Python开发环境的搭建

Python

作者

yangjh

发布于

2022年11月25日

作为新手，学习编程时最头疼的问题之一，就是开发环境的搭建。因为新手缺乏经验，往往在各种细节中出现失误，导致无法顺利运行Python程序。请仔细阅读以下内容，按照顺序执行。前期的各种状况可能令人沮丧，但只要仔细阅读错误信息和安装教程，一定能够顺利完成开发环境的搭建活动。

Python安装

在 Windows 中安装 Python

安装注意事项

到Python官网下载 Python3 安装包。考虑到众多第三包的兼容性问题，注意不要下载发布时间不长的版本。
安装时将 Python 所在目录添加到系统路径（PATH）中。
不要在安装路径中使用中文。（不少中文计算机用户的用户名为中文，这样情况下需要重新建立一个英文名的用户名，并确保Python安装到无中文路径的目录中。）

按照默认配置进行安装，务必勾选将 Python 所在目录添加到系统路径（PATH）中的复选框。

安装检验

启动终端（Windows系统按Win+R，键入cmd），在终端中执行py -V，如显示版本信息，则说明安装成功。

py -V

###显示结果
Python 3.8.10

在 MacOS 中安装 Python

在目前的 MacOS 中，内置的 Python 版本为 2.7。如果要安装 Python3，步骤如下：

安装 Xcode，在终端中运行如下命令：

xcode-select --install

再安装 Homebrew，在终端中运行如下命令：

ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

Homebrew 安装完后，使用 vim 或者其他编辑器将如下内容添加到~/.profile文件中。

export PATH=/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH

安装 Python3，在终端中运行如下指令：

brew install python3

使用 Homebrew 安装 Python3 后，系统就有两个 Python 环境，如果要使用系统自带的 Python2，则使用如下指令：

python

而如果要使用 Python3，则使用如下指令：

python3

VS Code 编辑的安装与设置

VS Code 安装

安装 VS code 非常简单，从官方网站下载合适的安装包即可，VS code 目前支持 Windows、Linux 和 Mac 系统。

VS Code 的必要设置

开发人员根据自己的审美和习惯，对编辑器进行订制，改善工作的效率。

自动存盘

默认情况下，VS Code 并不能自动存盘。如需自动存盘功能，打开文件菜单，选择自动保存即可。

安装扩展

启动VS Code后，选择左侧活动栏中的扩展按钮，进入到在线扩展商店，选择合适的扩展，点击安装即可。安装扩展时需要保持网络连通。

在 VS Code 中显示中文菜单

在扩展商店中搜索”简体中文“，安装由微软官方提供的简体中文语言包扩展，重启编辑器后即可设置为中文菜单。

存盘时自动格式化代码

如果需要在存盘时自动格式化代码，只需在设置中选择Editor: Format On Save即可。VS Code 内置了对 HTML、CSS、JS 等代码的自动化整理程序，对于.py文件，还需要安装对应的格式化程序。

如何自动格式化 Python 代码

在终端中安装 yapf 库pip install -U yapf
打开 VS Code 设置，将Python › Formatting: Provider设置为yapf。
将Editor: Format On Save设置为打钩。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。

Jupyter Notebook是一个开源项目，它可以让您轻松地将Markdown文本内容和可执行Python源代码组合在一个称为notebook的文本文件中。

Jupyter Notebook提供了一个基于web的应用程序，将基于控制台的方法扩展到交互式计算中，用于捕获整个计算过程：开发、记录和执行代码，以及交流结果。

Jupyter Notebook 的组成部分

Web应用程序： 一种基于浏览器的工具，用于交互式创作文档，将解释文本、数学、计算及其富媒体输出结合起来。
Notebook文档： 表示Web应用程序中可见的所有内容，包括计算的输入和输出、解释性文本、数学、图像和对象的富媒体表示。

Jupyter Notebook 安装

pip install jupyter

Jupyter Notebook 运行

jupyter notebook

运行后，点击提示中出现的链接地址，如http://localhost:8889，即可用浏览器打开页面，进入到Jupyter Notebook中。

这种基于页面的开发环境，其便利性（代码提示、自动完成、变量查看等等）不如在专业代码编辑器。建议直接在诸如VS Code中运行Jupyter Notebook。

在 VS Code 中使用 Jupyter Notebook

设置环境

安装VS Code的Python扩展，该扩展默认支持Jupyter Nodebook功能。
在python环境中安装jupyter包：pip install jupyter

创建 Jupyter Notebook

创建文件后缀名为.ipynb的文件。
选择Python解释器。（如果为初次使用，还会提示安装必要的扩展包）

增加单元格

Jupyter Nodebook中的单元格有两类：可运行代码的单元格和Markdown单元格。在VS Code提供的界面工具栏中，有创建不同单元格的按钮。

拆分单元格

在单元格中找到你想要拆分的位置。使用快捷键 Ctrl + Shift + - （在 macOS 上可能是 Cmd + Shift + -），选中的单元格会在指定的位置被拆分成两个新的单元格。

运行单元格

一旦你有了一个Jupyter Nodebook，你可以使用单元格左边的run图标运行一个代码单元格，输出将直接显示在代码单元格的下方。您还可以使用键盘快捷键运行代码。在命令或编辑模式下，使用Ctrl+Enter运行当前单元格，或使用Shift+Enter运行当前单元格并前进到下一个单元格。

数据查看器

VS Code提供了JUPYTER VARIABLES标签，在这个页面中，我们可以查看所有出现在程序中的变量，对于复杂的变量，还可以进行更加详细的操作，如浏览、筛选、排序等等。

点击数据查看器图标，我们可以查看数据的详细情况。

一些小技巧

在变量前后使用问号?，可以显示对象的信息。’??’会显示函数的源代码。

Python程序的创建与运行

Python 程序可以通过创建.py或者.ipynb来编写。

Python 脚本的创建及运行

新建后缀名为.py的文件，然后存盘。文件名和所在文件夹名都可随意指定，但最好名称使用小写字母，并使用下划线代替空格。在文档中输入代码后，点击 VS Code 中的运行图标，即可执行该脚本。

除了上述的运行方式外，还可以在终端中运行诸如py xxx.py 这样的方式运行 Python 脚本。

Jupyter Notebook 的创建及运行

新建后缀名为.ipynb的文件，输入相应的代码，单击单元格旁边的运行按钮，即可运行该单元格对应的代码。