軟件安裝

Anaconda

Anaconda通過管理工具包、開發環境、Python版本，大大簡化了python工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、卸載工具包，而且安裝時能自動安裝相應的依賴包，同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的項目。假如正在做的項目A和項目B分別基於python2和python3，而第電腦只能安裝一個環境，這個時候Anaconda就派上了用場，它可以創建多個互不干擾的環境，分別運行不同版本的軟件包，以達到兼容的目的。
安裝非常簡單，前往Anaconda官網即可下載安裝，國內用戶可以到清華大學TUNA鏡像站下載，安裝過程中注意到這一步

第1項指將Anaconda的默認環境設置添加到系統環境，也就是說如果之前安裝過python並添加到了環境，選了這一項之後原來的python會被覆蓋掉，默認使用Anaconda的默認環境。
第2項指設置Anaconda的默認環境爲python3.5.

安裝完成後Anaconda會創建一個叫base的默認環境，如果你不切換到其他指定環境，就會一直在默認環境運行。

Anaconda環境管理

接下來進行Anaconda環境管理。
打開：開始–>所有程序–>Anaconda3–>Anaconda prompt

conda env --help

剛剛系統默認創建了名叫base的默認環境，可以使用conda命令查看當前有多少環境

conda env list 查看所有環境 
或者
conda info --envs

創建新的環境

輸入

conda create --name your_env_name  
或者  
conda create -n your_env_name

your_env_name 就是新創建的環境名，你可以在裏面安裝其他包但不會與現有環境衝突,如果要在創建環境時指定包內容，可以用

conda create -n your_env_name python=3.5

如果要指定多個包可以用

conda create -n your_env_name python=3.5 numpy pandas

要指定特殊版本號加上=版本號就行，默認是最新的
對了，安裝前爲了保障查詢到最新包情況，最好使用
`conda update --all 更新包信息。

例如現在要創建一個名叫 learningpy的基於py3的環境

conda update --all
conda create -n learningpy python=3.7

系統會詢問是否創建，輸入y回車後，系統將列出必要安裝的包，
conda有一點好處是，如果需要安裝一個包，系統將自動檢查這個包需要的前置包並且安裝，比如要安裝TensorFlow，而TensorFlow會用到很多像前置包像pandas、matiplot等，如果在單純的python下沒有安裝pandas等包就直接安裝TensorFlow，那麼和有可能無法使用，而使用conda安裝TensorFlow將會詢問並自動幫你把缺少的前置包安裝好
創建完新的環境我們查看環境列表
conda env list

不同環境切換

activate 環境名  #進入環境
deactivate  #退出環境
linux和mac用戶的命令不一樣
source source activate 環境名 
source deactivate 環境名

一些常用命令

創建一個新環境fom舊的環境
conda create -n your_env_name --clone oldname
刪除某個環境
conda remove -n your_env_name --all
導出環境配置（非常有用，比如你想幫朋友安裝和你一模一樣的環境，你可以直接導出一個配置文件給他，就能免除很多人力安裝調試)
conda env export > environment.yml
將會在當前目錄生成一個environment.yml,你把它交給小夥伴或拷到另一臺機器，小夥伴只需要對這個文件執行命令  
conda env create -f environment.yml
就可以生成和你原來一模一樣的環境啦

anaconda包管理

上文提到了創建環境時的包管理，那麼創建好環境後如何進行包的安裝、更新和卸載呢？
當然可以通過pip安裝更新刪除這裏介紹conda

conda list 列舉當前環境下的所有包
conda list -n packagename 列舉某個特定名稱包
conda install packagename 爲當前環境安裝某包
conda install -n envname packagename 爲某環境安裝某包
conda search packagename 搜索某包
conda updata packagename 更新當前環境某包
conda update -n envname packagename 更新某特定環境某包
conda remove packagename 刪除當前環境某包
conda remove -n envname packagename 刪除某環境環境某包

conda本身和anaconda、python本身也算包
conda update conda
conda update anaconda
conda update python

