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标题: Python开发环境搭建 [打印本页]

作者: Roby黄 时间: 2019-10-9 18:54
标题: Python开发环境搭建
Python开发环境搭建

一、Python简介

Python言语简介

Python作为一门解释性的程序开发言语(脚本言语)，因其简单易学，而且功能弱小。在2019年3月份，编程言语盛行指数PYPL排行榜中，Python曾经超越Java成为最受欢迎的开发言语。

Python在下列几大主流运用范畴都广受好评：

· 网络编程，Web运用开发，网络爬虫

· 图形界面开发（GUI开发），游戏开发

· 迷信计算，数据分析，机器学习，人工智能

· 系统运维，自动化测试，等等。

Python开发环境

Python开发环境搭建，普通包含两个环境：一个是Python的核心程序，一个是开发的环境。

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1） Python核心程序

Python核心程序，为Python工作必须的模块功能，次要包含：

a) 内置库：不需求单独下载安装，也不需求导入，可直接运用

b) 标准库：不需求单独下载安装，但需求用import导入

c) 解释器：Python代码的解释执行器，如CPython/IPython等

详细解释器内容请参考后续大节。

2）开发环境，

开发环境，次要提供Python代码编写，管理，调试等功能，但需求调用Python核心程序来执行、调试代码。

常用的开发环境有两大类：

a) 加强型的交互式开发程序，比如说jupyter notebook等，是在IPython解释器上的加强，支持语法高亮、代码智能提示等等功能。

b) 集成开发环境，常见的IDE有Pycharm, VSCode, Sublime Text,…等等。

二、核心程序安装

安装Python核心程序有两种方式：纯净安装和打包安装。

1、纯净安装

纯净安装，指的是直接安装官方提供的Python核心程序（包括解释器、核心程序、标准模块库等）。

然后再根据本人的需求，下载并安装其它的扩展库。由于Python中触及到大量扩展库，以及扩展库的不同的版本。

采用纯净安装的话，好处是：可以根据本人的需求来有选择性地安装各种扩展库；缺陷是：需求自行安装，比较费事。

2、打包安装

最常见的打包安装，就是下载Anaconda安装包停止安装。

Anaconda是Python的迷信计算发行版，不但曾经包含了Python核心程序，而且还包含众多的盛行的迷信、数学、工程、数据分析的Python扩展包等等。

打包安装的话，好处是：这样可以免去自行安装众多扩展库的费事，Anaconda还会自行思索各种扩展库的版本的兼容性。缺陷是：安装了大量的能够用不到的扩展库，占用硬盘空间。

显然，普通的初学者可直接选择Anaconda包安装；假如想要逐渐弄明白Python的逻辑框架，也可以选择纯净安装。

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3、安装步骤

实践上，纯净安装和打包安装是可以同时共存于你的电脑中，不会产生任何冲突，由于默许会安装在不同的目录下的。

纯净安装步骤

下载Python安装包

去官方网站，基于操作系统(Windows或MacOS等)，下载合适的Python安装包。

如下图所示，下载Windows系统的Python 3.7.4版本，安装程序包称号为python-3.7.4-amd64.exe。

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安装Python程序

1）双击安装包python-3.7.4-amd64.exe运转

2）思索到后面方便性，请勾选Add Python3.7 to PATH，for all users(需求管理员权限)，其他的尽量选择默许安装即可。

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普通，Python默许安装在用户的运用数据目录下：

C:\\Users\\\\xxxx\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python37

随着Python一同安装的，除了Python解释器外，还有IDLE交互界面，以及Python相关文档等。

检验和晋级

要想验证一下Python能否安装好了，可以进入命令行界面停止验证。

1）从末尾菜单启动命令提示符

2）查看扩展包

pip程序，是官方的Python包管理程序，输入命令pip list，查看随着Python一同安装的扩展包。由于是纯净安装，看到的扩展包只要pip和setuptools。

还发现pip提示pip版本有新版本，因此接上去可以根据提示晋级pip版本。

3）晋级pip包管理程序

输入命令python -m pip install --upgrade pip，以晋级pip版本（19.0.319.2.3）。

然后，再根据需求安装其它的扩展包，概况请参考其他大节。

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打包安装步骤

下载Anaconda安装包

去官方网站，基于操作系统(Windows或MacOS等)，下载合适的Anaconda3安装包。如下图所示，下载Windows系统的包含Python 3.7(64-bit)的Anaconda 2019.07版本，安装程序包称号为Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe。

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安装Anaconda程序

1）双击安装包Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe运转

2）思索到后面方便性，请勾选for all users(需求管理员权限)，其他的尽量选择默许安装即可。

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普通Anaconda默许安装的目录是：C:\\ProgramData\\Anaconda3

