所謂工欲善其事必先利其器，因此接下來首先需要完成的任務就是將後續所要用到的環境進行安裝。總體來說安裝過程主要可以分為兩大部分：一是Python管理環境的安裝和配置；另一個就是IDE的安裝和配置。
1 安裝Conda
作為在Python開發中一款優秀的包管理工具，Conda一直以來就有著其獨特的優勢，尤其是在機器學習和深度學習的開發中。例如最新版本的Conda在安裝TensorFlow-gpu版本時，如果是透過conda install來進行安裝，它還能夠自動根據TensorFlow的版本匹配好對應的Cuda驅動以及cuDNN的版本號，這一點可謂十分友好。因此下面，筆者就來介紹其基本的安裝與使用。
1。1 Windows環境
首先在官網 ［1］下載最新版Windows平臺下的Anaconda3安裝包，然後再按照如下安裝步驟進行即可。這裡順便提一下，安裝Anaconda的目的主要是為了使用裡面的Conda環境管理器，因此這裡下載安裝的是Miniconda［2］。Anaconda和Miniconda本質上都一樣，Anaconda是拓展自Miniconda，裡面包含了更多的Python包，因此也比較大。由於需要建立自己的虛擬環境，所以可以下載更加小巧的Miniconda（安裝過程完全一樣）。
1） 安裝Anaconda
雙擊。exe字尾的安裝包進行安裝，如果後續無特殊說明，保持預設直接點選Next按鈕即可，如圖1-1所示。
圖 1-1 Anaconda安裝圖
2） 指定安裝目錄
在安裝過程中還可以自定義指定安裝路徑，但一般情況下保持預設安裝路徑即可，如圖1-2所示。
圖 1-2 Miniconda安裝路徑圖
3） 高階設定
當安裝過程執行到這一步時，直接點選Install即可，不用勾選任何選項，如圖1-3所示。
圖 1-3 高階設定圖
4） 安裝完成
安裝完成後，點選Finish按鈕，如圖1-4所示。接下來可以透過開啟命令列然後輸入相關命令來測試是否安裝成功。
圖 1-4 Miniconda安裝完成圖
5） 測試
當完成上述安裝過後，便可以在開始選單欄中找到Anaconda Prompt命令列，點選開啟後並輸入，如果出現相關版本資訊則表示安裝成功，如圖1-5所示。
圖 1-5 測試安裝圖
1。2 Linux環境1） 下載Miniconda
首先，需要在地址［3］中找到對應版本的Miniconda安裝包，並複製對應的連結地址；然後，透過Linux中的命令來完成安裝包的下載（這裡以下載最新版本的Miniconda為例），程式碼如下：
如果由於網路原因不能完成上述下載過程，也可以從清華大學維護的映象中［4］找到相應Anaconda的下載地址，然後同樣以wget命令來進行下載，程式碼如下：
2） 安裝Miniconda
在完成安裝包下載後，再透過命令進行安裝。如果上面下載的是Anaconda，則對應安裝命令為，要注意區分。
在上述安裝的過程中，一直按回車鍵即可。在遇到如圖1-6所示的情況時，輸入yes，繼續按回車鍵，直到安裝結束。如果沒有看到這一步也無妨，繼續進行即可。
圖 1-6 初始化Miniconda
3） 測試
在安裝結束後開啟命令列終端，然後輸入進行測試。如果出現如圖1-7所示的版本提示資訊，則表示安裝成功。
圖 1-7 測試安裝圖
但如果出現的提示，試著執行命令，然後再執行測試命令。在這之後如果依舊提示找不到conda命令，則再試試透過如下兩行命令手動新增環境變數，程式碼如下：
注意上面程式碼中的和要根據自己實際的使用者名稱和conda軟體版本來確定。然後再執行測試命令便能看到正確的版本提示資訊。
2 替換源
在安裝完成Miniconda後（無論是在哪個平臺下），為了加快後續Python包安裝過程中的下載速度，這裡需要將預設的conda源和pip源替換成清華對應的映象源。替換方式如下：
替換conda源
替換pip源
如果只是臨時使用一下某個pip源的話，可以用如下方式進行Python包的安裝：
3 Conda環境管理
由於在實際專案開發過程中，可能會根據情況使用到不同版本的Python直譯器或者是一些相互不相容的Python包，例如一個專案依賴的Python版本是3。6而另外一個卻是2。7，顯然這兩者是不能夠同時存在於一個環境中。此時，便可以透過Miniconda中的Conda環境管理器來進行方便的建立與管理。接下來，將會依次介紹虛擬環境的安裝與使用。
