Pythonの開発環境のインストールと設定

Pythonの開発環境のインストールと設定をまとめたものです。一般的なインストールアナコンダとpycharmをすることができます。

アナコンダのインストール1.

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）

簡単に言えば、サードパーティのライブラリに関する科学的コンピューティングの数、および使いやすいを統合アナコンダのpython。

ダウンロード：オープンソースソフトウェアミラーリングステーションの清フアン大学
ノート：

注お使いのコンピュータのシステムのバージョンによっては、あなたがアナコンダをインストールする必要があり、ダウンロードしてインストールするダウンロード時間の適切なバージョンを選択
すでにPythonが問題で、競合はしませんしませんインストールしている場合はPythonに付属のアナコンダは、そう、もちろん、ダウンロードして行くとPythonをインストールする必要はありません！

pycharmをインストール2.

ダウンロード：PyCharmダウンロード

アナコンダ通訳pycharmの設定3.

具体做法：File -> Default Settings -> project interpreter -> 接着点击 project interpreter 的右边的小齿轮 -> 选择 add local -> 选择anaconda文件路径下的python.exe -> 接着pycharm会更新解释器，导入模块等 -> 点击 Apply 即可

さて、これまでのところ、基本的なPythonの開発環境の設定は完了です。
次のカーディング下での動作PIPソースの設定

4. PIPソースの設定

例えば、（64魏）、パイソン2.7、Windows7のに。

Windowsファイルマネージャ、％APPDATA％入力し、入力してください
自動的に、新しいディレクトリを開き、このディレクトリ内のピップのフォルダを作成し、pip.iniファイルフォルダピップを作成します
内容で新しいpip.iniファイルを入力します。

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

停止するには、PIPソースを取得するように構成されました。

国内の優れたミラー元

豆瓣：https://pypi.douban.com/simple/
阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

5.アナコンダソースの構成

アナコンダのインストール後、インストールはアナコンダPythonライブラリを使用して行うことができ、同じソースを設定する必要がありました。

在配置了anaconda的pycharm中的终端（Terminal）逐条输入以下两条命令即可：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

6. condaパッケージ管理

アナコンダは、便利なパッケージ管理コマンドを提供します- conda。
ここには、いくつかの一般的に使用されるコマンドです。

# 查看已经安装的packages
conda list

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python27

# 查找package信息
conda search numpy

# 安装scipy
conda install scipy

# 安装package
# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
conda install -n python27 numpy

# 更新package
conda update -n python27 numpy

# 删除package
conda remove -n python27 numpy

condaはconda、Pythonとそうみなさパッケージ、従って、などcondaのcondaとPythonのバージョンを管理するために使用することができます。

# 更新conda，保持conda最新
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

# 更新python
conda update python