【开发环境】MacBook M系列芯片环境下搭建完整Python开发环境

news2024/10/7 18:20:27

文章目录

  • Anaconda和Python的关系?
      • 1. Python
      • 2. Anaconda
  • 安装Anaconda
  • Pycharm整合Anaconda
  • 运行你的Python代码

Anaconda和Python的关系?

如果有简单了解过Python语言的,那么你很容易就会听到有人会叫你安装Anaconda。
那么Anaconda是什么?他和Python有什么关系?
Anaconda 和 Python 在使用上有明显的区别,尽管两者都紧密相关。以下是它们之间的主要区别以及安装 Anaconda 后对 Python 的需求情况:

1. Python

Python 是一种编程语言,广泛应用于多种编程任务,包括网页开发、数据科学、人工智能、自动化等。Python 语言的安装通常仅包括编译器和标准库。

2. Anaconda

Anaconda 是一个开源的 Python 和 R 语言的发行版,专为科学计算、数据科学、机器学习等领域设计。Anaconda 包括:

  • Python 编译器:也就是说,安装 Anaconda 实际上已经包含了 Python。
  • Conda:一个包管理器和环境管理器,它允许用户创建隔离的环境以防止包之间的冲突。
  • 大量预安装的库:Anaconda 预安装了许多用于数据科学和机器学习的库,如 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib 等,这些在标准 Python 安装中并不包含。
  • 简化的包管理:Conda 使得安装、管理复杂的软件包和依赖关系变得更加简单,尤其是在涉及到数据科学的计算库时,这些库可能需要复杂的安装过程。

如果你已经安装了 Anaconda,那么你实际上已经安装了 Python。因此,通常情况下,你不需要再单独安装 Python。Anaconda 通过 Conda 提供了一个完整的环境,适合于需要大量科学计算和数据处理库的用户。

  • 单独的 Python:如果你的工作主要是编程、网站开发或需要最小化环境,可能会倾向于使用只安装 Python 的方式。这样可以让你完全控制所安装的库,保持环境的轻量级。
  • Anaconda:对于数据科学家和研究人员来说,Anaconda 提供了一个即开即用的大型科学计算库集合,非常适合需要频繁使用数据处理和科学计算库的场景。

总的来说,如果你的工作或学习需要涉及到大量的数据处理和科学计算,使用 Anaconda 是一个非常好的选择,因为它简化了许多复杂的安装和配置过程。如果你只是需要 Python 本身,并且希望保持环境的简洁,那么单独安装 Python 可能是更好的选择。
所以,按照现在的情况,直接用Anaconda就好了,虽然大一点,但是绝对方便。
如果你是Windows用户,直接看下面这篇文章就好了,非常全面了:
Windows处理Anaconda

如果是Mac用户,直接跳转到下面Anaconda的概念和功能讲解部分就行了。

安装Anaconda

进入到Anaconda的官网进行下载
Anaconda
这里Anaconda会将下载链接发送到你的邮箱,所以你需要填入邮箱,然后到邮箱中去进行下载
之后那个下载链接中会让你选择芯片类型,请记住选择你对应的芯片类型。
在这里插入图片描述
下载完毕Anacoonda的安装包之后,无脑进行安装就好了,安装之后打开Anaconda如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
然后你可以再Anaconda中安装对应的python包,并且创建你自己的环境。
在这里插入图片描述

Pycharm整合Anaconda

在你下载完毕Anaconda之后,再Setting中打开Python interpreter
在这里插入图片描述
就可以再红色箭头的位置选择你要使用的Anaconda环境,从而达到不同的开发环境的隔离。
如下这些就是你当前环境支持的包信息
在这里插入图片描述

运行你的Python代码

在这里插入图片描述
之后随便创建一个py文件,然后进行运行即可
到此,MacBook上安装Python环境就已经完成了

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