一文搞定 Python 开发环境，Conda + VS Code 手把手安装指南 - 文章 - 开发者社区

猴哥的第 25 期分享，欢迎追看

写在前面 ：后台有很多小伙伴想自己动手做一些创意应用开发，因此我打算开一个**「从零开始：Python 应用开发」专栏** ，为刚刚接触编程的小伙伴写几篇入门教程。编程是一段充满挑战和乐趣的旅程，而环境搭建是迈出的第一步。本文开篇，将首先带领大家搞定 Python 开发环境 ，让后续的编程之路更加顺畅。

灵魂三问 =======

Q: 什么是 Python

一门最适合入门人工智能的编程语言

Q: 为什么学 Python

不多说了，一图胜千言 👇 哈哈~

Q: 怎么学 Python

三个字，多动手

环境准备 =======

2.1 安装清单

Miniconda: 一款开源软件包管理系统，用于管理python环境
Visual Studio Code: 一款集成开发环境（IDE），用于编写python代码

为什么选用Miniconda？

Conda：一个可以在不同操作系统（Windows、macOS、Linux）上运行的环境管理系统，可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项，尽管它可以为任何语言打包和分发软件，但用的最多的还是Python。其解决的核心痛点问题是：各种库/包(libraries/package)之间的依赖冲突，通过环境隔离的方式加以解决。
Miniconda：anaconda的轻量级版本, 只包含conda的基础功能，不过这些基础功能完全够用，其他需要的包可以自由搭配。相比其他环境管理工具，miniconda自带不同版本的python，面向小白更加友好。

为什么选用VS code？

一款非常轻量级的IDE，而且各种操作也非常对小白友好，学习成本低，在使用过程中再按需安装各种插件。

2.2 Miniconda

这里主要介绍 Windows 下的 Miniconda 下载和安装，以及过程可能遇到的坑。（Linux系统下安装相对简单一些）

下载

首先通过如下链接下载安装包，最新版 Miniconda For Windows 下载链接：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86\_64.exe

安装

双击打开下载好的exe文件，比较推荐的安装配置选项如下：

picture.image

此外，miniconda默认是安装在C盘，如果你的C盘空间比较紧张，可以选择自定义安装位置，比如通常我习惯将软件安装在D盘，注意路径不能有空格，所以不能放在D:\Program Files之类的文件夹下，最终我选择安装在了D盘目录下的D:\miniconda3。

Conda初始化

为什么要初始化？

在Windows下，PowerShell是比cmd更友好的终端，而且vs code默认使用的也是PowerShell。如果我们将conda初始化到PowerShell环境中，那么我们只要一打开PowerShell，conda的base环境就自动加载了，类似下图所示：

picture.image

具体怎么实现？

Step 1: 到安装miniconda的路径下，比如我的就是D:\miniconda3，打开其下的condabin文件夹
Step 2：在空白处按住Shift键，然后鼠标右键点击，找到”打开PowerShell窗口“。注意：要按住Shift键
Step 3：在PowerShell窗口中输入 ./conda init --all

picture.image 如果没什么问题，conda会自动注册到PowerShell上, 下次启动PowerShell就会自动加载base环境了。

如果遇到报错提示”权限问题“，此时说明需要用管理员权限打开PowerShell窗口，如下图所示:

找到键盘上的Windows键（通常位于左下角的Ctrl键和Alt键之间）
搜索框输入powershell，并点击”以管理员身份运行“，
打开PowerShell窗口后，需要首先cd到condabin目录下，比如我的就是cd D:\miniconda3\condabin
最后再输入 ./conda init --all

picture.image

Conda配置

安装完成后，首先我们需要先进行一番配置，以便后续获得最佳的开发体验。conda配置无外乎需要做如下几件事情：

更换镜像源

当我们安装各种包的时候，如果直接使用pip install或者conda install会很慢，因为默认是从国外的镜像源去下载的，而目前我国访问海外网络的带宽很低，为此，我们需要修改一下pip和conda的默认镜像源。

pip换镜像源(两种方式)：

  
[global]  
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  
[install]  
trusted-host=mirrors.aliyun.com

一是：在PowerShell窗口中输入: pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
二是：新建 C:\Users%你的用户名%\pip\pip.ini文件，打开后添加上述内容
通过上述换源，后续会默认从国内的阿里云镜像站下载各种安装包，大大提升下载速度

conda换镜像源：

  
conda config --set show_channel_urls yes

  
channels:  
  - defaults  
show_channel_urls: true  
default_channels:  
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main  
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r  
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2  
custom_channels:  
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud  
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

可以用记事本打开 .condarc，然后填入如下指令，就可以使用清华源了
在PowerShell窗口中输入如下指令，然后会在 C:\Users\%你的用户名%\文件下生成 .condarc这个文件

当然国内还有很多不错的镜像源，例如：

更多pip镜像源：

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
校园网联合镜像 https://help.mirrors.cernet.edu.cn/pypi/

更多conda镜像源：

清华大学 https://help.mirrors.cernet.edu.cn/anaconda/
南方科技大学 https://help.mirrors.cernet.edu.cn/anaconda-extra/

设置环境默认安装位置

conda有一个基础环境base环境, 这个也是系统环境。如果你要新建环境, 会默认新建到C盘，而 conda新建的环境随着安装包增多，其占用的空间会大的离谱，所以如果你不想让你的C盘很快爆满的话，最好重新设置下conda的默认安装环境 。同样还是在.condarc中添加：

  
envs_dirs:  
  - D:\miniconda3\envs

conda基础命令

创建新环境：

  
conda create --name=labelme python=3.8  
conda create -p D:\miniconda3\envs\labelme python=3.8  
# --name 指定环境名称，-p指定安装位置  
# 如果不指定python版本，会默认使用系统python版本，后面安装的所有包都会安装到系统python环境中  
# 如果显示没有权限：右键点击目标文件夹，选择"属性"，然后进入"安全"选项卡，确保你的用户账户具有对该文件夹的完全控制权限。

启动/退出新环境：

  
source activate labelme/conda activate labelme  
conda deactivate

删除环境：

  
conda remove --name py39 --all

列出所有环境：

  
conda env list  
conda info -e

2.3 VS code

首先通过如下链接下载安装包：https://code.visualstudio.com/，双击安装即可这里重点介绍下如何安装插件：左侧找到Extension组件，搜索框中输入需要安装的插件，点击右侧Install

picture.image

VSCode 推荐安装的插件清单如下：

Python
Jupyter
Office Viewer(Markdown Editor)
Chinese (Simplified) (简体中文) Language Pack for Visual Studio Code

写在最后：

本篇主要介绍了学习 Python 之前的准备工作，主要介绍了Python环境管理工具 Miniconda 和开发者工具 VS code 的安装，恭喜你，开发之旅已经正式启程！

下篇预告：Linux 环境准备 - Windows上安装Linux子系统，搞台虚拟机玩玩

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