潍坊网站建设wancet,深圳龙华鸿宇大厦网站建设,鹤峰网站制作,江西通威公路建设集团有限公司网站最近因工作需要#xff0c;要学习一下python#xff0c;所以先安装一下python的开发环境#xff0c;比较简单
下载和安装Python
首先#xff0c;在浏览器中打开Python的官方网站#xff08;https://www.python.org/downloads/) 然后#xff0c;从该网站下载与你的操…最近因工作需要要学习一下python所以先安装一下python的开发环境比较简单
下载和安装Python
首先在浏览器中打开Python的官方网站https://www.python.org/downloads/) 然后从该网站下载与你的操作系统和架构兼容的Python版本。
我选择的是windows中的这个
安装的时候注意把add path选项勾选
安装和配置包管理器
使用pip
要使用pip请在命令行中运行以下命令
python -m ensurepip --default-pip使用conda
如果你选择使用Anaconda作为你的Python分发版那么conda将成为你的默认包管理器。在命令行中输入以下命令安装Anaconda
conda install anaconda //前提是安装了condapip 与 conda的区别 包管理 - Pip主要是Python的官方包管理器而conda则是Anaconda分发版中的默认包管理器。与Pip不同conda不仅可以管理Python包还可以管理其他软件包例如R语言或Julia等。 包版本控制 - Pip允许你指定要安装的特定版本的Python包。但是如果你安装的多个Python包的版本出现了冲突Pip并不会解决这个问题。另一方面conda允许你创建独立的Python环境并在这些环境中安装特定版本的Python包从而防止出现版本冲突。 平台兼容性 - Pip只能在Python的环境中使用而conda可以在不同的操作系统例如Windows、macOS、Linux等之间共享环境和依赖项。 开放源代码 - Conda是开放源代码的而Pip并不是。
总的来说Pip更适合于Python开发中的通用包管理而conda则更适合于科学计算和数据分析项目因为它可以管理多个版本的Python及其依赖项从而帮助你更好地控制整个开发环境。
