如何安装python环境?_python环境安装

前言

下载和安装Python解释器

要开始编写Python代码，首先需要下载和安装Python解释器。请按照以下步骤进行操作：

1. 访问Python官方网站（https://www.python.org）并前往"Downloads"（下载）页面。
2. 在页面上找到适用于您操作系统的Python版本，通常建议选择最新的稳定版本。点击相应的下载链接进行下载。
3. 执行下载的安装程序，并按照提示进行安装。在安装过程中，您可以选择自定义安装路径和组件。
4. 完成安装后，打开命令提示符（Windows）或终端（macOS和Linux），输入"python"命令，如果显示Python版本信息，则表示安装成功。

设置Python环境变量

为了在任意位置都能使用Python解释器，需要设置Python环境变量。请按照以下步骤进行操作：

1. 打开系统的环境变量设置（Windows）或者打开终端并进入bash配置文件（macOS和Linux）。
2. 将Python的安装路径添加到系统的PATH变量中。例如，如果您的Python安装在"C:\Python"目录下，将"C:\Python"添加到系统的PATH变量中。
3. 保存更改并关闭设置窗口。
4. 打开新的命令提示符或终端，输入"python"命令，如果成功执行Python解释器，则表示环境变量设置成功。

以Linux为例，在Linux系统上安装Python解释器是搭建Python开发环境的第一步。请按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端，并输入以下命令来检查系统是否已经预装Python：

python --version

1. 如果命令未找到Python或者版本较低，您需要安装Python解释器。在终端中运行以下命令，安装Python3：

sudo apt update sudo apt install python3

1. 安装完成后，您可以再次运行以下命令来验证Python安装是否成功：

python3 --version

安装集成开发环境（IDE）

1. PyCharm：由JetBrains开发的功能强大的Python IDE，提供代码补全、调试、版本控制等丰富的功能。
2. Visual Studio Code：轻量级的跨平台编辑器，支持Python扩展，具有强大的代码编辑和调试功能。
3. Anaconda：一个用于数据科学和机器学习的Python发行版，内置了许多科学计算和数据分析的库和工具。
4. Spyder：专注于科学计算的Python IDE，提供了丰富的科学计算和数据分析功能。

这里我会推荐VS Code，主要是比较轻量

VS Code是一个功能强大且流行的文本编辑器，适用于各种编程语言，包括Python。按照以下步骤来安装VS Code：

1. 打开终端，并运行以下命令，以添加Microsoft GPG密钥：

wget -qO- https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > microsoft.gpg sudo mv microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/microsoft.gpg

1. 运行以下命令，添加VS Code存储库：

echo “deb [arch=amd64] https://packages.microsoft.com/repos/vscode stable main” | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/vscode.list

1. 更新包列表并安装VS Code：

sudo apt update sudo apt install code

1. 安装完成后，您可以在应用程序菜单中找到VS Code

为了使用VS Code进行Python开发，您需要安装并配置Python扩展。请按照以下步骤进行操作：

1. 在VS Code中，点击左侧的扩展按钮（或按下Ctrl+Shift+X）。
2. 在搜索框中输入"Python"并选择"Python"扩展，点击"Install"按钮进行安装。
3. 安装完成后，点击"Reload"按钮重新加载VS Code。
4. 现在，您可以在VS Code的左侧导航栏中找到"Explorer"（资源管理器）视图。在资源管理器中，选择您的Python项目文件夹。
5. 在选择Python项目文件夹后，VS Code会自动检测到您的Python解释器，并提示您选择使用的Python环境。选择您安装的Python解释器。
6. 现在，您可以在VS Code中创建和编辑Python文件，并使用内置的调试功能进行代码调试。

通过下载和安装Python解释器、设置Python环境变量，并选择一个适合的集成开发环境（IDE），您已经搭建了一个完善的Python开发环境。现在，您可以开始编写Python代码并探索这个强大的编程语言了。无论您是初学者还是有经验的开发者，一个良好的开发环境将提高您的工作效率和编码体验。祝您编写愉快的Python代码！

最后感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：

一、Python入门

下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。所有资料文末免费领取！！！

包含：

计算机基础

python基础

Python入门视频600集：

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

二、Python爬虫

爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。

通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。

这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。

Python爬虫视频资料

三、数据分析

清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。

这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。

四、数据库与ETL数仓

企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。

传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。

五、机器学习

机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

机器学习资料：

六、Python高级进阶

从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。

到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。

但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

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