1. 程式人生 > >python安裝配置

python安裝配置

自動啟動 區分 擴展 切換 手動 windows系統 rom clone 選擇

一、首先Python2.x與Python3.x選擇;

  Python2.x在近幾年開始,官方態度有所改變,Python2.x的開發逐漸進入消極狀態,版本更新速度明顯要比Python3.x要慢很多,而且不再加入新的特性,以維護為主。Python語言作者 Guido vanRossum宣布 Python2.7 支持時間延長到2020年。Python2.7是2.x系列的最後一個版本。

  對於新手來說,建議直接學習Python3.x,因為Python3.x代表了Python發展的未來。目前主流庫基本都已支持Python3.x,不支持的也在積極地向Python3.x遷移。

二、Python的安裝;

  Python下載地址:https://www.python.org/downloads/。

  根據自己的系統平臺選擇相應的版本進行下載:

三、安裝Python 2.x和Python 3.x兩個版本:

  雖然Python3正在取代2.x,但從目前來看,Python2.x的使用者還是過半,除了個人喜好外,最主要的原因是仍有少部分的第三方庫還不支持Python3.x。所以,有時為了使用某個庫不得不在兩個版本間進行切換,這時就需要在系統中同時安裝兩個Python版本了。

  當然,Python早就考慮到了可能會有這樣的需求,所以,它允許你在一個操作系統上同時安裝兩個版本。並且,主流LINUX系統已默認為你安裝了兩個版本的Python.如果是WINDOWS系統,那麽你需要手動來安裝兩個版本。不過,在使用兩個版本的時候,需要做好區分。

四、擴展庫的安裝:

  PyPI地址:https://pypi.org/

  在搜索欄進行搜索需要的庫的名字,不同的庫提供的安裝方法可能會有所不同。

  1. pip 安裝擴展庫:

      pip是一個安裝和管理Python包的工具,通過pip來管理Python包非常簡單,省去搜索、查找版本、下載、安裝等煩瑣步驟。

    多版本區分也可以如同Python.exe文件一樣修改名稱,如pip2.exe/pip3.exe進行區分。

  2.tar.gz 文件安裝:

      並不是所有的擴展庫都支持用PIP命令安裝,個別庫只提供了壓縮包文件下載,或者有些人的安裝環境並不能上網。這時候就可以用些方法安裝擴展庫。

    技術分享圖片

      進入文件下載後解壓路,通過 python 命令進行安裝:python setup.py install.

   3..whl 文件安裝:下載後使用 pip install Django-2.1.7-py3-none-any.whl進行安裝。

   4.GitHub 克隆項目安裝:

      Python 的許多庫的開源項目都是在 GitHub 上托管的,通過 GitHub 托管可以隨時隨地地提交項目代碼,而PyPI 上的項目是有固定版本的。有些項目在 GitHub 上的代碼已經對 Python3 增加了支持,但在 PyPI 上卻還未及時發布支持 Python3 的版本。還有一些開源項目只在 GitHub 上存在,所以介紹下如何從 GitHub 上克隆Python項目安裝。

      方法一:安裝Git 客戶端:https://git-scm.com/downloads

        通過 “ git clone ”命令將項目克隆到本地。如:git clone https://github.com/defnngj/pyse

      方法二:在GitHub 項目左側單擊 “ Clone or download ”按鈕,在彈出的窗口中選擇 “ Download ZIP ”,下載 zjp 安裝包。

        標準的 Python 第三方庫一般會提供 setup.py 文件,通過 Python 命令執行 setup.py 文件安裝。

五、開發工具選擇:

  1. Sublime Text3

    是一款通用型輕量級編輯器,支持多種語言,有許多強大的快捷鍵,支持豐富的插件擴展。如果平時需要在不同的編程語言之間切換,那麽它將是一個不錯的選擇。

  2. Atom

    它是由目前全球範圍內影響力最大的代碼倉庫、開源社區 GitHub 開發。它開源、免費、跨平臺,並且整合 Git,提供類似 Sublime Text 的包管理功能,支持插件擴展,可配置性非常高。

  3. PyCharm

    它是 Python 重量級 IDE(Integrated Development Environment),功能非常強大,自動檢測語法,可以幫助我們寫出更加規範的代碼。比較適合開發大型 Python 項目。

   

    

python安裝配置