【Python】Miniconda+Vscode+Jupyter 环境搭建

1.安装 Miniconda

Conda 是一个开源的包管理和环境管理系统,可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行,它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。使用 Conda,我们可以轻松在本地计算机上创建、保存、加载和切换不同的环境
Conda 分为 Anaconda 和 Miniconda,Anaconda 是包含一些常用包的版本,Miniconda 则是精简版
可以根据自己的需要来安装相应的软件

我选择的是安装 Miniconda,Anaconda 可以点击这里进入官网下载

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下载完成后点击安装,按照如图所示的的操作继续

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安装目录尽量自己选择,不要放在C盘

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下图中这四个选项意思依次是
1.创建开始菜单的快照
2.添加Miniconda3到自己的环境变量中
3.创建python3.12作为Miniconda3的初始环境
4.在编译完成后清理包的缓存
大家可以根据实际需求进行勾选,我选择的是124,然后点击安装,如下图所示

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出现下图的字样就代表安装完成,然后点击“Next”

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取消勾选两个框,点击“Finish”

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使用win+R,输入cmd,然后回车打开命令提示符

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在窗口中输入

conda env list

出现这样的界面说明 Miniconda 安装完成并且相关环境变量已经配置完成

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更换镜像

以下代码选择其中一个直接复制到命令行中敲回车使用即可

中科大镜像
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
恢复默认源头

在某些情况下如果下载失败可以尝试恢复默认的源头

conda config --remove-key channels

创建虚拟环境

在命令行中输入下列指令创建虚拟环境

conda create -n py3.8 python==3.8

这条指令的含义是创建 python 版本为 3.8,名称为 py3.8 的虚拟环境,更多的 conda 指令放在文末

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输入 y 后按回车,虚拟环境将会自动开始创建,等待它创建成功后的界面如下图所示

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此时再次输入

conda env list

可以看到刚刚创建的虚拟环境,至此使用 conda 托管的 Python 环境就已经搭建完毕,更多关于 conda 的使用可以查看文末的章节
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2. 安装Vscode并配置Python开发环境

点击进入Vscode官网,点击 “Download for Windows” 会自动下载安装包

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点击安装包,按照下图所示的方式操作

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同样的不要安装到c盘,自己选择一个位置进行安装

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下图中,读者可以根据自己实际情况进行勾选

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安装完成后,打开 Vscode,在左侧点击几个方块的按钮,然后在右侧弹出的框中搜索 python

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点击 install

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然后按照同样的方式搜索,点击安装

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等待它们全部安装完成后,在左上角点击 New FIle

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选择第二个,点击后 Vscode 将会为我们创建一个以 .py 结尾的 Python 文件,该文件就是用来编写 Python 的

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在左下角我们可以看到当前使用的 Python 环境

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点击它可以切换当前的 Python 环境,我这里切换为刚刚新创建的环境 py3.8

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然后在新创建的文件中,复制以下的代码

#%%
print("hello world")

然后点击屏幕右侧的小三角运行,会弹出一个框,该框是让我们选择一个路径保存这个文件,随便选择一个就好(记得测试结束后删掉)

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在下方的控制台会输出 hello world,如下图所示

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再次回到刚刚创建的文件,鼠标先在文件中随意点一下,确保当前焦点在文件上,然后按下键盘 shift+enter,会弹出如下图的框,点击 install,它会为我们自动安装当前环境适用的 Jupyter

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安装完成后,可以在右侧看到如下所示的结果,在右侧也输出了 hello world,至此环境已经全部安装结束

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3.conda的使用

注:下面所有命令均在命令行中执行

3.1 查看当前所有虚拟环境

使用命令
conda env list
可以看到如下的界面,代表当前我的 conda 中有 3 个环境,分别是basepy3.11.3py3.8

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3.2 切换虚拟环境

使用命令可以切换当前激活的虚拟环境
conda activate [环境名]
例如命令
conda activate py3.8
命令行前面出现小括号则说明当前虚拟环境为 py3.8

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注:下面的全部步骤都要在虚拟环境中进行

3.3 虚拟环境中安装包

可以直接使用pip install的方式进行安装

如果是在 github 等地方克隆的代码,一般会有一个 requirements.txt 文件

此时可以直接使用

pip install -r requirements.txt

批量安装依赖

例如在 github 克隆某项目(此项目的 Python 版本要和虚拟环境的 Python 版本匹配)到本地的路径为 D:\Flower_tf2.3

则可以在这里输入cmd 然后敲回车

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输入conda activate py37切换到虚拟环境,然后使用命令pip install -r requirements.txt

即可一键安装所有的依赖

3.4 运行程序

在虚拟环境中直接使用

python [文件名]

即可运行

3.5 删除虚拟环境

使用命令
conda remove -n [虚拟环境名字] --all

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