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在Ubuntu 18.04上配置Python开发环境（PyCharm+Anaconda）

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简介：
本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04操作系统中搭建高效的Python开发环境，涵盖安装PyCharm与Anaconda的具体步骤及配置方法。 Ubuntu 系统自带多个版本的 Python，在使用过程中可能会遇到环境变量配置错误的问题，尤其是在运行自动化脚本的时候更为明显。最近一个月里，实验室里的朋友们都对 Python 产生了浓厚的兴趣。为了帮助大家快速搭建自己的 Python 开发环境，我编写了这篇教程。 如果 Ubuntu 自带的 Python 版本能满足你的需求，则可以不必安装 Anaconda。但如果需要一个包含多种科学计算库和工具的强大开发平台的话，Anaconda 将是一个很好的选择。作为一个开源的 Python 发行版，它不仅包含了 conda 管理器以及 Python 本身，还预装了超过180个科学包及其依赖项。 由于 Anaconda 包含了大量的软件包，因此其安装文件相对较大（约531MB）。如果你只需要其中的一部分库或者想节省空间的话，则可能需要考虑其他替代方案。

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  • 在Ubuntu 18.04上配置Python开发环境（PyCharm+Anaconda）
    优质
    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04操作系统中搭建高效的Python开发环境，涵盖安装PyCharm与Anaconda的具体步骤及配置方法。 Ubuntu 系统自带多个版本的 Python，在使用过程中可能会遇到环境变量配置错误的问题，尤其是在运行自动化脚本的时候更为明显。最近一个月里，实验室里的朋友们都对 Python 产生了浓厚的兴趣。为了帮助大家快速搭建自己的 Python 开发环境，我编写了这篇教程。 如果 Ubuntu 自带的 Python 版本能满足你的需求，则可以不必安装 Anaconda。但如果需要一个包含多种科学计算库和工具的强大开发平台的话，Anaconda 将是一个很好的选择。作为一个开源的 Python 发行版，它不仅包含了 conda 管理器以及 Python 本身，还预装了超过180个科学包及其依赖项。 由于 Anaconda 包含了大量的软件包，因此其安装文件相对较大（约531MB）。如果你只需要其中的一部分库或者想节省空间的话，则可能需要考虑其他替代方案。
     
  • 在Ubuntu 18.04上配置Python环境（使用PyCharm和Anaconda）
    优质
    本教程详细介绍如何在Ubuntu 18.04系统中搭建Python开发环境，包括安装PyCharm与Anaconda，并进行基本配置。 本段落详细介绍了如何在Ubuntu 18.04上搭建Python环境，涵盖了Anaconda的安装、PyCharm的安装及初始配置等内容，具有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以参考一下。
     
  • 在Ubuntu 18.04上安装PyCharm并利用Anaconda管理Python环境
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04系统中安装PyCharm，并使用Anaconda来轻松管理不同的Python开发环境。 本段落详细介绍了如何在Ubuntu 18.04上安装PyCharm，并使用Anaconda管理Python环境。内容丰富详实，对学习或工作具有一定参考价值。
     
  • Ubuntu 18.04 安装及基础开发环境配置
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    本教程详细介绍如何安装Ubuntu 18.04操作系统，并配置其基本的软件开发环境，适合初学者快速上手。 今天手欠，装了deepin系统导致现有操作系统无法正常工作，只能重新安装Ubuntu 18.04。因此记录一下安装和配置过程。 一、操作系统的安装 首先下载Ubuntu 18.04的镜像文件，并使用UltralISO工具将该镜像写入到一个可启动的USB盘中。接下来，在电脑重启时进入BIOS设置，选择从插入的U盘进行系统启动； 1. 在安装界面选择语言为“中文（简体）”，然后点击“安装Ubuntu”； 2. 设置键盘布局为“英语（美国）”，并点击“继续”按钮； 3. 选择正常安装方式，并勾选在安装过程中下载更新，但不要选择任何图形或相关选项，之后点击“继续”进入下一步； 4. 在分区设置界面中选择其他自定义配置方案，然后点击“继续”进行详细操作； 5. 指定根目录所在的磁盘分区并将其文件系统类型设为ext4格式；同时也要设定家目录的挂载点，在此步骤如果之前该分区内已安装过，则需要重新设置。
     
  • 在Ubuntu上配置VSCode的C/C++开发环境
    优质
    本教程详细介绍如何在Ubuntu操作系统中为VSCode设置C/C++编程语言的开发环境，包括安装必要的软件和插件。 在Ubuntu操作系统上配置VSCode的C/C++环境可以按照以下步骤进行： 1. 安装必要的依赖项： - 打开终端。 - 使用包管理器安装GCC/G++编译器，例如`sudo apt-get install build-essential`。 2. 安装Python 3（某些插件需要）： - 如果尚未安装，请使用命令如 `sudo apt-get install python3-pip` 来安装 Python 3 和 pip。 3. 在VSCode中安装C/C++扩展： - 打开VSCode，进入扩展视图（快捷键：Ctrl+Shift+X），搜索C/C++并选择Microsoft官方提供的插件进行安装。 4. 配置编译器路径： - 可以通过设置文件或者直接在命令行中使用`code --locate-extensions`来找到已安装的C/C++扩展。 - 确保VSCode能够正确识别和调用系统中的GCC/G++编译器。 5. 创建或编辑`.vscode/settings.json`配置文件： - 在项目根目录下创建一个名为`.vscode`的隐藏文件夹，然后在其中添加一个settings.json文件。 - 设置C/C++相关参数如“compilerPath”，以确保VSCode使用正确的编译器。 6. 配置任务运行时（可选）： - 使用Task Runner来配置构建过程。这可以通过打开命令面板(`Ctrl+Shift+P`)并输入`Tasks: Configure Task`开始。 7. 调试设置 (如果需要调试功能)： - 在VSCode中安装“C++”或相关调试工具扩展，然后创建启动JSON文件以进行断点、单步执行等操作。 以上步骤涵盖了从依赖项的准备到最终在Ubuntu上使用VSCode开发C/C++程序的基本流程。
     
