是時(shí)候總結(jié)一波Python環(huán)境搭建問題了
導(dǎo)讀
好的開發(fā)環(huán)境無疑會(huì)大大提升編碼效率，近日結(jié)合換新電腦，又再次鉆研了一下Python環(huán)境安裝的問題，稍加總結(jié)以資后鑒。
注：Pycharm區(qū)分Pro和Community兩個(gè)版本，其中前者功能更為健全和強(qiáng)大，但需付費(fèi)使用，而后者則是免費(fèi)的社區(qū)版，個(gè)人覺得Community版已經(jīng)足夠好用。另外，很多數(shù)據(jù)從業(yè)者推崇的Anaconda環(huán)境，其實(shí)個(gè)人并不以為然，它除了預(yù)安裝Python和部分第三方庫之外，并無實(shí)質(zhì)性優(yōu)勢。
Python安裝完畢后，如果不安裝一些第三方庫，那么此時(shí)的Python其實(shí)是很弱爆的，所以自然第二個(gè)問題就是如何高效安裝第三方庫的問題。對(duì)此，簡單總結(jié)如下：
1.pip工具安裝問題
2.pip安裝第三方庫問題
pip是用于管理第三方庫的工具，常用操作包括install、uninstall和upgrade三種，其中install又可區(qū)分在線下載安裝和離線提供wheel文件安裝。
在線安裝。在線安裝非常簡單，但限于下載速度一般需要配置pip國內(nèi)下載源，只需在用戶目錄下創(chuàng)建pip文件夾，而后在文件夾內(nèi)創(chuàng)建pip.ini文件，并寫入如下2行代碼即可（這里是以更改清華大學(xué)源為例）
[global]?
index-url?=?https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
離線安裝。在線安裝非常便捷，但對(duì)于某些保密或者離線環(huán)境不便聯(lián)網(wǎng)時(shí)，更有效的方法是離線安裝，此時(shí)可先在一臺(tái)聯(lián)網(wǎng)機(jī)器上準(zhǔn)備好需要安裝的包，而后執(zhí)行如下3條命令即可，其中前2條命令用于在聯(lián)網(wǎng)機(jī)器上準(zhǔn)備好離線安裝文件，第3條命令用于在目標(biāo)機(jī)器上執(zhí)行離線安裝。
導(dǎo)出已安裝pip列表：pip freeze >requirements.txt
根據(jù)列表下載安裝文件 pip download -d packages -r requirements.txt
根據(jù)文件和列表離線安裝 pip install --no-index --find-links=packages -r requirements.txt
一般情況下，在安裝Python第三方庫時(shí)，肯定就會(huì)將Jupyterlab庫一并安裝。默認(rèn)情況下，安裝完畢后可直接在cmd命令下鍵入jupyter lab啟動(dòng)瀏覽器，并搭建ipython運(yùn)行環(huán)境。這里仍然需要注意3個(gè)問題：
1.Jupyter lab之前空格問題。這是一個(gè)很小的細(xì)節(jié)，其中在pip install時(shí)，jupyterlab連寫，合起來表示一個(gè)包名，而在鍵入jupyter命令啟動(dòng)瀏覽器時(shí)則需分開寫，其中jupyter代表命令（背后對(duì)應(yīng)的是jupyter.exe），lab代表參數(shù)。除了lab作為參數(shù)外，當(dāng)然另一個(gè)可選的參數(shù)就是notebook了
3.修改jupyter lab默認(rèn)工作目錄。一般而言，jupyter lab啟動(dòng)后默認(rèn)工作目錄是安裝路徑，但這可能是大多數(shù)人都不希望的場景，所以自然需要更改。更改的方法是在cmd中執(zhí)行如下命令：
jupyter?lab?--generate-config
VSCode是微軟推出的一款代碼編輯器，更本質(zhì)的說是文本編輯器，類似的應(yīng)用還有Sublime、Notepad++等，雖然功能大同小異，但VSCode由于有微軟強(qiáng)大的背書，以及越來越多的插架加成，目前正逐漸表現(xiàn)出愈發(fā)強(qiáng)大的競爭力。
而后，與使用pip工具安裝Python第三方庫類似，可直接使用如下命令離線安裝VScode擴(kuò)展。其中xxx表示前面準(zhǔn)備好的擴(kuò)展名，且code指令能識(shí)別的前提是要求vscode.exe路徑加入到環(huán)境變量中。
code?--install-extension?xxx
當(dāng)然，還有Pycharm的配置，相比Python、Jupyter和VSCode而言，Pycharm的安裝其實(shí)已經(jīng)高度集成，無需過多配置。但值得深入研究的是Pycharm的虛擬開發(fā)環(huán)境，這也是Pycharm的一大利器，這里就不再展開了。
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