python环境搭建

python入门安装环境

1：安装发行版Anoconda，这个自带了很多经常要用到的库，包

 2：安装完后环境变量的设置
    在Path里，加入以下三个
    C:\Users\zeng\Anaconda3
    C:\Users\zeng\Anaconda3\Scripts

    C:\Users\zeng\Anaconda3\Library\bin

3.Anaconda概述：
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。

Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，windows也可以同时装上两个版本。安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。

4.在Anaconda Prompt里
   输入 conda list:
  来看一下所有安装时自带的Python扩展。粗略看了一下，其中包括了常用的 Numpy , Scipy ， matplotlib 和 networkx 等，以及 beautiful-soup ， requests ， flask ， tornado 等网络相关的扩展。
   安装其他的包,输入conda install scikit-learn
   如果需要指定版本，也可以直接用 conda install scikit-learn==3.1 来指定。

5.装了anoconda后不再需要额外装匹配，在Anaconda Prompt里可以使用pip，比如

    pip install scikit-learn 

注意在C:\Users\zeng\Anaconda3\Scripts里，查看是不是pip.exe,有可能是pip3.5.exe

这时，你输入的可能要改为pip3.5 install scikit-learn

6.那spyder呢？其实spyder就是一个Python的扩展，就是编程界面，里面风格像matlab

• 默认配置下，“Variable explorer”窗格中不显示以大写字母开头的变量，可以单击工具栏中的配置按钮(最后一个按钮)，在菜单中取消“Exclude capitalized references”的选中状态。
• 在控制台中，可以按Tab按键进行自动补全。在变量名之后输入“?”，可以在“Object inspector”窗格中查看对象的说明文档。此窗格的Options菜单中的“Show source”选项可以开启显示函数的源程序。
• 可以通过“Working directory”工具栏修改工作路径，用户程序运行时，将以此工作路径作为当前路径。例如我们只需要修改工作路径，就可以用同一个程序处理不同文件夹下的数据文件。
• 在程序编辑窗口中按住Ctrl键，并单击变量名、函数名、类名或模块名，可以快速跳转到定义位置。如果是在别的程序 文件中定义的，将打开此文件。在学习一个新模块的用法时，我们经常需要查看模块中的某个函数或类是如何实现的，使用此功能可以帮助我们快速查看和分析各个 模块的源程序。

另外，按F5键将运行当前编辑器中的程序。第一次运行程序时，将弹出一个如图1-6所示的运行配置对话框。在此对话框中可以对程序的运行进行如下配置：

● Command line options：输入程序的运行参数。

● Working directory：输入程序的运行路径。

● Execute in current Python or IPython interpreter：在当前的Python控制台中运行程序。程序可以访问此控制台中的所有全局对象，控制台中已经载入的模块不需要重新载入，因此程序的启动速度较快。

● Execute in a new dedicated Python interpreter：新开一个Python控制台并在其中运行程序，程序的启动速度较慢，但是由于新控制台中没有多余的全局对象，因此更接近实际的运行情况。当选择此项时，还可以选中“Interact with the Python interpreter after execution”复选框，这样当程序结束运行时，控制台进程将继续运行，因此可以通过它查看程序运行之后的所有全局对象。此外，还可以在“Command line options”中输入新控制台的启动参数。

运行配置对话框只会在第一次运行程序时出现，如果想修改程序的运行配置，可以按F6键打开运行配置对话框。

spyder详解看链接http://book.2cto.com/201207/376.html