python环境安装
PyCharmPython开发环境配置与使用方法
PyCharmPython开发环境配置与使用方法第一章：介绍PyCharm和Python开发环境PyCharm是一款由JetBrains开发的全功能Python集成开发环境（IDE），旨在提供更高效的编码体验和更好的开发工具支持。
Python开发环境是指安装和配置Python的软件和工具，包括解释器、编辑器、调试器等。
第二章：PyCharm安装和配置2.1 下载和安装PyCharm首先，访问官方网站https:///pycharm/，选择适合自己操作系统的版本进行下载。
下载完成后，双击安装程序，并按照指示进行安装。
2.2 配置Python解释器在安装完成后，首次打开PyCharm时，会要求配置Python解释器。
可以选择已经安装的解释器或者手动安装新的解释器。
2.3 配置项目在创建新项目时，可以选择Python环境、项目类型和项目名称。
根据项目的需求，选择合适的配置选项。
第三章：PyCharm的主要功能和特点3.1 代码编辑器PyCharm提供了功能强大的代码编辑器，支持语法高亮、代码自动补全、代码导航、代码重构等功能，能够提高编码效率和减少出错。
3.2 调试器PyCharm内置了强大的Python调试器，可以帮助开发人员找到并修复代码中的错误。
调试器支持断点调试、单步执行、变量监视等功能。
3.3 版本控制PyCharm集成了常用的版本控制工具，如Git、Mercurial和Subversion。
可以方便地进行代码版本管理和协作开发。
3.4 测试工具PyCharm提供了全面的单元测试工具，可以快速编写和运行测试代码，保证代码质量和可靠性。
3.5 代码分析PyCharm内置了强大的代码分析功能，可以帮助开发人员发现并修复代码中的潜在问题。
例如，它可以检测未使用的变量、不合理的代码结构等。
第四章：PyCharm的使用方法4.1 创建和运行Python程序在PyCharm中，可以轻松创建和运行Python程序。
Python-安装并配置Anaconda环境
Python-安装并配置Anaconda环境1- 简介官⽹：Anaconda是⼀个⽤于科学计算的Python发⾏版，适⽤于数据分析的Python⼯具，也可以⽤在⼤数据和⼈⼯智能领域。
⽀持 Linux, Mac, Windows系统;包含了Python和相关的配套⼯具，包括许多⾮常有⽤的第三⽅库;利⽤Conda来管理包和运⾏环境，可以很⽅便地解决多版本python并存、切换以及各种第三⽅包安装问题;Conda⽤来管理包（packages）、依赖与环境（environment）的⼯具（可执⾏命令）；包管理：与pip类似，conda将所有⼯具、第三⽅包都当做package来管理（包括python和conda⾃⾝），⽽且能够安装⾮python的包；环境管理：可以⽅便地安装各种版本python、各种package、创建虚拟环境并快速切换；⽂档：Getting started：Conda cheat sheet：AnacondaPython的⼀种发⾏版，是⼀个打包的集合（预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算⼯具等），占⽤空间较⼤；⽂档：User guide：Getting started：Anaconda cheat sheet：Miniconda只包含最基本的内容（python与conda，以及相关的必须依赖项）的命令⾏⼯具，适合对于空间要求严格的⽤户；Conda与Anaconda的联系与区别Conda可以理解为⼀个⼯具，也是⼀个可执⾏命令，其核⼼功能是包管理与环境管理。
包管理与pip的使⽤类似，环境管理则允许⽤户⽅便地安装不同版本的python并可以快速切换。
Anaconda则是⼀个打包的集合，⾥⾯预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算⼯具等等，所以也称为Python的⼀种发⾏版。
2- 安装注意：如⽆特别说明，本⽂内容仅适⽤于windows系统；官⽅下载：清华⼤学anaconda镜像：archive：miniconda：pkgs：下载后根据提⽰进⾏安装，建议安装在指定⽬录，不要选择默认安装路径，以便节约系统盘空间和明确相关路径（例如，虚拟环境的默认路径等）。
PYTHON安装过程(32位)
∙Python-3.4.2安装包和Pywin32安装包
∙操作系统win7
（1）在python官网上下载与本机匹配的python版本（64位/32位）（2）双击python安装包，选择install just for me，单击Next
（3）选择python的安装路径，默认为c:\Python34，单击Next
（4）选择python所要安装的文件，默认全部安装，单击Next进行安装
（5）安装进行中
（6）单击Finish安装完成
（7）安装完毕后，右击“我的电脑”，选择“属性”/“高级系统配置”
（8）在弹出的“系统属性”对话框中，单击“高级”选项卡中的“环境变量”按钮
（9）在弹出的“环境变量”对话框中，双击系统变量Path
（11）单击“开始“/”所有程序“/“Python3.4”/“Python3.4（command line–32bit）”菜单项，即可打开python命令窗口。
注意：一定要配置环境变量！
（12）下载和安装Pywin32（详见1.2.4）。
