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人工智能序章:开发环境搭建Anaconda+VsCode+JupyterNotebook(零基础启动)

  • 作者简介:关注AIoT领域的嵌入式开发一枚,追逐未来时代的脉搏,记录路途中的技术成长
  • 本文由i机器未来原创,首发在CSDN
  • 订阅专栏: Python快速入门系列
  • 面向人群:零基础编程爱好者
  • 专栏计划:接下来会逐步发布跨入人工智能的系列博文,尽情期待 - Python快速入门系列- 快速入门Python数据科学系列- 人工智能开发环境搭建系列- 机器学习系列- 物体检测快速入门系列- 自动驾驶物体检测系列- …
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文章目录

1. 概述

目前主流的Python开发IDE主要有PyCharm、JupterNotebook,VsCode等,以前主流时PyCharm,随着VsCode插件的丰富,目前VsCode已经成为主流的顶流了。

本文将采用Anaconda+VsCode+JupyterNotebook的方案,环境安装完毕后,将拥有Python运行环境、常见的Python库例如python三剑客:Numpy、matplotlib、pandas、机器学习库sklearn全都有了。
python_fengmian

2. 安装Anaconda

2.1 概述

Anaconda,中文大蟒蛇,是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python、sklearn、numpy等180多个科学包及其依赖项。其简化了python软件包的安装,并且自动关联依赖,自动下载依赖的软件包,避免不必要的冲突,另外,anaconda最重要的功能就是创建虚拟环境,实现各种项目开发框架及版本的隔离。

2.2 下载anaconda

Anaconda的官方下载速度较慢,推荐使用清华大学的源下载,尽量选择日期较新的版本,根据操作系统版本选择对应的版本。

2.3 安装Anaconda

注意事项:不要有中文路径,安装过程无脑下一步即可。
安装完毕之后,python、pip等软件均已安装完毕。

2.4 测试Anaconda

在命令提示符输入

conda -V

查看conda版本,以确认conda环境是否生效。

PS C:\Users\zhoushimin> conda -V
conda 4.10.3

2.5 配置Anaconda

由于Anaconda官方服务器在国外,安装python软件包时下载速度巨慢,因此需要配置国内安装源,在这里使用清华大学的第三方源。

  • 首先找到配置文件【.condarc】,其在C盘用户目录下,如图:2如果不存在,则直接创建即可。
  • 打开文件后,将以下内容拷贝到文件中channels: - defaultsshow_channel_urls: truedefault_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/msys2custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  • 清除索引缓存 在命令行执行命令conda clean -i
  • 建立虚拟环境测试下载速度conda create -n myenv numpy测试时会发现下载包的速度杠杠的,测试完毕后,删除myenv虚拟环境conda remove -n myenv --all
  • 恢复官方安装源 如果使用第三方源出现问题,可以恢复官方安装源重试,恢复指令如下:conda config --remove-key channels

3. 配置pip国内安装源

使用pip安装软件包时,有些安装包下载速度特别慢,可以选择国内的安装源。

  • 安装源列表 以下安装源可以选择:# 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/# 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
  • 安装源的使用方式- 临时使用 以安装tensorflow使用阿里云安装源为例,在-i后面指定安装源即可 pip install tensorflow_gpu==2.3 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ - 永久使用 做如下配置后,无需再使用-i选项 pip install pip -U #升级 pip 到最新的版本后进行配置: pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  • 恢复官方安装源 如果安装源出现异常,恢复官方安装源的方式如下:```pip config unset global.index-url````

4. 安装VsCode

4.1 VsCode安装

4.2 VsCode中文支持

启动VsCode后,点击左侧的扩展功能栏,输入chinese,选择【简体中文】语言包安装重启即可转换为中文。
snipaste20220521_182320

4.3 VsCode设置之文件修改自动保存

开启了这个配置后,对文件的修改为自动保存,再也不会因为没有保存导致心血浪费了。
在这里插入图片描述

4.4 VsCode设置之自动补全

输入

editor.tabCompletion

开启自动补全
在这里插入图片描述

4.5 python插件的安装

点击VsCode左侧扩展工具栏,输入Python,选择第一个结果,然后在右侧点击安装即可。
在这里插入图片描述

4.6 jupter插件的安装

在这里插入图片描述

5. 验证安装环境

  • 测试python版本 启动命令提示符,输入python查看python版本,从下图中可知python版本为3.7.0在这里插入图片描述
  • 测试Vscode中运行jupter notebook 在目录下创建demo.ipynb文件,ipynb后缀为jupter notebook文件的后缀,在右侧的代码输入框内输入 import numpy as np print(np.__version__)查询numpy的版本,如果正确输出版本号,则说明环境搭建成功,从下图可知,numpy的版本号为1.21.2在这里插入图片描述

6. jupyter中常用的快捷键有哪些?

>Ctrl + Enter :运行代码
Shift + Enter:运行代码,光标定位到下一行
Tab : 代码补全
Shift + Tab / ? / ?? :查看文档
Esc:命令模式
Enter:编辑模式
命令模式下:
A:上面添加一个单元格
B:下面添加一个单元格
DD:删除一个单元格
M:Markdown
Y:代码
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本文转载自: https://blog.csdn.net/RobotFutures/article/details/124896539
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