说明：根据这个教程�python开发环境可以一步一步地从零开始c;包括安装和配置anaconda和pycharm。

第一步：下载和安装Anaconda和pycharm。

Anaconda是管理python的平台，Anaconda可用于创建虚拟环境༌更好地管理自己的项目和第三方库。安装后不需要下载python解释器！！！

anaconda下载链接  。

  https://pan.baidu.com/s/10EzeiWzy6uexpighx80reQpwd=7v6c。

 1.1 Anaconda安装过程：

1. 在。d盘。在目录下新建一个文件夹 ，命名为Anaconda。，这个目录很重要󿀌一定要记住他󿀌未来的虚拟环境就在这里。

2. 双击下载Anaconda.exe。

点击next󿀌i agree，

下图：选择Browse󿀌在d盘新建的Anaconda中࿰中选择安装目录c;

下图，下面一定要勾选󿀌这是环境变量，在安装过程中检查并直接配置，如果不勾选󿀌安装后，应设置环境变量，很麻烦。

点击install，等待安装完成。

点击install，等待安装完成

安装完成后 ，以下试验如下：：win+输入cmdr 。

打开终端�输入conda，如下图所示，安装和环境变量配置将得到证明。

1.2 Pycharm安装流程。

Pycharm下载链接a;

https://pan.baidu.com/s/1k2_pvQnyb46ej20E21cpzQpwd=hql1。 在d盘根目录下创建一个名为Pycharm的文件夹，Pycharm的安装包，解压下载的文件，可以看到具体的安装过程。软件智库。

安装和激活过程。

第二步：利用Anaconda创建虚拟环境。

事实上，python解释器࿰已经安装在这个时候c;python代码可以运行，但是为了更好地使用解释器，管理自己的项目和第三方库，最好安装虚拟环境。win+输入cmdr 。 打开终端   输入以下命令。这个过程需要连接网络！！！ 。这个过程需要连接网络 ！！！  这个过程需要连接网络！！！     。

 等待一会 出现y/n ，选y就行了。

conda create -n study(自己的环境名) python==3.8（python版本  这里有3.8）

 此步骤完成后󰀌d盘anaconda目录下的envs将有自己创建的虚拟环境名称。如下图。

 第三步：在Pycharm中配备虚拟环境的解释器。

打开Pycharm。

选择文件  设置。选择的时候   一定要选择。anaconda。下。envs。目录下。虚拟环境名称。下。python。

解释器，也就是下面的目录。

此时，设置了解释器。将以下代码运行测试输入pycharm。

print("hello,world")。

说明：如此复杂的操作，都是为了更好的管理第三方库，对于新手来说，，配置流畅的环境对以后的学习很有帮助，万事开头难，#xff00c;如果电脑上有多个python解释器，在其他解释器中安装第三方库很容易，导致代码无法正常运行。对于熟练的老手，因为项目需求可能需要不同的python环境，此时，有了虚拟环境，您不需要下载python解释器  直接 conda create -n 环境名 python==版本号就够了，虚拟环境的好处是不言而喻的。

第四步：安装所需的第三方库。

第四步：安装所需的第三方库。

• python不像matlab，所有模块都集成在安装包中，导致matlab的安装包非常大，有20Gb多。python解释器只有30多个mb，其实力在于第三方库，也就是说，使用哪个模块就可以简单地使用pip。
• 使用pip安装第三库时，#xff0c;一定要注意激活自己的虚拟环境，激活方式如下:#xff1a;

win+r 输入cmd  进入终端  。

然后输入以下命令  输入此命令  要保证前面的操作一步不落。

conda activate 环境名字。

会有以下结果 。

 。

注意前缀   前缀是你自己的环境名称。

只有在这种状态下  安装的第三方库绑定在解释器上 ，这些库不能用于其他环境的解释器。

 然后执行以下代码 等待即可。pip install numpy(三方库名称) -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (清华镜像源)。

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