VScode配置Python开发环境（一）Python安装
VScode配置Python开发环境（⼀）Python安装⼀、安装包的下载⼆、软件安装1、Python安装如下所⽰双击安装包添加环境变量记得勾选Add Python 3.10 to PathPython 是否安装成功1、打开cmd，输⼊python，点击回车。
2、输⼊import this，欣赏下python之禅。
3、退出、输⼊pip list，检查第三⽅的包正确不。
安装第三⽅的包通过python⾃带的pip⼯具，安装两个⼀会⼉配置VScode需要的包。
flake8和yapfflake8会检查编写代码时的不规范的地⽅和语法错误。
yapf是⼀个代码格式化⼯具，可以⼀键美化代码。
安装过程如下：1、在cmd输⼊pip list检查是否已存在需要的包2、输⼊pip install flake8下载安装flake83、输⼊pip install yapf下载安装yapf安装过程中出现pip 版本需要升级使⽤命令python -m pip install --upgrade pip安装VScode ⼀路Next安装python 插件1、打开VScode，按下快捷键Ctrl+Shift+X，进⼊插件管理页⾯。
2、在搜索栏输⼊python。
3、选择插件，点击安装。
创建项⽬配置⼯作区域1、本地创建⼀个⽂件夹，作为项⽬⽂件随意创建py⽂件随意写⼀点什么点击按钮运⾏ python代码配置flake8和yapf并关闭pylint⼯具。
点击设置点击图右上按钮点击⼯作区打开设置json输⼊如下代码在json ⽂件中{"python.linting.flake8Enabled": true,"python.formatting.provider": "yapf","python.linting.flake8Args": ["--max-line-length=248"], "python.linting.pylintEnabled": false}保存即可这样貌似可以⾃由⾃在的写python 脚本了。
python安装与开发环境搭建心得
Python安装与开发环境搭建心得一、为什么选择Python作为开发语言？Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于科学计算、WEB开发、人工智能等领域。
选择Python作为开发语言有以下几个主要原因：1.简单易学：Python语法简洁明了，易于理解和上手，是学习编程的理想语言之一。
2.开发效率高：Python拥有丰富的标准库和第三方库，可以快速实现各种功能，极大地提高开发效率。
3.跨平台：Python可以在各种操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，具有良好的跨平台性。
4.广泛应用：Python在数据分析、机器学习、网站开发等领域有大量的应用案例，能够解决许多实际问题。
二、Python的安装方法Python提供了官方的安装包和第三方发行版两种安装方式。
2.1 官方安装包安装方法1.访问Python官方网站（），选择适合自己操作系统的Python版本，并下载对应的安装包。
2.运行安装包，选择自定义安装方式，并将Python的安装路径设置为环境变量中。
3.点击安装按钮，等待安装完成。
2.2 第三方发行版安装方法常见的Python第三方发行版有Anaconda、Miniconda等，这些发行版集成了许多常用的库和工具，方便开发者快速搭建开发环境。
1.访问发行版的官方网站，如Anaconda官网（）。
2.下载对应操作系统的发行版安装包。
3.运行安装包，按照提示进行安装。
4.安装完成后，可以使用发行版提供的包管理工具安装需要的Python库。
三、开发环境搭建Python的开发环境不仅包括Python解释器，还需要编辑器、集成开发环境（IDE）、代码版本控制工具等。
3.1 编辑器常见的Python编辑器有Sublime Text、Visual Studio Code、PyCharm等。
这些编辑器提供了语法高亮、自动补全、代码格式化等功能，大大提高了开发效率。
3.2 集成开发环境（IDE）集成开发环境是一种集成了编辑器、调试器、自动化工具等功能的开发环境，适合大型项目开发。
AI 模型通用的使用教程和提示词优化
AI 模型通用的使用教程和提示词优化1. AI 模型使用教程1.1 安装和配置1.1.1 安装 Python 环境为了使用 AI 模型，首先需要安装 Python 环境。
以下是安装 Python 环境的步骤：1. 下载 Python 安装程序：访问 Python 官方网站，选择适合您操作系统的 Python 版本，并下载安装程序。
2. 运行安装程序：双击下载的安装程序，按照提示进行安装。
在安装过程中，确保选择“Add Python to PATH ”选项，以便在命令行中可以直接使用 Python。
3. 验证安装：打开命令行终端（Windows 用户可以使用命令提示符或 PowerShell），输入“python ”并按下回车键。
如果成功安装，会显示 Python 版本信息。
1.1.2 安装 AI 模型库安装 Python 环境后，接下来需要安装 AI 模型库。
以下是安装 AI 模型库的步骤：1. 打开命令行终端：在命令行终端中输入以下命令，以安装 AI 模型库：2. 等待安装完成：安装过程可能需要一些时间，取决于您的网络速度和计算机性能。
