Python零基础快速入门系列(1)人工智能序章:开发环境搭建Anaconda+VsCode+JupyterNotebook(零基础启动)

简介: 本文将采用Anaconda+VsCode+JupyterNotebook的方案,环境安装完毕后,将拥有Python运行环境、常见的Python库例如python三剑客:Numpy、matplotlib、pandas、机器学习库sklearn全都有了。

这是机器未来的第5篇文章

写在前面:

  • 博客简介:专注AIoT领域,追逐未来时代的脉搏,记录路途中的技术成长!
  • 专栏简介:本专栏的核心就是:快!快!快!2周快速拿下Python,具备项目开发能力,为机器学习和深度学习做准备。
  • 面向人群:零基础编程爱好者
  • 专栏计划:接下来会逐步发布跨入人工智能的系列博文,敬请期待
  • Python零基础快速入门系列
  • 快速入门Python数据科学系列
  • 人工智能开发环境搭建系列
  • 机器学习系列
  • 物体检测快速入门系列
  • 自动驾驶物体检测系列
  • ......

@toc


1. 概述

目前主流的Python开发IDE主要有PyCharm、JupterNotebook,VsCode等,以前主流时PyCharm,随着VsCode插件的丰富,目前VsCode已经成为主流的顶流了。

本文将采用Anaconda+VsCode+JupyterNotebook的方案,环境安装完毕后,将拥有Python运行环境、常见的Python库例如python三剑客:Numpy、matplotlib、pandas、机器学习库sklearn全都有了。


2. 安装Anaconda

2.1 概述

Anaconda,中文大蟒蛇,是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。其简化了python软件包的安装,并且自动关联依赖,自动下载依赖的软件包,避免不必要的冲突,另外,anaconda最重要的功能就是创建虚拟环境,实现各种项目开发框架及版本的隔离。


2.2 下载anaconda

Anaconda的官方下载速度较慢,推荐使用清华大学的源下载,尽量选择日期较新的版本,根据操作系统版本选择对应的版本。


2.3 安装Anaconda

注意事项:不要有中文路径,安装过程无脑下一步即可。 安装完毕之后,python、pip等软件均已安装完毕。


2.4 测试Anaconda

在命令提示符输入conda -V查看conda版本,以确认conda环境是否生效。

PS C:\Users\zhoushimin> conda -V
conda 4.10.3


2.5 配置Anaconda

由于Anaconda官方服务器在国外,安装python软件包时下载速度巨慢,因此需要配置国内安装源,在这里使用清华大学的第三方源。

  • 首先找到配置文件【.condarc】,其在C盘用户目录下,如图:在这里插入图片描述如果不存在,则直接创建即可。
  • 打开文件后,将以下内容拷贝到文件中
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  • 清除索引缓存 在命令行执行命令
conda clean -i
  • 建立虚拟环境测试下载速度
conda create -n myenv numpy
测试时会发现下载包的速度杠杠的,测试完毕后,删除myenv虚拟环境
conda remove -n myenv --all
  • 恢复官方安装源 如果使用第三方源出现问题,可以恢复官方安装源重试,恢复指令如下:
conda config --remove-key channels


3. 配置pip国内安装源

使用pip安装软件包时,有些安装包下载速度特别慢,可以选择国内的安装源。


3.1 安装源列表

以下安装源可以选择:

# 清华大学 
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 阿里云 
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 中国科技大学 
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple


3.2 安装源的使用方式

  • 临时使用 以安装tensorflow使用阿里云安装源为例,在-i后面指定安装源即可
pip install tensorflow_gpu==2.3 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  • 永久使用 做如下配置后,无需再使用-i选项
pip install pip -U #升级 pip 到最新的版本后进行配置:
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  • 恢复官方安装源 如果安装源出现异常,恢复官方安装源的方式如下:
pip config unset global.index-url`


3. 安装VsCode

3.1 VsCode安装

  • 下载地址:https://code.visualstudio.com/
  • 安装过程 略

3.2 VsCode中文支持

启动VsCode后,点击左侧的扩展功能栏,输入chinese,选择【简体中文】语言包安装重启即可转换为中文。在这里插入图片描述


3.3 VsCode设置之文件修改自动保存

开启了这个配置后,对文件的修改为自动保存,再也不会因为没有保存导致心血浪费了。在这里插入图片描述


3.4 VsCode设置之自动补全

输入editor.tabCompletion开启自动补全在这里插入图片描述


3.5 python插件的安装

点击VsCode左侧扩展工具栏,输入Python,选择第一个结果,然后在右侧点击安装即可。在这里插入图片描述


3.6 jupter插件的安装

在这里插入图片描述


4. 验证安装环境

  • 测试python版本 启动命令提示符,输入python查看python版本,从下图中可知python版本为3.7.0在这里插入图片描述
  • 测试Vscode中运行jupter notebook 在目录下创建demo.ipynb文件,ipynb后缀为jupter notebook文件的后缀,在右侧的代码输入框内输入
import numpy as np
    print(np.__version__)
查询numpy的版本,如果正确输出版本号,则说明环境搭建成功,从下图可知,numpy的版本号为1.21.2

在这里插入图片描述


5. jupyter中常用的快捷键有哪些?

Ctrl + Enter :运行代码

Shift + Enter:运行代码,光标定位到下一行

Tab : 代码补全

Shift + Tab / ? / ?? :查看文档

Esc:命令模式

Enter:编辑模式

命令模式下:

A:上面添加一个单元格

B:下面添加一个单元格

DD:删除一个单元格

M:Markdown

Y:代码

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