随Python核心包一同安装的，还有一批运用程序：

· Anaconda Navigator，用于管理环境和包

· Ancaonda Prompt，运用命令行界面来管理环境和包

· Spyder，面向迷信开发的IDE

· Jupyter Notebook，运用命令行界面来停止交互编程

检验和晋级

要想验证一下Anaconda能否安装好了，可以进入命令行界面停止验证。

1）打开命令行界面

从末尾菜单中，启动Anaconda Prompt，最好运用管理员身份启动（右键菜单），这样避免后续出现权限不足的成绩。

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2）查看扩展包。

conda程序，是Anaconda包默许的包管理程序。输入命令conda list，可查看当前安装过的扩展库。你会发现有一大批扩展包，扩展包的地位默许在Anaconda3\\pkgs。

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3）晋级conda包管理程序

输入命令conda -V可查看当前conda的版本号。

输入命令conda update conda，来晋级当前conda程序。如下提示中输入y，回车即可晋级（4.7.104.7.12）。

然后，再根据需求安装其它的扩展包，概况请参考其他大节。

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三、开发环境安装

1、工具选择

正如后面所述，常用的开发工具基本上分为两大类：交互式开发，集成开发环境（IDE）。

1）交互式开发

交互式开发，相当于直接在解释器中停止交互，逐条输入Python语句，马上输入运转结果。

最简单地，就是直接用官方解释器CPython停止交互。如下启动Python，逐渐输入Python代码，回车即马上执行，输入代码结果。

但是，官方CPython解释器在输入多行语句和复杂语句时不太方便。所以，大多数开发者会选择功能更弱小的解释器。

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最常用的交互开发工具，当属Jupyter Notebook无疑。Jupyter Notebook开发工具和环境，是基于IPython解释器的一个基于Web阅读器的开发环境，它支持注释/代码混写，支持多行代码编写，也方便项目文件的管理等。

假如你在后面选择的是Anaconda打包安装，随之安装的就有IPython解释器，以及Jupyter Notebook交互工具。

在末尾菜单中，运转Anaconda Navigator，你可以看到jupyter Notebook，点击运转（Launch），然后就会打开一个Web阅读器，点击右上角的New->Python3就会建一个Untitled1文件，于是就进入Jupter Notebook交互界面。

如今你可以输入各种Python语句，停止交互开发了，并且可以保存脚本；点击Untitled1，还可以重命名脚本文件。

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普通地，交互式开发工具，比较合适于教学和小型程序开发等。

2）集成开发环境

对于复杂的大型的Python项目，就需求运用集成开发环境（IDE）了。IDE集成了大型项目需求的功能，除了提供代码编写功能外，还支持项目的管理，协同开发等。

常用的IDE有很多，如PyCharm、VSCode、Sublime Text等。

· PyCharm：号称是最好的Python开发工具，有收费版本也有付费版本。

· VS Code：号称宇宙第一IDE，微软最好的开发工具，经过扩展支持大量的编程言语，异样功能弱小，而且学习容易，关键还收费。

· Sublime Text：开源的收费的工具，时不时弹出打赏界面，稍为有点烦。

IDE还提供调试、断点跟踪、暂时变量查看等等功能。

2、安装VS Code

思索到IDE的优越性，建议大家运用VS Code IDE停止Python开发。安装VS Code的步骤如下：

1）下载安装包

在官方网站https://code.visualstudio.com，基于操作系统下载合适的安装包。

2）双击安装包VSCodeUserSetup-x64-1.38.1.exe运转

3）选择默许安装即可。

VS Code 默许安装在用户目录下：

C:\\Users\\\\xxxx\\AppData\\Local\\Programs\\Microsoft VS Code

3、配置VS Code

由于VS Code是一个万能的开发IDE，支持很多编程言语的开发。接上去，我们需求配置Python开发。下面，只要第3、4步是必须的，其他可根据需求停止配置。

1）更换颜色主题

默许下，VS Code采用白字黑纸的背景以保护眼睛，如今，可以修正为常用的白纸黑字。

点击File>Preferences->Color Theme，会弹出主体选择下拉框，如今选择Light+(default light)即可。

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2）配置中文界面

默许状况下是英文界面，如今修正为熟习的中文界面。

点击左下角的扩展Extensions，在搜索框中输入chiense，即会搜索出简体中白话语包：

Chinese(simplified) Language Pack for Visual Studio Code，点击Install，VS Code会自动下载相应扩展，然后提示重启VSCode，即可失效。

