原创 Python基础学习之环境搭建

Python如今成为零基础编程爱好者的首选学习语言，这和Python语言自身的强大功能和简单易学是分不开的。今天我们将带领Python零基础的初学者完成入门的第一步——环境搭建。本文会先来区分几个在Python基础学习中比较容易混淆的工具，然后帮助大家一步步修改镜像源，完成环境的搭建，下面一起来看看吧！

1、概念区分

对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说，可能很容易就会对Pycharm、Python解释器、conda安装、pip安装这个几个概念混淆。下面我们就来逐一认识一下它们：

（1）Pycharm 是Python开发的集成开发环境(Integrated Development Environment，简称IDE)，它本身无法执行Python代码。

（2）Python解释器 才是真正执行代码的工具，pycharm里可设置Python解释器，一般我们可去Python官网下载Python3.7或Python3.8版本；如果安装过anaconda ，它里面必然也包括一个某版本的Python解释器；Pycharm配置Python解释器选择哪一个都可以。

（3）anaconda是把python所有常用包的合集，并提供给我们使用 conda 命令非常非常方便的安装各种Python包。

（4）conda安装：我们安装过anaconda软件后，就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包。

（5）pip安装 ：也是一种类似于conda安装的python安装方法，如果用过Centos系统，它就像yum安装一样。

2、修改镜像源

在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题，最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源，但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。

先查看已经安装过的镜像源，cmd窗口执行命令：

conda config --show

查看配置项 channels ，如果显示带有 tsinghua ，则说明已安装过清华镜像。

channels:

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

下一步，使用 conda config --remove channels url地址 删除清华镜像，如下命令删除第一个。然后，依次删除所有镜像源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/

添加目前可用的中科大镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

并设置搜索时显示通道地址：

conda config --set show_channel_urls yes

确认是否安装镜像源成功，执行 conda config --show ，找到 channels 值为如下：

channels:

https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

defaults

以上就是Python基础学习之环境搭建的全部学习内容，大家都看懂了吗？如果觉得文字学习起来比较枯燥，可以现在就在下方申请Python入门的免费基础课程，完成之后即可在线享受更多精彩的学习视频资源~