3. 验证安装：在命令行终端中输入以下命令，以验证 AI 模型库是否成功安装：如果没有报错信息，则说明安装成功。
1.1.3 配置 AI 模型安装 AI 模型库后，还需要进行一些配置。
以下是配置 AI 模型的步骤：1. 导入 AI 模型库：在 Python 脚本中，使用以下代码导入 AI 模型库：2. 加载模型：使用以下代码加载 AI 模型：其中，model_path 是模型文件的路径。
3. 使用模型：使用以下代码对输入数据进行预测：其中，input_data 是输入的数据。
pip install ai_model 1python -c "import ai_model"1import ai_model 1model = ai_model.load_model('model_path')1prediction = model.predict(input_data)1通过以上步骤，您已经完成了 AI 模型的安装和配置。
python3环境的安装和配置
4.将下载好的python压缩文件放置在linux的/usr/local/python3文件夹下，解压该压缩文件 tar -zxvf Python-3.8.0.tgz
5.进入解压后的目录，编译安装 cd /usr/local/python3/Python-3.8.0 ./configure --prefix=/usr/local/python3 make && make install
8.检查Python3及pip3是否正常可用 python -V pip -V
7.将/usr/local/python3/bin加入PATH vim /etc/profile //添加以下内容
export PYTHON_HOME=/usr/local/python3 export PATH=${PYTHON_HOME}/bin:$PATH
source /etc/profile //让配置生效
yum -y install readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libtall libffi-devel mysql-devel gcc gcc-devel python-devel
2.下载python安装包
6.建立Python3和pip3的软链 ,替换python2 (多版本共存可不执行该操作)
mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak ln -s /usr/local/python3/bin/python3.8 /usr/bin/python ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip
python基础----Conda环境管理、yml依赖安装python环境、pip依赖安装。。。
python基础----Conda环境管理、yml依赖安装python环境、pip依赖安装。
查看环境conda env list创建环境conda create -n python36 python=3.6进⼊环境source activate python36activate python36 # windows下搜索包conda search mxnet*指定环境，查看已安装的包conda list -n python36指定环境，安装指定版本的包conda install -n python36 mxnet==1.0.0指定环境，更新包conda update -n python36 mxnet指定环境，删除包conda remove -n python36 mxnet导出环境为ymlconda env export > environment.yml根据yml创建环境conda env create -f environment.yml对yml⽂件修改后更新环境conda env update -f environment.yml使⽤yml⽂件安装python环境（github上、或环境配置⽂件，这是使⽤conda来安装环境的，还有⼀种⽅法是使⽤pip，具体看下⾯即可）conda env create -f environment.yml导出环境为pippip freeze > requirements.txt⽤pip根据requirement.txt安装python依赖环境pip install -r requirements.txt退出环境source deactivatedeactivate # windows下复制环境conda create -n python36 --clone python36_new删除环境conda remove -n python36 --all更改镜像源conda config --add channels https:///anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes修改后可以在~/.condarc配置⽂件中可以看到相应信息pip修改镜像源（修改~/.pip/pip.conf配置⽂件）[global]原博客jupyter相关的命令# jupyter和kernel相关命令jupyter kernelspec -hpython -m ipykernel -h。