【7天Python入门系列】Day1：Windows 环境准备 - Conda 和 VS code 安装

写在前面：本系列文章的起源是最近参加DataWhale组织的一场《聪明办法学Python》活动，不得不说这是一门对小白非常友好的Python入门课。Python作为一门开发语言，涉及的内容非常多，不过走完该系列课程，完全可以达到‘师傅领进门，修行在个人’的目的了。本系列文章将对课程的内容做一个系统梳理和必要补充，便于后续有疑问时随时翻阅。

灵魂三问

Q: 什么是 Python

  • 一门最适合入门人工智能的编程语言

Q: 为什么学 Python

Q: 怎么学 Python

  • 多动手

环境准备

安装清单

  • Miniconda: 一款开源软件包管理系统，用于管理python环境
  • Visual Studio Code: 一款集成开发环境（IDE），用于编写python代码

为什么选用Miniconda？

  • Conda：一个可以在不同操作系统（Windows、macOS、Linux）上运行的环境管理系统，可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项，尽管它可以为任何语言打包和分发软件，但用的最多的还是Python。其解决的核心痛点问题是：各种库/包(libraries/package)之间的依赖冲突，通过环境隔离的方式加以解决。
  • Miniconda：anaconda的轻量级版本, 只包含conda的基础功能，不过这些基础功能完全够用，其他需要的包可以自由搭配。相比其他环境管理工具，miniconda自带不同版本的python，面向小白更加友好。

为什么选用VS code？

  • 一款非常轻量级的IDE，而且各种操作也非常对小白友好，学习成本低，在使用过程中再按需安装各种插件。

Miniconda

这里主要介绍Windows下的Miniconda下载和安装，以及过程可能遇到的坑。Linux系统下安装相对简单一些。

下载

首先通过如下链接下载安装包：最新版 Miniconda For Windows 下载链接

安装

双击打开下载好的exe文件，比较推荐的安装配置选项如下：

此外，miniconda默认是安装在C盘，如果你的C盘空间比较紧张，可以选择自定义安装位置，比如通常我习惯将软件安装在D盘，注意路径不能有空格，所以不能放在D:\Program Files之类的文件夹下，最终我选择安装在了D盘目录下的D:\miniconda3。

Conda初始化

为什么要初始化？

  • 在Windows下，PowerShell是比cmd更友好的终端，而且vs code默认使用的也是PowerShell。如果我们将conda初始化到PowerShell环境中，那么我们只要一打开PowerShell，conda的base环境就自动加载了，类似下图所示：

具体怎么实现？

  • Step 1: 到安装miniconda的路径下，比如我的就是D:\miniconda3，打开其下的condabin文件夹
  • Step 2：在空白处按住Shift键，然后鼠标右键点击，找到”打开PowerShell窗口“。注意：要按住Shift键
  • Step 3：在PowerShell窗口中输入 ./conda init --all


如果没什么问题，conda会自动注册到PowerShell上, 下次启动PowerShell就会自动加载base环境了。

如果遇到报错提示”权限问题“，此时说明需要用管理员权限打开PowerShell窗口，如下图所示:

  • 找到键盘上的Windows键（通常位于左下角的Ctrl键和Alt键之间）
  • 搜索框输入powershell，并点击”以管理员身份运行“，
  • 打开PowerShell窗口后，需要首先cd到condabin目录下，比如我的就是cd D:\miniconda3\condabin
  • 最后再输入 ./conda init --all

Conda配置

安装完成后，首先我们需要先进行一番配置，以便后续获得最佳的开发体验。conda配置无外乎需要做如下几件事情：

更换镜像源

当我们安装各种包的时候，如果直接使用pip install或者conda install会很慢，因为默认是从国外的镜像源去下载的，而目前我国访问海外网络的带宽很低，为此，我们需要修改一下pip和conda的默认镜像源

  • pip换镜像源(两种方式)：

    • 新建 C:\Users%你的用户名%\pip\pip.ini文件，打开后添加如下内容，这样默认从国内的阿里云镜像站下载各种安装包
    [global]
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
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    • 4
    • 在PowerShell窗口中输入:pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

  • conda换镜像源：

    • 在PowerShell窗口中输入如下指令，然后会在C:\Users\%你的用户名%\文件下生成.condarc这个文件
    conda config --set show_channel_urls yes
    • 1
    • 可以用记事本打开.condarc，然后填入如下指令，就可以使用清华源了
    channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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    • 9
    • 10

当然国内还有很多不错的镜像源，例如：

  • 更多pip镜像源：
    • 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    • 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    • 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
    • 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    • 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    • 校园网联合镜像 https://help.mirrors.cernet.edu.cn/pypi/
  • 更多conda镜像源：
    • 清华大学 https://help.mirrors.cernet.edu.cn/anaconda/
    • 南方科技大学 https://help.mirrors.cernet.edu.cn/anaconda-extra/
设置环境默认安装位置

conda有一个基础环境base环境, 这个也是系统环境。如果你要新建环境, 会默认新建到C盘，而 conda新建的环境随着安装包增多，其占用的空间会大的离谱，所以如果你不想让你的C盘很快爆满的话，最好重新设置下conda的默认安装环境。同样还是在.condarc中添加：

envs_dirs:
  - D:\miniconda3\envs
  • 1
  • 2
conda基础命令

创建新环境：

conda create --name=labelme python=3.8
conda create -p D:\miniconda3\envs\labelme python=3.8
# --name 指定环境名称，-p指定安装位置
# 如果不指定python版本，会默认使用系统python版本，后面安装的所有包都会安装到系统python环境中
# 如果显示没有权限：右键点击目标文件夹，选择"属性"，然后进入"安全"选项卡，确保你的用户账户具有对该文件夹的完全控制权限。
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  • 5

启动/退出新环境：

source activate labelme/conda activate labelme
conda deactivate
  • 1
  • 2

删除环境：

conda remove --name py39 --all
  • 1

列出所有环境：

conda env list
conda info -e
  • 1
  • 2

VS code

首先通过如下链接下载安装包：https://code.visualstudio.com/，双击安装即可
这里重点介绍下如何安装插件：左侧找到Extension组件，搜索框中输入需要安装的插件，点击右侧Install

VSCode 推荐安装的插件清单如下：

  • Python
  • Jupyter
  • Office Viewer(Markdown Editor)
  • Chinese (Simplified) (简体中文) Language Pack for Visual Studio Code

总结：

本篇主要介绍了学习Python之前的准备工作，主要介绍了Python环境管理工具Miniconda和开发者工具VS code的安装，下篇文章我们将从0到1开始学习Python编程语言的一些基础概念。

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