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网上教程五花八门，读者吐槽最多的，也都是怎么搭建开发环境。
对于小白来说，开发环境搭建，是必过的第一关。
记得自己刚学 Python ，还是小白的时候，最爱做的一件事就是：折腾开发环境。
代码还没写几行，就各种折腾，走了太多弯路，浪费了太多时间。
IDE 我也折腾了个遍，Eclipse、Pycharm、Sublime Text 等等。
折腾了几周，代码不会写啥，最后也就来个「Hello World」。
作为工作时长两年的「算法搬砖工」，今天给「未来的大牛，如今的小白」们讲一下，开发环境怎么搭建。
以后要是有朋友问你环境搭建问题，文章直接发给他，告诉他，这篇教程真的香！
1
环境搭建
我们都知道，Python 是一种脚本语言，有着丰富的第三方库。
Python 自带了很多官方库，可以直接用，例如 re、os、math 等等。
但第三方库是需要我们自己安装的。
就好比，一个正常人，一生下来，自带了眼镜、鼻子、嘴巴等，这就是“官方库”。
你要是想买个漂亮衣服，做个漂亮发型，那得自己“安装”，这就是“第三方库”。
Python 提供了超级多，而且强大的第三方库。
我们搭建开发环境，就是让 Python 具备各式各样的能力，以满足我们的需求。
第三方库很多都是个人或者团队，非 Python 官方开发的库，所以难免五花八门，杂乱不堪。
甚至有时候，各个版本的库，还存在各式各样的冲突。
这个库不兼容那个库，各种「无厘头」报错层出不穷。
一劳永逸，解决 or 避免这类问题的方法，就是搭建一个「健壮」的开发环境。
方案：Anaconda + Jupyter Notebook。
好维护，好安装，你好我也好，大家好才是真的好。

1、Anaconda

Anaconda 就是管理第三库的工具，同时支持“多开”。
你可以用 Anaconda 创建多个虚拟环境。
啥意思？
一个虚拟环境好比一个人：
  • 培养小王为数学家，专门负责数学相关的事。
  • 培养小李为语言学家，专门负责语言相关的事。
体现到虚拟环境上，就是这样：
我创建了很多虚拟环境。
base 是安装 Anaconda 自带的一个基础环境。其它都是根据自己需求，创建的一个个独立环境。
比如，名为 jack 的环境，是一个通用的开发环境。而名为 faceswap 的环境是我专门为换脸算法搭建的环境，因为它的依赖和有些通用第三方库包是冲突的。
Anaconda 还是跨平台的，在 Windows、MacOS、Linux 都可以安装。

2、Jupyter Notebook

小白推荐 Jupyter Notebook，为啥不推荐 Pycharm 这类 IDE 呢？
因为 Jupyter 安装简单，并且好用，可以在多种平台运行。
工作后，跑算法，往往都是在服务器上运行的。
连个图像界面都没有的服务器，你还能用 Pycharm ？
Jupyter Notebook 是一个基于网页的交互式计算笔记本环境。
实现了文字和代码的完美结合，你甚至可以边学习边做笔记，文本编辑还支持 Markdown 格式，插入各种数学公式也不在话下。
并且由于 Jupyter Notebook 是基于网页的，你完全可以在服务器端开启服务，本地电脑打开网页，运行各种服务器端的代码。
如果你是做算法、做爬虫，刚学 Python 的小白，不涉及浩大的 Python 工程的开发，那么别犹豫，用 Jupyter Notebook 就对了。

3、安装

Anaconda + Jupyter Notebook 的好处安利个遍。
那么，怎么安装呢？
Anaconda 下载地址：
https://www.anaconda.com/products/individual#download-section
根据自己的环境选择安装包：
安装很简单，傻瓜式下一步安装即可。
Windows 安装完，需要手动添加环境变量。
Linux 和 MacOS 在安装过程中，会有提示是否设置环境变量。
Windows 添加环境变量需要在电脑->鼠标右键->属性->高级系统设置->环境变量->Path中设置。
 D:\Anaconda 为 Anaconda 的安装目录，将下面这两个地址添加到 Path 中即可。
D:\AnacondaD:\Anaconda\Scripts
都配置好后，可以在 cmd 或 Anaconda Prompt 中使用 Anaconda 搭建环境了。
输入指令：
conda create -n your_name jupyter notebook
这句话的意思是创建一个名字为 your_name 的虚拟环境，并且这个虚拟环境额外安装 jupyter notebook 第三方库。
可以将 your_name 改为你自己喜欢的名字，这个名字是你的虚拟环境的名字，自己随便取，比如jack。
随后，输入y进行安装：
安装好后，可以通过指令 conda info -e 查看已有环境情况。
从上图可以看到，有两个环境，一个是 base ，自带的基础环境，另一个是我们新创建的名为 jack 的环境。
安装好环境后，我们可以使用指令激活 jack 环境：
activate jack
可以看到，我们的环境由 base 变成了 jack 。
接下来，我们就可以在这个环境里，安装自己想要的第三方库，比如 requests。
conda install requests
对于 conda 搜不到的包，也可以使用 pip 安装：
python -m pip install xxx
需要安装的第三方库安装完毕，可使用命令直接打开 Jupyter Notebook：
jupyter notebook
效果如下：

创建一个新的 notebook：
输入代码后，按 Ctrl + Enter 快捷键，即可运行程序：
这个 Jupyter Notebook 使用的环境就是名为 jack 的虚拟环境。
想安装 Pytorch 啥的，直接在这个虚拟环境里安装即可，真香！
2
总结
使用 Anaconda + Jupyter Notebook 搭建环境的方案，非常适合新手。
Jupyter Notebook 的功能也很强大，它绝对是你学习算法、分析数据的好帮手！
喜欢这类教程的，转发、点赞，支持的人多的话，后续会继续出一些这些工具的使用技巧。
我是 Jack Cui，我们下期见！
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