
    # 实际创建
    conda create -n py37 python=3.7

### 3.2 激活PY虚拟环境 ###

# 查看已经存在的虚拟环境
    conda env list
    
    # 激活即切换至对应的py环境
    conda activate py37
    
    # 退出当前py虚拟环境
    conda deactivate
    
    # 查看当前py环境已有的py包
    conda list

![在这里插入图片描述][25eab288b13f4c38a8696941a21444fd.png]

### 3.3 安装PY包示例 ###

# 例如查看opencv-python可装的版本
    conda search tensorflow
    
    # 在当前py环境下安装opencv-python包
    # -i: 指定镜像加速源https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
    pip install tensorflow==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
    
    # 常用命令如下
    # 安装：pip install [package]
    # 删除：pip uninstall [package]
    # 列出已安装的包：pip list
    # 查看包的详细信息： pip show <package-name>

![在这里插入图片描述][8ebb2348af704fd4bf811a6a23ab7ce2.png]

## 四、开发环境搭建 ##

### 4.1 安装开发工具 ###

> 因为需要兼容Java所以乙真仙人直接用IDEA了，小伙伴们也可以是使用VSCode或者PyCharm。

![在这里插入图片描述][e7ca6d14e9944199a6e8b8c49dd8a88a.png]

### 4.2 关联Conda环境 ###

1.新建项目并新增Python语言  
![在这里插入图片描述][a2dfa72072494f9aa041b1e72d688df2.png]2.点击Install  
![在这里插入图片描述][d8d9066d37bb4ad9a1ce10bd210e7f67.png]  
3.Restart INDE并关联Conda  
![在这里插入图片描述][4391e6c8376c4fb1aeab57c49a7b4c95.png]

## 五、Hello Word ##

### 5.1 新建HelloWord ###

![在这里插入图片描述][380eae278b304018ac956c8ec58f1b5e.png]  
![在这里插入图片描述][c900210cfea44d5d86338297b74641a6.png]

### 5.2 输出HelloWord ###

![在这里插入图片描述][7dd8b11d6f78430ebc41db896134a3c2.png]

## 六、常见问题 ##

### 6.1 无法安装PyQt5 ###

> 错误如下图所示，异常日志：Preparing metadata (pyproject.toml) … error

该异常是由于python版本的原因，pyqt5只适用于python3.8以下的版本，所以一开始通过python3.8无法安装pyqt5，通过**python3.7可以安装**。  
![在这里插入图片描述][140ad50e6a6a4ed197443b72cee9bda3.png]

### 6.2 无法安装PY3.7 ###

> 错误如下图所示，异常日志：PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - python=3.7

![在这里插入图片描述][970174a45d6749e180c9a353effb9c90.png]

该异常是由于当前channel最低只支持python3.8，需要通过如下方式安装：

# 查看当前支持的python版本
    conda search --full --name python
    
    # 通过其它方式安装python3.7
    ## 创建一个空的环境
    conda create -n py37
    ## 启动该环境
    conda activate py37
    ## 使用x86_64 architecture channel(s)
    conda config --env --set subdir osx-64
    ## 安装python3.7之类的操作
    conda install python=3.7

![在这里插入图片描述][8bb01cdd6dcf4f71bfe66424bf1d8e20.png]

**至此，Python快速入门体验完成，后续会陆续输出人工智能相关的篇章～查阅过程中若遇到问题欢迎留言或私信交流。**

[35beec4232274a7c93d0bd9a08f7e389.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/35beec4232274a7c93d0bd9a08f7e389.png
[Miniconda]: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#latest-miniconda-installer-links
[397d258b1cb1407b99abf58f04045aa9.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/397d258b1cb1407b99abf58f04045aa9.png
[Anconda]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
[2fb65ea94ab340efb01cc1b4fc85d8de.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2fb65ea94ab340efb01cc1b4fc85d8de.png
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