python學習環境

從這篇文章開始，記錄python學習的過程。本篇從python學習的環境開始展開。

python的安裝

我主要是在windows環境下進行python3的學習。 我所瞭解到主要有兩種常見的python安裝方法。

1. 直接在python官方網站上下載python，然後進行安裝，使用。
2. 使用Anaconda以使用python。Anaconda是一個開源的包管理器，包含了python，conda等許多科學包及其依賴包。是一個寶藏型，也是大雜燴型的東東。你想使用的很多功能包，都可以在anaconda中獲得。

我使用的是第二種方式

Anaconda的安裝

搜索到官網，下載，一路下一步，安裝。

Anaconda虛擬環境

Anaconda可以配置多個虛擬環境。所謂虛擬環境是在同一個物理環境中虛擬出多個操作環境。每個虛擬環境可以安裝不同的包，比如，虛擬環境A可以使用python的3.7版本，虛擬環境B可以使用python的3.5版本。在A環境中可以安裝TensorFlow，而B環境不需要使用TensorFlow，那麼可以不安裝。那麼不同的虛擬環境可以服務於不同的應用場景。類似地，每個虛擬環境可以理解成沙盒。

• 查看當前有幾個虛擬環境。當需要建立新的虛擬環境時，啓動應用程序anaconda prompt，在命令行裏輸入 conda env list，在我的電腦可以看到如下結果

# conda environments:
#
base                  *  D:\Users\DELL\Anaconda3
Data_Analy               D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\Data_Analy
Data_Analysis            D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\Data_Analysis
PythonFundation          D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\PythonFundation
hello                    D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\hello
ll_env                   D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\ll_env
tensorflow               D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\tensorflow

可以看到有7個環境，其中有星花的base環境是當前的環境。

• 虛擬環境的創建。在命令行輸入conda create -n 你的環境名稱，如我新創建一個名爲condaenv環境，則conda create -n condaenv，查看一下conda env list，可以看到倒數第四個是我剛纔創建的

# conda environments:
#
base                  *  D:\Users\DELL\Anaconda3
Data_Analy               D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\Data_Analy
Data_Analysis            D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\Data_Analysis
PythonFundation          D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\PythonFundation
condaenv                 D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\condaenv
hello                    D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\hello
ll_env                   D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\ll_env
tensorflow               D:\Users\DELL\Anaconda3\envs\tensorflow

• 進入某個虛擬環境。進入剛纔創建的condaenv環境，則在命令行輸入conda activate condaenv，可以看到

(base) C:\Users\DELL>conda activate condaenv

(condaenv) C:\Users\DELL>

我們從base環境進入到condaenv環境，其中括號裏顯示的是我們當前的操作環境。

• 在環境中安裝所需要的工具包。 如我們要在condaenv環境中安裝pandas工具包，首先是進入condaenv環境，有兩種方式安裝一種是conda install pandas，另外一種pip install pandas，我喜歡用pip方式安裝。另外卸載工具包是pip uninstall pandas
• 查看在當前環境中安裝了哪些工具包。 在當前環境中，conda list，可以看到三列數據，第一列是工具包包名字，第二列是版本號，第三列是安裝渠道。
• 刪除虛擬環境。當不再需要該環境時，可刪除。如刪除condaenv這個環境，則(base) C:\Users\DELL>conda remove -n condaenv --all

python IDE的選擇

市面上有很多python的IDE可以選擇，我用的是pycharm。網絡搜索pycharm，官網上可下載免費的community版本。

pycharm項目的環境變量選擇

在剛開始用pycharm時候，搞不清楚環境變量，經常發現代碼引入包不存在而報錯，其原因在於沒有設置好項目的解釋器。解釋器的設置是在file->settings下面的project Interpreter面板。

在這裏，我們可以看到我當前環境使用的python3.5下面的這個python解釋器，同時可以看到該環境下的已安裝的工具包。只有在項目裏的所引入的工具包，在項目的環境裏存在，纔不會報錯，纔會順利運行。如果當我們發現某個包找不到的報錯時候，就需要查看下，我們有沒有選對我們想要的環境，我們想要的環境裏是否已經安裝了該工具包，如果沒有安裝，則可以到Anaconda虛擬環境小結看一下如何安裝工具包吧。