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3）安装Python扩展

要运用VS Code开发Python程序，还需求安装Python扩展。

如下搜索python extension pack，点击安装即可。实践上，这个扩展包含了如下5个扩展：

· Python：次要用于衔接、调试、测试程序

· MagicPython：支持语法高亮

· Visual Studio IntelliCode：代码智能提示

· 以及Jinja, Django等

在安装扩展后，VS Code会提示你需求下载或安装某些包，请点击接受或安装即可。

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4）配置解释器

普通状况下，VS Code只担任代码编写等功能，它需求运用底层的Python解释器停止代码执行和调试，因此，需求指定VS Code关联运用哪个Python解释器，特别是当你安装了多个Python版本时。

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在安装好上述Python扩展后，普通VS Code会提示你选择解释器。你可以有三种方法来配置解释器：

1）点击提示框中Select Python Interpreter按钮

2）点击VS Code左下角的Select Python Interprter

3）快捷方式Ctrl+Shift+P，输入select interpreter

然后，在弹出来的选项中，单击选中合适的Python解释器即可。如下所示，由于我只安装了Python核心程序，所以只要一个选项。

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如下所示，我在MacOS中安装了多个Python版本，所以Select Interpreter中会显示多个选项，以供选择。

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四、扩展包管理

Python的功能之所以弱小，就在于Python中提供了大量的可扩展的包，这些包可以根据需求停止随时安装和运用，以顺应大量的业务场景。比如：

· Pandas：提供数据集的处理和分析功能

· Matplotlib：提供图形可视化功能

· Pygame：提供游戏开发功能

· Tkinter：提供图形界面GUI的开发功能

等等。

为了完成扩展包的有效管理，Python提供了专门的包管理程序，用于包的查询、安装、更新、删除等操作。Python中的包管理工具有两个：pip(Python官方提供)和conda(Anaconda提供)。

相似于java的maven，RedHat中的yum。

1、pip工具

pip是常用的Python自带的官方的包管理工具，在安装Python时会自动安装好，可以用来很方便地安装和管理各种三方库。

pip运用命令操作，非常方便，而且还能自动处理包依赖成绩。在运用pip时，需求联外网才能下载并安装扩展包。

可以运用命令pip -h来显示pip的运用命令，以及运用pip -V显示pip的版本。

需求留意的一点是，假如你电脑上安装了 python 2.x 和 3.x 两个版本的话，则 pip -V默许显示的是2.x版本，要运用pip3 -V查看3.x 对应的版本。

常用的pip命令如下：

>pip -h 查看协助

>pip –V 检查pip的版本号

>pip list 查看曾经安装的包

>pip list --outdated 查看哪些包需求更新

>pip show Somepackage 查看已安装的包的信息

>pip install --upgrade pip 晋级pip本人到最新版本

>pip install Somepackage 安装指定的扩展包

>pip install --upgrade Sompackage 晋级指定的扩展包

>pip uninstall Sompackage 卸载包

pip扩展库的默许地位在Python37\\Lib\\site-packages目录。

2、conda包管理

假如安装了Anaconda，则提供了conda包管理工具。打开Anaconda Prompt运转如下命令。

常用的conda命令如下：

> conda list 查看曾经安装的包

> conda search search_term 搜索并显示安装包

> conda install Somepackage 安装包，会自动安装依赖项。

> conda remove Somepackage 卸载包

> conda update Somepackage 晋级指定的扩展包

> conda upgrade --all 批量更新一切扩展包

conda安装的扩展库默许地位在anaconda3\\pkgs下。

3、工具比较

两个包管理工具的功能基本相反，命令比较如下表：

相比之下，conda命令更简约，也更弱小些。比如conda提供conda update --all命令，一条命令完成一切包的晋级。

4、VSCode中随用随装

我最喜欢的安装扩展包方式，就是在VS Code中随用随装。

在VS Code中，下方有一个面板，其中有终端命令行界面，是可以直接输入命令行的。

如下所示，VS Code关联的是conda中的Python解释器（见右下角）；在代码中，我运用了pandas和numpy扩展包；因此，在VS Code下的终端界面中，输入了conda install pandas命令来安装特定扩展包，相似可运用cond install numpy安装numpy扩展包。

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另外一个示例，如下图所示，我是直接运用Python核心解释器的，此时，你就需求运用pip来安装扩展库。

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这样，可以根据需求，随时安装相应的扩展包，也不用切换到相应的命令行界面。

在数据分析范畴，常常需求运用如下扩展包，可以练习一下如何安装如下的扩展包：

五、Python解释器

Python是一门解释器言语，一切的代码都必须经过解释器执行。Python源代码会逐条进入解释器，由解释器执行后再输入结果。

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Python解释器有多种完成方式，有用C完成的，有用Java完成的等等。比较常见的有CPython，IPython等。

1、CPython(Cython)

