第1章 Python安装配置

第1章Python安装配置

1.1 问题：Python能带来哪些优势？

我们认为主要有以下原因。

（1）简单易学

（2）简单高效

（3）生态完备

Python的生态非常完备，目前已广泛应用于人工智能、云计算开发、大数据开发、数据分析、科学运算、网站开发、爬虫、自动化运维、自动化测试、游戏开发等领域，而且领域在成千上万的无私奉献者努力下，还在不断开疆拓土。

1.2安装Python

Python使用平台包括Linux、macOS以及Windows，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，非常方便。在各平台上的安装和配置也很简单，Python的安装方法有很多，本书建议使用Aanaconda这个发行版。该发现版包括Conda, NumPy, Scipy, Ipython Notebook、Matplotlib等超过180个科学包及其依赖项，大小约600M左右。

1.2.1在Linux系统上安装

在Linux环境下安装Python，具体步骤如下：

（1）下载Python

安装Python建议采用Anaconda方式安装，先从Anaconda的官网: https://repo.anaconda.com/archive, 如图1-1 所示。

图1-1下载Anaconda界面

下载Anaconda3的比较新版本，如Anaconda3-2025.06-1-Linux-x86_64.sh，建议使用3系列，3系列代表未来发展。另外，下载时根据自己环境，选择操作系统等。

（2）在命令行，执行如下命令，开始安装Python。

把下载的这个sh文件放在某个目录下（如用户当前目录），然后执行如下命令。

Anaconda3-2025.06-1-Linux-x86_64.sh

（3）根据安装提示，按回车即可。其间会提示选择安装路径，如果没有特殊要求，可以按回车使用默认路径（~/ anaconda3），然后就开始安装。

（4）安装完成后，程序提示我们是否把anaconda3的binary路径加入到当前用户的.bashrc配置文件中，建议添加。添加后就可以在任意目录下执行python、ipython命令。

（5）验证安装

安装完成后，运行Python命令，看是否成功，如果不报错，说明安装成功。退出Python编译环境，执行exit()即可。

（6）安装第三方包

conda install第三方包名称#如 conda install tensorflow

#或者采用pip安装

pip install第三方包名称#如 pip install tensorflow

（7）卸载第三方包

conda remove第三方包名称#如 conda remove tensorflow

#或者采用pip安装

pip uninstall第三方包名称#如 pip uninstall tensorflow

（8）查看已安装包

conda list

1.2.2在Windows系统上安装

在windows下安装与Linux环境下安装类似，不同之处：

（1）选择windows操作系统

（2）下载的文件名称不是sh文件，而是一个exe文件，如：

Anaconda3-2025.06-0-Windows-x86_64.exe

（3）安装时，双击这个执行文件，后续步骤与Linux环境安装类似。

1.2.3 在macOS系统上安装

在mac OS下安装与Linux环境下安装类似，不同之处：

（1）选择mac OS操作系统

（2）下载的文件名称不是sh文件，而是一个pkg文件，如：

Anaconda3-2025.06-1-MacOSX-arm64.pkg

（3）安装时，双击这个pkg文件，后续步骤与Linux环境安装类似。

1.3 配置开发环境

Python开发环境的配置比较简单,Python可以在Windows、Linux、macOS等环境开发。

1.3.1 自带开发环境IDLE

在安装Python后，将自动安装一个IDLE（在安装目录的Scripts目录下）,它是Python软件包自带的一个集成开发环境，它是一个Python shell，是入门级的开发环境，程序员可以利用它创建、运行、调试Python程序。运行Python程序有两种方式，交互式和文件式，交互式指Python解释器即时响应用户输入的每条代码，立即给出结果。文件式指用户将python程序写在一个或多个文件中， 然后启动Python解释器批量执行文件中的代码。交互式般用于调试少量代码，文件式则是最常用的编程方式。windows下使用IDLE步骤如下：

（1）找到idle.bat文件，双击该文件，进入交互式编辑界面，如图1-2所示：

图1-2IDLE界面

（2）运行Python语句

图1-3交互式运行Python语句

（3）文件式界面

打开IDLE,按快捷键Ctrl+N打开一个新窗口，或在菜单中选择File- +New File选项。这个新窗口不是交互模式，它是一个具备Python语法高亮辅助的编辑器，可以进行代码编辑。在其中输入Python代码，例如，输入Hello World程序并保存为hello.py文件

图1-4编写一个简单Python代码

（4）运行脚本

按快捷键F5，或在菜单中选择Run->RunModule选项运行该文件，在IDLE交互界面输出图1-5的结果。

图1-5运行结果

1.3.2 安装配置Pycharm

PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。PyCharm在敲代码时会有纠错，提示的功能，用起来非常方便，比较适合开发Python项目。