  • Python Anaconda环境配置
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    《Python Anaconda环境配置》是一份详细的教程，指导用户如何安装和设置Anaconda软件包管理器及其在Python开发中的应用，适合编程初学者。 在Python编程领域，尤其是金融时间序列分析方面，配置一个合适的开发环境至关重要。Anaconda是一个流行的开源数据科学平台，它提供了Python环境并包含了大量用于数据分析、机器学习及可视化的库。本教程将指导你如何配置Anaconda环境以进行金融时间序列分析的学习。 确保你的电脑满足最低配置要求：至少4GB内存和64位操作系统（如Windows 7或更高版本）。此外，Linux和macOS也是支持的选择。由于Python 2.x与3.x之间的语法不兼容性，我们通常推荐使用最新且维护中的Python 3.x版本。 Anaconda是初学者的理想选择，因为它集成了Python及其常用库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib和SciPy等，这些都是金融时间序列分析的必备工具。安装Anaconda可以避免手动安装及管理这些库所带来的复杂性。 要下载Anaconda，请访问其官方网站或国内镜像站点，并确保下载与你操作系统位数相匹配的版本（例如64位系统应选择包含64标识的安装包）。 在安装过程中，可以选择安装路径。建议不要将其安装于C盘以避免占用过多系统资源；例如，可以将它安装至D盘并自定义路径为D:\Users\tipdm_admin\Anaconda3。 完成安装后，可通过“开始”菜单找到相关程序，并启动Jupyter Notebook进行编程和交互式工作。Jupyter Notebook是一个基于Web的应用程序，允许你创建包含代码、方程、可视化及文本的文档，非常适合教学与数据分析。 在金融时间序列分析中，Pandas库尤为重要；它提供了解析、操作及分析时间序列数据的强大工具。NumPy用于处理数组运算，而Matplotlib和Seaborn等库则用于数据可视化。一旦你熟悉了这些基本工具，就可以开始分析股票价格、交易量、收益率等金融数据，并构建预测模型以识别趋势与模式。 配置Anaconda环境是学习Python及金融时间序列分析的基础。通过遵循上述步骤，你可以快速搭建起高效的工作平台，为深入学习和实践打下坚实基础。在使用过程中，请记得适时更新Anaconda及其包含的库以保持技术同步性。
     
  • Python环境设置（Anaconda与PyCharm）.pdf
    优质
    本PDF文档详述了如何在计算机上通过Anaconda和PyCharm搭建Python开发环境，包括软件安装步骤、虚拟环境配置及常用库的管理方法。适合编程初学者参考学习。 Anaconda 是一个用于管理 Python 的集成工具，它包含了进行数据计算与分析所需的各种包，用户只需安装 Anaconda 即可。 作为一个包含 120 多个开源数据科学包的集合体，Anaconda 涵盖了数据分析、机器学习和深度学习等多个领域，并且在大数据及人工智能方面也有广泛应用。此外，安装 Anaconda 后会自动配置 Python、IPython、Jupyter Notebook 和集成开发环境 Spyder 等组件。 总之，通过使用 Anaconda 安装工具包变得更为便捷高效，大大节省了下载模块的时间与精力。
     
  • 在Ubuntu上设置PHP开发环境
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu操作系统中搭建PHP开发环境，包括安装Apache、PHP和MySQL等步骤。适合初学者快速入门。 在Ubuntu上安装与配置PHP开发环境的学习总结。
     
  • 在Anaconda和PyCharm环境下配置PyTorch的方法
    优质
    本教程详细介绍如何在Anaconda环境中搭建Python开发平台，并在PyCharm集成开发环境中成功安装与配置深度学习框架PyTorch。 本段落详细介绍了在Anaconda+PyCharm环境下配置PyTorch的方法，对学习或工作具有一定参考价值。
     
  • 详解在PyCharm中配置Anaconda环境的步骤
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    本文章将详细介绍如何在PyCharm集成开发环境中成功配置和使用Anaconda Python发行版及其虚拟环境。文中包含详细的设置步骤和注意事项，旨在帮助开发者优化其Python项目管理流程。 PyCharm是一款流行的Python编辑器。Anaconda通过管理工具包、开发环境以及Python版本简化了工作流程。本段落将介绍如何在PyCharm中配置Anaconda环境，有兴趣的读者可以参考一下。