Update 安装Python与配置.md
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fa0a39624c
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@ -1,19 +1,18 @@
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本篇主要介绍 Python 的安装与环境配置方法。Python作为一门通用型的编程语言，可以通过很多方法完成安装，同时，也可根据实际需求搭建不同类型的开发环境。由于 Jupyter 是最通用的开发环境，同时，Jupyter 本身也是 Notebook 形式的开发环境，非常适合初学者上手使用。因此，本次内容将主要采用 Jupyter Notebook/Jupyter Lab 来进行演示，本篇也将详细介绍如何通过通用科学计算平台 Anaconda 来进行 Python和Jupyter 的安装。
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本篇主要介绍 Python 的安装与环境配置方法。Python作为一门通用型的编程语言，可以通过很多方法完成安装，同时，也可根据实际需求搭建不同类型的开发环境。由于 Jupyter 开发环境是最通用的开发环境，同时，Jupyter 本身也是 Notebook 形式的编程环境，非常适合初学者上手使用。因此，本次内容将主要采用 Jupyter Notebook/Jupyter Lab 来进行演示，本篇也将详细介绍如何通过通用科学计算平台 Anaconda 来进行 Python和Jupyter 的安装。
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# 一、Anaconda下载与安装
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# 1 Anaconda下载与安装
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Anaconda 是一个工具包，将 Python 和许多与科学计算相关的库捆绑在一起，形成了一个方便的科学计算环境，你安装了 Ananconda 就相当于安装了 Python 外加这些模块和库，省去了自己下载和安装各种包的麻烦，方便初学者专注于学习 Python。
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Anaconda 是一个工具包，将 Python 和许多与科学计算相关的库捆绑在一起，形成了一个方便的科学计算环境，你安装了 Ananconda 就相当于安装了 Python 外加这些库，省去了自己下载和安装各种库的麻烦，方便初学者专注于学习 Python。
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此处，我们采用 Anaconda 进行 Python 安装和开发环境搭建。
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此处，我们采用 Anaconda 进行 Python 安装和开发环境搭建。
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## 1、下载Anaconda
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## 1.1 下载Anaconda
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访问Anaconda官网（https://www.anaconda.com），在下拉菜单中的Products里选择Individual Edition，个人版，同时也是免费版。此版本中不涉及付费内容，可供个人用户使用。
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访问Anaconda官网（https://www.anaconda.com），在下拉菜单中的 Products 里选择 Individual Edition，个人版，同时也是免费版。此版本中不涉及付费内容，可供个人用户使用。
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@ -21,7 +20,7 @@ Anaconda 是一个工具包，将 Python 和许多与科学计算相关的库捆
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此时，可根据自身操作系统进行选择下载
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此时，可根据自身操作系统进行选择和下载。
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@ -30,7 +29,7 @@ Anaconda 是一个工具包，将 Python 和许多与科学计算相关的库捆
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- 链接：https://pan.baidu.com/s/1IEasB0epWpPRhgYdgSCHaA
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- 链接：https://pan.baidu.com/s/1IEasB0epWpPRhgYdgSCHaA
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- 提取码：i6zj
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- 提取码：i6zj
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## 2、安装Anaconda
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## 1.2 安装Anaconda
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下载完成后，即可开始安装。双击安装文件，进入欢迎界面，点击 Next。
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下载完成后，即可开始安装。双击安装文件，进入欢迎界面，点击 Next。
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@ -52,11 +51,11 @@ Anaconda 是一个工具包，将 Python 和许多与科学计算相关的库捆
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无序安装VS Code，直接跳过即可。
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无需安装VS Code，直接跳过即可。
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安装完成后，在开始菜单栏，或者软件安装位置，找到Anaconda Navigator并打开。
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安装完成后，在开始菜单栏，或者软件安装位置，找到 Anaconda Navigator 并打开。