这是官方默许的Python解释器，用C言语写的。当执行Python代码时，CPython会将代码转化成字节码(bytecode)。

默许状况下，你在命令行中启动Python，就进入了CPython解释器的交互界面。

CPython用>>>作为提示符。

2、IPython

基于CPython之上的一个加强版交互式解释器，执行代码时和CPython完全一样。但支持语法高亮，支持变量、模块、函数、类的自动补全，支持shell命令，内置许多特殊功能函数，比如%pwd显示当前目录，%env显示环境变量等。

交互式开发工具Jupyter Notebook，运用的就是IPython解释器。

IPython用In [序号]:作为提示符。

3、PyPy

这个是用Python言语本身写成的解释器，PyPy会把代码转化成机器码，所以可分明提高Python代码的执行速度。

不过，异样的代码在PyPy执行和在CPython执行，其执行结果会有不同。

4、Jython

用Java完成的解释器。Jython允许把Java的模块加载到python模块中运用。Jython运用了JIT技术，运转程序时会先转化成Java字节码，运用运用JRE执行；程序还可以把Python代码打包成jar包。

5、IronPython

用C#完成的解释器，可以用在微软.NET平台上，直接将Python代码编译成.Net字节码。

六、虚拟环境管理

当前，由于Python的版本在不断晋级，而且Python3并不完全是后向兼容的，Python2中的一些语句在Python3中不可以直接运用。典型的比如打印print，在Python2中是一条print语句，但在Python3中却是一个函数print()。

>>>print "hello world"#Python2中这样运用

>>>print("hello world")#Python3中这样运用

这会导致在Python晋级后影响部分Python程序的运转。为了处理定个版本不兼容的成绩，Python引入了虚拟环境(virtualenv)这个概念，即允许Python的多个版本共存，而且不同的Python程序可以在不同的虚拟环境中运转，互不影响。

所以，虚拟环境是用来隔离Python项目/程序的，不同的虚拟环境中可以有不同版本的Python库。

Python中可以虚拟环境管理有两种方式：一种是virtualenv，一种是conda。

1、Virtualenv管理

默许状况下，Python并没有安装虚拟环境管理工具，需求自行安装虚拟环境，以及虚拟环境管理工具。

这个比较费事，所以本文档暂不描画。

2、conda管理

假如安装过anaconda包，则曾经安装好虚拟环境，而且会自动创建一个叫做base的虚拟环境名。虚拟环境目录如下：

C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs（Windows系统）

/Users/xxxx/anaconda3/envs（MacOS系统）

下面运用conda来演示虚拟环境的管理。

查看可用环境

>conda env list

列出你创建的一切可用的虚拟环境称号。称号前带有一个星号(*)的，表示是当前正在运用的虚拟环境。

普通，conda下有一个默许的虚拟环境叫base。

创建环境

>conda create –n py2

这样就在环境envs/py2下创建了一个虚拟环境，名为py2，不过默许的Python版本是Python3。

假如想创建指定的Python 2.7版本虚拟环境，则可以运用下列命令：

>conda create -n py2 python=2.7

进入环境

虚拟环境创建后，就可以进入虚拟环境，或叫激活虚拟环境。

>conda activate py2

进入环境后，就会在提示符中看到带括号的环境称号。

进入虚拟环境后，就可以运用conda来安装所需求的特定版本的扩展库。

导出环境

如今，你曾经在虚拟环境中安装了特定版本的包或库。假如想共享你的虚拟环境包，以便其别人安装并运用你的Python程序，就可以导出你的环境中所用到的库的版本。

>conda env export -f mypy2env.txt

这样就将环境中所用到的一切包的称号，以及版本都写入了该文件。

分开环境

假如想分开当前的虚拟环境，则可以运用命令

>conda deactivate

这样就分开当前环境，进入到默许的虚拟环境base。

运用环境

如今，假如你要运用其别人的虚拟环境和程序，就可以创建和他一样的虚拟环境。

>conda env create –f mypy2env.txt

这样，就创建了一个新虚拟环境，环境中包含了文件中列出的异样版本的包或扩展库，就可以正常地运转别人的Python程序了。

删除环境

假如你不想运用自建的环境了，那么先分开此环境，然后就可以删除此环境。

>conda env remove -n py2

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作者: zhangqun张 时间: 2019-10-9 18:55
分享了

作者: Vagrancy_SOUL 时间: 2019-10-9 19:00
分享了

作者: 874612726 时间: 2019-10-10 19:23
在撸一遍。。。

作者: ‰曓跩☆莹莹 时间: 2019-10-11 17:45
我只是路过，不发表意见

作者: 羽千叶 时间: 2019-10-12 15:40
不聊了，又该去搬砖了。。。

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