【Python】Python开发环境配置

1.PIP

国内源

配置教程
Linux配置教程
国内高校可用镜像源
解决 pip 安装第三方包时因 SSL 报错

# 配置命令，配置豆瓣源，清华源太慢了
python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple
pip config set global.trusted-host pypi.douban.com
pip config set global.disable-pip-version-check true  

Windows10下，你需要在当前对用户目录下（C:\Users\xx\AppData\Roaming\pip，xx 表示当前使用对用户，比如张三）创建一个 pip.ini在pip.ini文件中输入以下内容：

[global]
index-url = https://pypi.douban.com/simple
[install]
trusted-host = pypi.douban.com
target=D:/Cache/Python/Python38/site-packages

本地包

pip install XXX.tar.gz

或

pip install XXX.whl

批量导入第三方库

 pip install -r requirements.txt

其他命令

pip --help
pip list：列出已安装的包
pip show：查看指定包的详细信息
pip freeze：可以查看用pip安装的软件有哪些，以requirements文件的格式显示
pip install xxx：xxx就是已经安装的软件名字，再重新安装的时候，就会显示安装路径在哪

2.cuda

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和编程模型，可以加速各种科学计算、机器学习和深度学习应用。而 cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library）是 NVIDIA 提供的一个可选的库，用于优化深度神经网络的训练和推理性能。

window11系统CUDA、cuDNN 安装以及环境变量配置
pytorch-GPU版本官网地址
离线安装pytorch-gpu版本

3.Miniconda（可使用Miniforge替代）

安装

• 官网：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
• 更换国内源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
• conda官方库目录:https://anaconda.org/prometeia/repo
• 系统环境变量Path
  

修改conda默认channels、envs_dirs和pkgs_dirs

show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
auto_activate_base: true
envs_dirs:
  - D:\\ProgramData\\miniconda3\\envs
pkgs_dirs:
  - D:\\ProgramData\\miniconda3\\Lib\\site-packages

环境管理

清除索引缓存： conda clean -i 
创建：conda create -n <环境名>
激活：activate <环境名>
查看：conda env list
删除：conda remove -n <环境名>
安装新包：conda install -c conda-forge numpy
离线安装：conad install --offline <文件名>

conda环境下修改pip默认安装路径

参考
windows 环境下，Python pip 安装库的时候，默认安装在c盘，比如C:\Users\eric\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages
可以修改默认的安装路径，方便统一管理
查看目前默认安装路径

python -m site

site.py中，可以看到：

可以修改：

buglist

• 无法删除环境或者安装卸载包时，请确保具有权限

Conda与Venv共存方案

使用venv之前，先关闭conda

conda deactivate

4.python venv

python venv是一个用于创建和管理虚拟环境的模块。虚拟环境是一种可以在系统中隔离安装Python包的方法，避免与其他项目或系统级别的包发生冲突。

使用python venv的基本步骤如下：

• 创建虚拟环境：使用python -m venv <directory>命令，在指定的目录下创建一个虚拟环境，该目录会包含一个Python解释器和一些支持文件。通常，可以将虚拟环境命名为 .venv ，这样可以在终端中隐藏它，并且表明它的用途。
• 激活虚拟环境：使用source <directory>/bin/activate命令（Linux或MacOS）或call <directory>\Scripts\activate.bat命令（Windows）来激活虚拟环境。这样，就可以在虚拟环境中使用 pip 安装或卸载所需的包了。
• 退出虚拟环境：使用deactivate命令来退出虚拟环境。这样，就可以恢复到系统级别的Python解释器和包了。
• 删除虚拟环境：如果不再需要某个虚拟环境，可以直接删除它所在的目录即可。

5.python requirements

激活虚拟环境后，可以创建或使用requirements文件

• 用pip freeze > requirements.txt自动生成requirement.txt，执行成功后，会自动生成requirement.txt文件。
• 更换环境，分享项目的同时，带上requirement.txt文件！方便其他人配置。
• 安装requirement.txt，执行命令即可一键安装完所需要的第三方库。命令：pip install -r requirements.txt

6.Python项目打包发布

【Python】Python项目打包发布（一）（基于Pyinstaller打包多目录项目）
【Python】Python项目打包发布（二）（基于Pyinstaller打包PyWebIO项目）
【Python】Python项目打包发布（三）（基于Aardio打包多目录项目）
【Python】Python项目打包发布（四）（基于Nuitka打包PySide6项目)
【Python】制作安装包

7.VSCode

安装

• 官网

自定义代码块

Python文件说明头

{
  "HEADER": {
    "prefix": "hr",
    "body": [
      "#!/usr/bin/env python",
      "# -*- encoding: utf-8 -*-",
      "\"\"\"",
      "@File    :   $TM_FILENAME",
      "@Time    :   $CURRENT_YEAR/$CURRENT_MONTH/$CURRENT_DATE $CURRENT_HOUR:$CURRENT_MINUTE:$CURRENT_SECOND",
      "@Author  :   KmBase",
      "@Version :   1.0",
      "@License :   (C)Copyright 2022, KmBase",
      "@Desc    :   None",
      "\"\"\"",
      "",
      "$0"
    ]
  }
}

常用插件

• 待补充

8.Pycharm

自定义实时模板

Python文件说明头

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@File    :   $FILE_NAME$
@Time    :   $DATE$ $TIME$
@Author  :   KmBase
@Version :   1.0
@Contact :   
@Desc    :   None
"""

Python项目当前地址

import sys
from pathlib import Path


def app_path():
    """Returns the base application path."""
    if hasattr(sys, 'frozen'):
        # Handles PyInstaller
        return sys.executable  # 使用pyinstaller打包后的exe目录
    return Path(__file__).parent  # 没打包前的py目录

其他

• 教程：http://www.javatiku.cn/pycharm.html

9.第三方库

除了Matplotlib，Python还有这些可视化工具（一）