3。1虛擬環境安裝
在完成Miniconda安裝後，可以透過使用來建立一個名為的虛擬環境。同時，如果你需要一個特定的Python版本，那麼可以透過命令來建立一個名為，Python版本為3。6的虛擬環境。
下面，以安裝一個名為，且同時指定Python版本為3。6的過程為例進行演示。
1） 建立新環境
輸入建立新環境，如圖1-8所示。
圖 1-8 虛擬環境安裝圖
2） 繼續安裝
在執行上一步的命令後，便會看到如圖1-9所示的提示內容，直接按回車鍵即可。從圖中可以看到，上一步的命令將會安裝一個Python版本為3。6。12的虛擬環境。
圖1-9 Python環境安裝過程圖
3） 完成安裝
出現如圖1-10所示的提示表示安裝成功。
圖1-10 安裝完成示意圖
如果是在後續使用過程中想再次更換某個環境中的Python版本，則可以先進入對應的虛擬環境，然後用以下命令來完成Python版本的更換，程式碼如下：
3。2虛擬環境使用
在完成環境的建立後，可以透過命令進入到對應的虛擬環境。同時，還可以使用命令來列出當前存在的所有虛擬環境；透過來刪除名為的虛擬環境。同時如果需要在對應的虛擬環境中安裝相應的Python包，那麼可以使用來完成，如圖1-11所示。最後，使用命令退出相應的虛擬環境。
圖 1-11 Python包安裝示意圖
如果需要安裝值得版本號的Python包可以透過如下命令進行
4 PyCharm安裝與配置
在Python開發中，最常用的IDE就是PyCharm，從名字也可以看出它是專門為Python開發而設計。首先需要去PyCharm官網［5］下載離線安裝包，如圖1-12所示。
圖 1-12 下載PyCharm
頁面提供了兩種版本：專業版和社群版，前者收費後者免費。對於初學者來說社群版的就已經足夠了。點選Download按鈕，然後等待下載完成。點選此處獲取專業版安裝方法。
1） 安裝PyCharm
雙擊下載好的安裝包，然後持續點選Next按鈕。當執行到，圖1-13所示的位置時，可以勾上此處的兩個選項，然後接著繼續點選Next按鈕即可安裝完成。
圖 1-13 PyCharm安裝選擇圖
2） 配置PyCharm
在安裝完成後雙擊PyCharm圖示，在第一次開啟時可能會有如圖1-14所示的提示。
圖 1-14 PyCharm啟動圖
此時選擇Do not import settings，點選OK按鈕即可。最後，再點選圖1-15所示的New Project按鈕建立一個新的工程。
圖 1-15 建立新工程圖
按照如圖1-16所示的內容輸入相應的工程名稱和選擇對應的Python直譯器。
圖 1-16 建立新工程圖
通常圖1-16中Interpreter的路徑為，且這裡安裝的是Miniconda，所以路徑裡是Miniconda3，其具體的選擇方法如圖1-17所示。
圖 1-17 建立新工程圖
在直譯器選擇完成後點選OK按鈕，便能夠回到圖1-16所示的頁面，最後點選Create按鈕即可完成工程的建立。
3） 更換直譯器
圖 1-18 Python直譯器更換圖
4） 執行示例
滑鼠指向工程名，單擊New，然後選擇Python File，輸入檔名即可建立新的Python檔案，如圖1-19所示。
圖 1-19 Pycharm新建檔案圖
在空白處輸入程式碼後，右擊選擇Run test即可執行該程式，如圖1-20所示，也可使用快捷鍵Ctrl+Shift+F10。
圖 1-20 程式碼執行圖
5 總結
［1］https：//www。anaconda。com/distribution/
［2］https：//docs。conda。io/en/latest/miniconda。html
［3］https：//repo。anaconda。com/miniconda/
［4］https：//mirrors。tuna。tsinghua。edu。cn/anaconda/archive/
［5］https：//www。jetbrains。com/pycharm/download/#section=windows
