Mac M1快速配置开发环境

简介: Mac M1快速配置开发环境

开头


最近刚到手一台macbook pro,起初的想法并没有打算用来作开发机器,不过偶尔还是想写点代码玩,于是花了两天算是填了各种坑,终于把平时常用的环境都配置好了,下面就来分开说说各个软件的安装方法。


首先我的电脑配置是16G+2T


image.png

刚拿到手就有一次系统更新,更新之后再开始安装。


安装软件部分


1.QQ/微信/百度云等


这类软件能在app store找到就直接安装,找不到就去官网安装,大不了就是转译使用,问题不是特别大。


2.JetBrains系列


image.png

image.png

目前安装了这几款,并且已经都成功license(违规原因,所以不能写方法)


image.png

3.nvm/node


因为最近在学习vue相关的知识,那前端的一些软件也是必不可少。安装node,我推荐使用brew安装nvm,然后nvm安装node。nvm管理node会比较方便,不过目前只有node v15是适配M1的,所以这个管理问题显得没那么必要。下面来看步骤


1.安装homebrew


查看这篇博客,按照上面的步骤来操作。一定要配置path,不然会找不到brew


2.用brew安装nvm,node


参考博客只需要安装nvm,然后用nvm安装nodenvm install v15


image.png

如果终端找不到nvm,那就按上图中的brew info nvm,按照提示将path配置好就行了。


image.png


展示结果:  然后cnpm、vue、vue-cli……等就和以前步骤一样安装就好


4.conda+tf+pytorch+opencv


现在anaconda还没有M1适配,只能用miniforge


miniforge


image.png

image.png


选择Miniforge3-MacOSX-arm64,其中arm64版本的miniforge的基础环境是python3.9。为了后续安装tensorflow等支持,所以创建python3.8的虚拟环境,具体操作可以看下图


image.png


第一句改为conda create -n python38 python=3.8因为我是这样命名的,你们也一样的话后续的命令方便参考,就不用更改太多地方。


然后以下安装操作都在python38环境下进行conda activate python38which pip要确保使用的是python3.8


1.tensorflow


目前推出适配M1的tensorlfow是2.4版本的,首先得去下载alpha3版本的tensorflow 具体操作步骤查看这篇博客记得下载的是

image.png


所以对于上面博客中相对应tensorflow的文件请注意文件名的问题,不然会出错。

这样操作结束安装好之后,会看到successful。但是运行python导入tensorflow可能会出现killed python


解决办法:一开始我以为是版本问题,三个版本全部试了一遍还是没用,搜索发现了mac的SIP问题。关闭SIP的方法,关机然后长按开机键(也就是指纹识别的那个键),直到有选项出现。点击继续打开终端,输入csrutil disable,然后y,确认。等待一会命令行结束重启就好。再次运行虚拟环境尝试tensorflow就成功了。


2.pytorch

下载whl https://ossci-macos-build.s3.amazonaws.com/torch-1.8.0a0-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl 安装之前用conda安装numpy等 或者conda install pytorch torchvision -c pytorch '-c=conda-forge'


3.opencv


opencv安装按照上面的步骤一步一步来,只要把cmake改成自己对应路径就行。

对于python其他的库可以直接conda安装,换源等操作和之前一样。

展示结果


image.png

image.png

image.png

5.Go


go官方已经发布1.16 beta版,现在可以直接从官网下载安装包即可


image.png


下载之后解压,直接安装就行。


6.vscode


去官网,下载对应版本。解压之后应该是一个app,直接用就好。


image.png

7.其他

还有一些mysql等其他的工具没什么特别的地方就没注意,以后遇到了再来更新。

最后

经过这几天的使用还有源码编译,感觉M1用起来还是比较舒服的。不过现在还是有些软件没有适配M1,比如微信……另外视频剪辑,渲染导出我还没有测试,所以这里不评价。至于续航这一块确实很厉害,开着pycharm、idea以及一堆软件的情况下续航依然可观。

我的个人建议就是如果很想体验M1,那可以买一个air体验。如果用来开发,可能会遇到一些奇奇怪怪的问题,而且不一定很好解决得自己摸索。要是现在手上有充足资金,但是不急于换电脑的话,可以稍微等等,等到下半年M1x(M2)发布,貌似还有16寸版本,而且那个时候软件适配更普及。



2021/4/2更新


selenium+浏览器driver的配置


selenium还是pip安装就好配置文章查看浏览器版本,下载对应版本的驱动(文章中的链接点击去下载就好),然后放在项目中(直接打包给别人就不用额外配置),代码里注明路径。但是Mac中要更改selenium中的源码,将源码中的.exe去掉。


image.png


pycharm打开源码方式 ==command+点击==

目录
相关文章
|
2月前
配置MAC地址表
配置MAC地址表
配置MAC地址表
|
25天前
|
开发工具 git 开发者
「Mac畅玩鸿蒙与硬件3」鸿蒙开发环境配置篇3 - DevEco Studio 插件安装与配置
本篇将专注于如何在 DevEco Studio 中安装和配置必要的插件,以增强开发功能和提升效率。通过正确配置插件,开发流程能够得到简化,开发体验也会更加顺畅。
76 1
「Mac畅玩鸿蒙与硬件3」鸿蒙开发环境配置篇3 - DevEco Studio 插件安装与配置
|
2月前
|
Java Shell 应用服务中间件
Mac系统下配置环境变量:Javajdk、maven、tomcat 环境变量配置及对应配置文件
这篇文章介绍了如何在Mac系统下配置Java JDK、Maven和Tomcat的环境变量,包括配置文件的选择、解决环境变量在zsh shell中无效的问题、查看和设置系统环境变量的方法,以及JDK和Maven的下载、配置和测试步骤。
1447 1
Mac系统下配置环境变量:Javajdk、maven、tomcat 环境变量配置及对应配置文件
|
2月前
|
Windows Python
【10月更文挑战第2天】「Mac上学Python 2」入门篇2 - 开发环境命令行操作与文件管理
本篇将详细介绍Windows和Mac系统中的常用命令行操作与文件管理,帮助用户掌握如何通过终端或命令提示符进行文件管理和操作开发环境。内容涵盖路径切换、文件与文件夹的创建、删除、查看文件内容等基本操作,这些技能是后续Python开发的基础。
124 6
【10月更文挑战第2天】「Mac上学Python 2」入门篇2 - 开发环境命令行操作与文件管理
|
2月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 iOS开发
手把手教你-MAC虚拟环境搭建TensorFlow开发环境
手把手教你-MAC虚拟环境搭建TensorFlow开发环境
67 0
|
3月前
|
Oracle Java 关系型数据库
Mac电脑上安装和配置Flutter开发环境
Mac电脑上安装和配置Flutter开发环境
59 3
|
3月前
|
Web App开发 开发工具 Android开发
【Flutter】Flutter安装和配置(mac)
【Flutter】Flutter安装和配置(mac)
|
4月前
|
Python
Mac安装Python3.12开发环境
Mac安装Python3.12开发环境
148 2
|
4月前
Mac每次都要执行source ~/.bash_profile配置的环境变量才生效
Mac每次都要执行source ~/.bash_profile配置的环境变量才生效
155 2
|
4月前
|
Java 应用服务中间件 Maven
Mac使用Idea配置传统SSM项目(非maven项目)
Mac使用Idea配置传统SSM项目(非maven项目)
57 1