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在Ubuntu 18.04上配置了Python环境，使用了PyCharm和Anaconda。

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简介：
为了方便读者，本文着重阐述了如何在Ubuntu 18.04系统上搭建Python开发环境，具体内容涵盖了Anaconda的安装步骤、PyCharm IDE的安装与初步设置，并提供了相关的使用指导。相信通过阅读本文，对Python环境的构建将会有更深入的理解，对于希望快速上手Python开发的同学们来说，将会是一个有益的参考。

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  • 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。
     
  • 在Anaconda和PyCharm环境下配置PyTorch的方法
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    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。
     
  • 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。适合初学者快速上手。 对于初学者来说，PyCharm 是一款专业的 Python 开发工具。当你在 PyCharm 中编写代码时，系统会要求你指定一个解释器（interpreter）。最初使用 C 语言编程的时候，程序员通常用 vi 或记事本等文本编辑软件来写代码，并通过 GCC 编译器进行编译和运行生成的二进制文件。 对于 Python 来说也可以采用类似的方法：在记事本中编写好代码后保存为如 test.py 的文件形式，在命令行输入 python test.py 就可以执行该程序。然而，这种方法很快就被发现存在诸多不便之处——例如需要频繁地切换到 shell 窗口进行编译和运行操作，并且如果出现错误，则还需要返回文本编辑器中修改代码。 因此，人们希望有一种工具能够在一个窗口内同时完成编写、调试和执行等任务，并提供一些额外的功能如语法检查、高亮显示以及智能提示等功能来进一步提高编程效率。于是 PyCharm 这类集成开发环境（IDE）应运而生并逐渐普及开来。
     
  • 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
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    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。
     
  • Python 3环境搭建详解（使用Anaconda和PyCharm）
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    本教程详细讲解如何在个人电脑上利用Anaconda与PyCharm搭建Python 3开发环境，适合编程新手快速入门。 ### Python3环境搭建详解：利用Anaconda与PyCharm #### 概述 本段落将详细介绍如何使用Anaconda和PyCharm构建Python3开发环境。这一流程对于初学者来说尤为重要，尤其是那些希望在Mac或Windows环境下高效开展Python项目的用户。通过本指南，读者将学会如何从零开始安装必要的软件，并配置环境以便进行无缝的开发工作。 #### 准备工作 在开始之前，请确保拥有以下条件： - **操作系统**：Windows 64位系统 - **软件需求**： - Anaconda (推荐版本3.4.2) - PyCharm Professional (版本2017.1.2) #### 步骤一：安装Anaconda 1. **下载与安装**： 访问Anaconda官方网站下载适合您系统的版本。 运行安装程序，注意安装路径的选择。建议选择一个容易记忆的位置，例如`D:\AppInstall\Anaconda3`。 在安装过程中，除了自定义安装路径之外，其他选项均可保持默认设置，点击Next继续安装。 安装完成后，您的计算机上将自动完成Python环境的基本搭建。 2. **启动Anaconda Navigator**： 完成安装后，通过开始菜单中的“Anaconda3”文件夹找到并打开“Anaconda Navigator”。 打开Anaconda Navigator可能会花费一些时间，请耐心等待。 #### 步骤二：创建虚拟环境 1. **理解虚拟环境**： 虚拟环境有助于隔离不同的Python项目，每个项目可以拥有独立的依赖项，从而避免相互干扰。 为了实现这一点，我们将为每个项目创建一个新的虚拟环境。 2. **创建新环境**： 在Anaconda Navigator中，点击“Environment”选项卡。 点击右下角的“Create”按钮。 输入环境名称（例如：“firstDemo”），选择Python版本（推荐3.5及以上）。 点击“Create”，等待环境创建完成。 #### 步骤三：配置环境变量 1. **定位新环境路径**： 返回安装Anaconda的路径（例如：`D:\AppInstall\Anaconda3`），找到名为“envs”的文件夹。 在该文件夹中，找到您刚才创建的新环境（如“firstDemo”）。 复制新环境下的“Scripts”文件夹路径（例如：`D:\AppInstall\Anaconda3\envs\firstDemo\Scripts`）。 2. **修改环境变量**： 右键点击“此电脑”，选择“属性”>“高级系统设置”>“环境变量”。 在“系统变量”列表中找到并选中 “Path”，点击编辑，然后新建一个路径输入上述复制的“Scripts”文件夹路径。 确认所有更改后关闭窗口。 #### 步骤四：安装PyCharm并配置项目 1. **安装PyCharm**： 下载PyCharm Professional版安装包。 安装过程中遵循官方指导，注意勾选必要的组件。 2. **配置项目**： 启动PyCharm，点击“Create New Project”。 在“New Project”对话框中选择您之前创建的虚拟环境路径作为项目位置。 在“Interpreter”下拉列表中，点击齿轮图标，选择“Add Local”，找到并选中虚拟环境中的Python解释器（例如：`D:\AppInstall\Anaconda3\envs\firstDemo\python.exe`）。 点击“Create”，完成项目创建。 #### 使用与调试 1. **激活环境**： 在命令提示符或终端中，使用命令`conda activate firstDemo`激活新创建的环境。 开发过程中，使用`pip install `安装所需的第三方库。 2. **创建Python文件**： 在PyCharm中，右键点击项目名称选择“New”>“Python File”。 开始编写Python代码，享受流畅的开发体验。 #### 总结 通过以上步骤，您现在已经成功地在本地机器上搭建了一个完整的Python3开发环境。这种配置方式不仅能够帮助您更好地管理项目依赖项，还为未来进一步学习和实践打下了坚实的基础。
     
  • Python、PyCharm和Selenium环境配置
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    本教程详细介绍如何在计算机上设置Python编程语言及其开发工具PyCharm，并集成自动化测试框架Selenium，为Web应用测试打下基础。 本段落档详细介绍了使用Python、PyCharm和Selenium搭建开发环境的步骤。
     
  • Mac中配置PyCharm使用Python Anaconda环境的步骤详解图解
    优质
    本文提供了详细的图文教程，指导读者在Mac操作系统上安装和配置PyCharm开发环境，并成功连接Anaconda Python解释器，适合编程爱好者和技术人员参考学习。 在 Python 开发中常用的 IDE 是 PyCharm。关于 PyCharm 的优点这里不再赘述。项目开发过程中我们经常需要安装许多第三方库，最常用的方法是通过 `pip install 第三方库名` 命令进行安装。现在有一个工具可以简化频繁安装第三方库的过程，这个工具就是 Anaconda。Anaconda 集成了超过 100 个常用的第三方库，在项目开发中减少了使用 pip 安装的需要。 下面重点说明如何在 Mac 中配置 PyCharm 使用 Anaconda 环境：首先打开 PyCharm，并进入偏好设置界面，Mac 用户可以使用快捷键 `command + ,` 来快速访问。