conda默認源可能速度比較慢可以添加其他源，常用的有清華TUNA

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes 在包後面顯示來源

第三條執行安裝包時會顯示來自哪個源，一目瞭然

教育網用戶可以添加ipv6源，速度很快

conda config --add channels https://mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors6.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes 在包後面顯示來源

anaconda實現原理解析

anaconda在目錄下的envs文件夾保存了環境配置，也就是把所有的安裝在這個環境下的包放在同一個文件夾中
當創建一個新環境時，anaconda將在envs中創建一個新的文件夾，這個文件夾包括了你安裝在這個環境中的所有包
anaconda通過巧妙的包管理解決的一個大難題，確實方便了很多

vscode python開發插件安裝

Python

首先當然要必備插件python了，提供了代碼分析，高亮，規範化等很多基本功能，裝好這個就可以開始愉快的寫python了。

vscode-icons

vscode現在雖然已經自帶了文件圖標，但是作爲一個顏控還是覺得略醜，這個插件提供各種圖標就非常漂亮了

Bracket Pair Colorizer

代碼顏色高亮一般只會幫你區分不同的變量，這款插件給不同的括號換上了不同的顏色，括號的多的時候非常實用。

Anaconda Extension Pack

這個插件大大增強了代碼提示功能。原始的代碼提示基本只包含了python標準庫，有了這個插件之後各種第三方庫基本都能實現代碼提示了，並且還會額外顯示每個方法的幫助。

運行python程序

.配置Python解釋器

在打開Python文件後，VS Code會自動選擇系統中配置的Python解釋器，在狀態欄中顯示，如圖：

如果需要切換解釋器，使用Ctrl+Shift+P打開命令面板，輸入python，選擇Python:Select Interpreter：

運行整個python文件

在代碼編輯器中：右鍵單擊任意位置，選擇在終端中運行python文件；
在資源管理器中：右鍵單擊python文件，選擇在終端中運行python：

運行部分python代碼

首先選中要運行的代碼，然後右鍵單擊，選擇在Python終端中運行選定內容/行：

調試python程序

Python擴展對於調試的支持：

設置斷點，檢查數據，並在逐步運行程序時使用調試控制檯；
調試許多不同類型的Python應用程序，包括：多線程，Web和遠程應用程序；

設置調試器

首先切換到調試界面，點擊調試器設置按鈕：

然後選擇調試器：

選擇調試器後VS Code會自動在工作區的.vscode目錄下建立launch.json文件：

如果需要啓動調試後自動停止在程序入口，添加下面的設置即可：

"stopOnEntry": true

設置斷點

啓動調試

啓動調試後程序停留在第一個斷點處：

使用調試控制面板進行調試：

控制面板中的按鈕從左到右依次是：

移動按鈕：拖住後可以移動調試控制面板；
繼續運行（F5）；
單步跳過（F10）；
單步調試（F11）；
單步跳出（Shift+F11）；
重啓（Ctrl+Shift+F5）；
停止調試（Shift+F5）；
VS Code的左側是變量查看窗口，監視查看窗口，堆棧查看窗口：

使用python交互環境

使用Ctrl+Shift+P打開命令面板，輸入python，選擇Python:Start REPL：

啓動的交互式環境REPL如下：

import random
from socket import *
import time
def int_random(a, b, n):
    a_list = []
    while len(a_list) < n :
        d_int = random.randint(a, b)
        a_list.append(d_int)
    return a_list
def generate_random_str(randomlength=16):
    """
    生成一個指定長度的隨機字符串
    """
    random_str = ''
    base_str = 'ABCDEFGHIGKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghigklmnopqrstuvwxyz0123456789'
    length = len(base_str) - 1
    for i in range(randomlength):
        random_str += base_str[random.randint(0, length)]
    return random_str
if __name__ == "__main__":
    data = generate_random_str(1460)
    print(data)

    HOST = '192.168.1.1'
    PORT = 8888
    BUFSIZE = 1024
    ADDRESS = (HOST, PORT)

    udpClientSocket = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM)
     # 發送數據
    udpClientSocket.sendto(data.encode('utf-8'), ADDRESS)

    time.sleep(0.000001)

python 安裝環境搭建