1.3.3 Linux下配置Jupyter book

Jupyter Notebook非常好用，配置也简单，主要步骤如下。

（1）生成配置文件

jupyter notebook --generate-config

将在当前用户目录下生成文件：.jupyter/jupyter_notebook_config.py

（2）生成当前用户登录jupyter密码

打开Ipython, 创建一个密文密码

In [1]: from notebook.auth import passwd

In [2]: passwd()

Enter password: 

Verify password: 

（3）修改配置文件

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

 进行如下修改：

c.NotebookApp.ip='*' # 就是设置所有ip皆可访问

c.NotebookApp.password = u'sha:ce...刚才复制的那个密文'

c.NotebookApp.open_browser = False # 禁止自动打开浏览器

c.NotebookApp.port =8888 #这是缺省端口，也可指定其他端口

（4）启动Jupyter notebook

#后台启动jupyter：不记日志：

nohup jupyter notebook >/dev/null 2>&1 &

在浏览器上，输入IP:port,即可看到图1-6所示的界面。

图1-6登录Jupyter的界面

接下来就可以在浏览器进行开发调试Pytorch、Python等任务了。

1.3.4 Windows下配置Jupyter book

（1）生成配置文件

在cmd或Anaconda Prompt 下运行以下命令：

jupyter notebook --generate-config

将在当前用户目录下生成文件：.jupyter/jupyter_notebook_config.py

（2）打开文件jupyter_notebook_config.py，找到含有

#c.NotebookApp.notebook_dir=' '的行

把该行改为：

c.NotebookApp.notebook_dir ='D:\python-script\py'

这里假设希望在'D:\python-script\py' 目录下启动jupyter notebook，并在这个目录自动生成ipyb文件。当然，这个目录可以根据实际环境进行修改。

（3）找到jupyer notebook命令的快捷方式，点击右键，进人属性页面，如下图1-7所示：

图1-7修改Jupyter Notebook启动目录界面

（4）最后，启动Jupyter Notebook之后，自动弹出一个网页（网址为:localhost:8888）,点击其中的new下拉菜单，选择pyhton3，就可进行编写代码、运行代码。

1.4 试运行Python

以Windows环境为例（对Linux中使用shell而不是windows的dos命令）。

（1）如何执行cell中的代码

同时按Shift键和Enter键即可。以下为代码示例。

a="python"

b=10.2829

print("开发语言为:{0:s},b显示小数点后两位的结果:{1:.2f}".format(a,b))

运行结果

开发语言:python 

#定义一个函数

'''这是一个测试脚本'''

def fun01():

name="北京2022冬奥会欢迎您!"

print(name)

#运行函数

if __name__=='__main__':

fun01()

 （3）导入该脚本（或模块），并查看该模块的功能简介

图1-8运行Python命令

（4）执行Python脚本

图1-9运行Python脚本

 【说明】

①为了使该脚本有更好的移植性，可在第一行加上一句#!/usr/bin/python

②运行.py文件时，python自动创建相应的.pyc文件，.pyc文件包含目标代码（编译后的代码），它是一种python专用的语言，以计算机能够高效运行的方式表示的python源代码。这种代码无法阅读，故可以不管这个文件。

（5）修改文件名称

Jupyter的文件自动保存，名称也是自动生成的，对自动生成的文件名称，我们也可重命名，具体步骤如下；

点击目前文件名称：

图1-10修改文件名称

然后重命名，并点击rename即可，具体可参考下图：

图1-11点击修改名称按钮

（6）画图

以下是画一条抛物线的代码，在Jupyter显示图形，需要加上一句：%matplotlib inline，具体代码如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

#生成x的值

x=np.array([-3,-2,-1,0,1,2,3])

#得到y的值

y=x**2+1

##绘制一个图，长为6，宽为4（默认值是每个单位80像素）

plt.figure(figsize=(6,4))

###可视化x，y数据

plt.plot(x,y)

plt.show()

图1-12显示图像

（7）查看帮助信息

在Jupyter 里查看函数、模块的帮助信息也很方便。

在函数或模块后加点(.) 然后按tab键 可查看所有的函数。

在函数或模块后加问号(?) 回车，可查看对应命令的帮助信息。

import numpy as np

a1=np.array([1,2,6,4,1])

查看a1数组，可以使用的函数

图1-13显示可以的函数

要查看argmax函数的具体使用方法，只要在函数后加上一个问号(?),然后运行，就会弹出一个详细帮助信息的界面，具体可参考图1-15：

图1-14显示帮助信息

1.5 练习

（1）尝试写一个py脚本，输出你的姓名，分别在命令行和Jupyter notebook上运行。

（2）尝试在Jupyter notebook中，查看print命令的使用方法。