Python开发环境配置

一. 安装Python

Python2 还是 Python3 ?

这个问题现在其实不用太纠结, 选择则Python3就好了, 除非你是要运行之前的老项目.

• 首先, Python2只会停留在2.7版本, 不会再重大更新, Python3才是未来
• 其次, python3默认支持Unicode, 很多工作会变得容易
• 第三, 很多第三方库都已经支持了Python3

windows 下安装很简单, Python 官网https://www.python.org/下载安装包, 直接安装.

安装完成后, 命令行窗口输入python, 就可以看到下面的效果了:

Python运行效果图

二. 运行Python

经过安装之后, 应该可以愉快的开始我们的Python之旅了, 但是为了运行环境的良好, 我们还应该做一些优化工作.

1. 使用包管理工具 pip

Python核心库已经内置了一部分基本的功能包, 但是为了使用更多开发者开发的包, 例如用于数据分析的Numpy, Pandas, Matplotlib等包时, 我们就需要使用包管理工具来进行安装了, pip就是python中的包管理工具, 类似于nodejs中的npm

1.1 基本配置

pip默认会使用官方的源, 在国内下载速度不是很好, 因此可以配置国内镜像, 提高下载速度

三种顺序的配置

0. site-wide 配置文件位置: C:ProgramDatapippip.inior/etc/xdg/pip/pip.conf
1. per-user 配置文件位置: %AppDATA%pippip.ini或者%HOME%/pip/pip.conf
2. virtualenv 配置文件位置: %VIRTUAL_ENV%pip.ini

如果, 在以上位置没有找到pip.ini文件, 可以自己在任意位置创建一个, 然后设置环境变量PIP_CONFIG_FILE指向该文件, 文件内容为:

pip.ini or pip.conf:

[global]
index-url = https://pypi.douban.com/simple

pipy国内镜像目前有：

• http://pypi.douban.com/ 豆瓣
• http://pypi.hustunique.com/ 华中理工大学
• http://pypi.sdutlinux.org/ 山东理工大学
• http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/ 中国科学技术大学

pip.ini文件中的地址可以上面的国内镜像地中任意选择一个

需要注意的是, 在Ubuntu系统中, 配置文件名应为pip.conf

1.2 pip的基本操作

最常用的命令是查看安装包和安装等

1.2.1 查看命令

pip list --format=columns  # 显示安装的包列表
pip list --format=legacy  # 传统显示
pip list --format=json  # json方式显示 
pip list --format=freeze  # freeze命令形式显示 

1.2.2 安装相关命令

安装包, 有三种不同的形式供选择:

pip install SomePackage            # latest version
pip install SomePackage==1.0.4     # specific version
pip install 'SomePackage>=1.0.4'     # minimum version

从wheels文件安装包:

pip install SomePackage-1.0-py2.py3-none-any.whl

利用requirement.txt安装包:

pip install -r requirements.txt

requirement.txt是一个指定依赖包的文件, 可以很方便的下载所以的依赖包, 可以利用pip的命令很快的生成这个依赖文件, 在部署应用的时候应该经常用到:

pip freeze > requirement.txt

删除包命令:

pip uninstall SomePackage

更多命令, 参考pip官方文档(https://pip.pypa.io/en/stable/reference/)

2. 使用虚拟环境 virtualenv

为什么要使用虚拟环境? 虚拟环境virtualenv可以为不同的项目生成一个个隔离运行的环境, 防止不同版本依赖问题, 便于管理

2.1 安装virtualenv包

默认的python3环境没有安装virtualenv工具, 可以通过pip命令进行安装:

pip install virtualenv

2.2 创建虚拟环境

在你喜欢的位置新建一个文件夹, 用来存放虚拟环境就可以了:

virtualenv --no-site-packages myflask

上述命令之后, 会在你的文件夹下产生一个myflask文件夹, 里面就是名为myflask的虚拟环境

2.3 激活虚拟环境

windows环境:

./venv/myflask/Scripts/activate

linux环境:

source /venv/myflask/Scripts/activate

激活虚拟环境后, 命令行前面会显示出当前所处的虚拟环境名称, 效果如下面所示:

Python虚拟环境

盘符前面的括号, 表示正在使用的虚拟环境

2.4 使用虚拟环境过程中的问题

有些包无法用pip直接下载, 可以把下载下来的.exe安装包文件, 放在一定的位置, 然后用easy_install命令进行安装

2.5 离开虚拟环境

deactivate

更多关于virtualenv的内容, 参考官方文档

3. 使用Ipython

Ipython 极大的丰富了原生Python交互命令行的的内容, 可以显示每次输入输出的行号, 可以记录命令历时, 高亮代码, 并且内置了魔法函数, 对于日常开发非常有帮助.

pip install ipython

安装完成后, 命令行直接输入ipython就可以使用了, 效果如图:

ipython运行效果

三. 开发工具选择

对于开发工具的选择, 历来有很多不同的争辩, 其实最重要的就是选择自己能用顺手的, 能够提高生产力的.

在最开始学习Python的时候, 选择了Pycharm, 功能非常完备, 对于之前用过Eclipse来说, 太好用了. 但是不知道是电脑配置的原因还是, Pycharm的打开速度实在是有点慢, 接着又发现了Sumlime Text3, 感觉像发现了新世界, 打开速度快, 跟打开记事本速度差不多, 颜值又高, 插件又非常多. 接着又发现了微软出的VS Code, 一开始以为是集成开发工具, 没有太关注, 后来发现是一个类似Sublime Text3一样的编辑器, 并且还是开源的, 可以免费使用. 中间也试过Atom, 速度上感觉不行, 就没有用了.

0. VS Code
1. Sublime Text3
2. Atom
3. Pycharm

综上, 如果是想选择一个集成的开发工具, 建议试用Pycharm

如果想要一个轻便的工具, 建议选择VS Code或者Sublime Text3

VS Code

另外, 推荐一个windows命令行增强工具Cmder[http://cmder.net/], 优点主要如下:

• 颜值高, 字体等都可以自定义
• 可以记录命令历史
• 可以使用别名(路径不同, 长命令时候特别有用)
• 安装Git后还可以使用Linux下的一些命令

Cmder界面

四. 其他问题

在windows下, 有些包不能直接通过pip下载官网的包, 比如scipy, 可以在这个地址(http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/), 找到相应的包, 下载安装就可以了