人工智能學習概述—快手視頻
人工智能學習02-安裝—快手視頻
Python安裝
Python安裝分為兩種方法，一是從官網(https://www.python.org/)下載Python工具(比如python-2.7.msi)進行安裝，并設置Path環境變量；二是下載工具Anaconda集成環境進行安裝，Anaconda自帶Python工具。使用第二種方法比較簡單，而且對Python包管理也比較方便，推薦使用第二種方法。
Python開發工具安裝
從官網https://www.python.org/下載最新Python工具，Python工具分為兩個主要版本Python2.x與Python3.x，我們使用最新的Python 3.x進行安裝學習。
Pip包管理工具
安裝Python軟件后，升級pip包管理工具
python -m pip install --upgrade pip
使用pip安裝特定版本python庫
pip install package_name==version_number
使用pip卸載python庫
pip uninstall package_name
如果你有一個requirements.txt文件列出了所有需要的包和版本，你可以使用以下命令一次性安裝它們：
pip install -r requirements.txt
requirements.txt內容如下：
APScheduler3.10.4
dash2.10.2
DateTime5.1
fastapi[all]0.95.1
feffery-antd-charts0.0.1rc17
feffery-antd-components0.2.11
feffery-markdown-components0.2.10
feffery-utils-components0.2.0b12
Flask-Compress1.13
jsonpath-ng1.5.3
loguru0.7.0
openpyxl3.1.2
pandas1.5.3
passlib[bcrypt]1.7.4
Pillow10.2.0
psutil5.9.5
PyMySQL1.0.3
python-jose[cryptography]3.3.0
redis5.0.1
requests2.31.0
SQLAlchemy1.4.48
user-agents2.2.0
waitress==2.1.2
確保使用與你的Python版本相匹配的pip版本（例如，pip3對于Python 3）。在大多數現代系統中，pip通常默認指向Python 3的pip。
在某些情況下，你可能需要使用sudo（在Linux/macOS上）或管理員權限（在Windows上）來安裝全局包。但推薦使用虛擬環境（如venv或conda）來管理項目依賴，避免權限問題。例如，使用venv創建一個虛擬環境并激活它：
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate
在Windows上使用 myenv\Scripts\activate
pip install package_name
Anaconda工具安裝
使用Anaconda安裝與學習Python比較容易和方便，從清華大學開源軟件鏡像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/下載工具Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe，按照默認設置進行安裝即可，安裝完成后，在Window程序組中出現Anaconda工具入口，如下圖
通過命令工具Anaconda Prompt進入Python命令行環境，如下圖
輸入python進入python編程環境，如下圖
如果出現上述輸出，說明Python環境已經安裝正確。
Conda包管理工具
Conda是一個開源的包、環境管理系統，用于安裝多個版本的軟件包及其依賴關系并在它們之間輕松切換。以下是一些常用的conda命令：
創建新的conda環境：
conda create --name myenv
在這里，myenv是你想要命名的環境的名字。你可以選擇安裝特定版本的Python：conda create -n myenv python=3.6
列出所有的conda環境：
conda env list 或者conda info --envs
激活conda環境：
conda activate myenv
在這里，myenv是你想要激活的環境的名字。
退出當前的conda環境：
conda deactivate
刪除conda環境：
conda env remove --name myenv
在這里，myenv是你想要刪除的環境的名字。
安裝conda包：
conda install numpy
在這里，numpy是你想要安裝的包的名字。你也可以指定版本：
conda install numpy=1.18.5
更新conda包：
conda update numpy
在這里，numpy是你想要更新的包的名字。
卸載conda包：
conda remove numpy
在這里，numpy是你想要卸載的包的名字。
搜索conda包：
conda search numpy
在這里，numpy是你想要搜索的包的名字。
導出conda環境的依賴列表：
conda list --export > package-list.txt
在這里，package-list.txt是你想要導出的依賴列表的文件名。
conda install --yes --file package-list.txt
使用環境文件創建環境：
conda env create -f environment.yml
在這里，environment.yml是包含環境詳情的YAML文件。
導出當前環境到YAML文件：
conda env export > environment.yml
在這里，environment.yml是你想要導出的YAML文件的名字。
更新所有的conda包：
conda update --all
檢查conda更新：
conda update conda
查看某個命令的幫助信息：
conda --help或者conda install --help
在這里，install是你想要查看幫助信息的命令。
Python IDE工具
Python IDE開發工具很多，可以通過官網(https://www.jetbrains.com/pycharm/)下載免費工具PyCharm，配置Python環境(單獨安裝Python環境或Anaconda提供的Python環境)。
查看Anaconda配置虛擬環境命令：
conda env list
配置PyCharm IDE的Python環境
對于初學者可以使用Anaconda提供的網頁版開發工具，如下圖
點擊Jupyter Notebook進入網頁版Python編輯環境，如下圖
對于初學者，推薦安裝Anaconda工具，使用Jupyter Notebook學習Python。
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