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@ -64,34 +63,32 @@ Anaconda 是一个工具包，将 Python 和许多与科学计算相关的库捆
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我们能看到Anaconda中集成了非常多数据科学计算相关的功能，并且，在安装过程中，也完成了Python的安装和环境变量的设置，以及Jupyter和PyCharm的安装。其中Jupyter是本次学习将用到的代码编辑工具，而PyCharm则是一款集成开发环境（IDE），本次学习并不涉及。
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我们能看到 Anaconda 中集成了非常多数据科学计算相关的功能，并且，在安装过程中，也完成了 Python 的安装和环境变量的设置，以及 Jupyter和PyCharm 的安装。其中 Jupyter 是本次学习将用到的代码编辑工具，而 PyCharm 则是一款集成开发环境（IDE），本次学习并不涉及。
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## 3、启动Jupyter
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## 1.3 启动Jupyter
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我们能够看到，在Anaconda中有两个Jupyter组件，一个是**Jupyter Notebook**，一个是**Jupyter Lab**。其中，Lab是NoteBook的升级版，用户交互界面更加友好，并且拥有许多额外辅助功能，例如代码框分屏、文件管理系统等，但相比NoteBook，Lab并不支持第三方插件，因此如果是想使用Jupyter丰富的插件，则只能选择NoteBook。不过二者在实际编程功能使用上没有区别，本次学习推荐使用Jupyter Lab。
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我们能够看到，在 Anaconda 中有两个 Jupyter 组件，一个是**Notebook**，一个是**JupyterLab**。其中，Lab 是 Notebook 的升级版，用户交互界面更加友好，并且拥有许多额外辅助功能，例如代码框分屏、文件管理系统等，但相比 Notebook，Lab 并不支持第三方插件，因此如果是想使用 Jupyter 丰富的插件，则只能选择 Notebook。不过二者在实际编程的功能使用上没有区别，本次学习推荐使用 JupyterLab。
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点击Jupyter Lab，启动相关服务，系统会自动打开浏览器并进入到Jupyter Lab界面。
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点击 JupyterLab，启动相关服务，系统会自动打开浏览器并进入到 JupyterLab 界面。
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能够成功弹出浏览器窗口，则说明安装成功。如果浏览器关闭，再次点击Anaconda中JupyterLab组件中的Launch即可再次打开Jupyter界面。
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能够成功弹出浏览器窗口，则说明安装成功。如果浏览器关闭，再次点击 Anaconda 中 Jupyter Lab 组件中的 Launch 即可再次打开 Jupyter 界面。
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或者在浏览器里直接输入 http://localhost:8890/lab。
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或者在浏览器里直接输入 http://localhost:8890/lab。
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# 二、Jupyter基本操作
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# 2 Jupyter基本操作
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接下来，简单介绍 Jupyter 的基本操作。
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接下来，简单介绍 Jupyter 的基本操作。
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## 1、简单代码编写尝试
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## 2.1 简单代码编写尝试
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在 Jupyter Lab 主界面中，左边是文件目录，右边是编程界面，首次登陆时，点击 Python3 即可创建一个新的编程文件。
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在 JupyterLab 主界面中，左边是文件目录，右边是编程界面，首次登陆时，点击 Python3 即可创建一个新的编程文件。
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@ -99,7 +96,7 @@ Anaconda 是一个工具包，将 Python 和许多与科学计算相关的库捆
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同时，在左侧文件目录，也会出现一个新的ipynb文件，也就是正在编辑的代码文件。
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同时，在左侧文件目录，也会出现一个新的`ipynb`文件，也就是正在编辑的代码文件。
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> ipynb 文件是 ipython Notebook 的简写，Jupyter 脱胎于 ipython 编辑器，因此 Jupyter 文件仍然保留了 ipynb 的文件类型命名方式。
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> ipynb 文件是 ipython Notebook 的简写，Jupyter 脱胎于 ipython 编辑器，因此 Jupyter 文件仍然保留了 ipynb 的文件类型命名方式。
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@ -109,27 +106,30 @@ Anaconda 是一个工具包，将 Python 和许多与科学计算相关的库捆
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也就是令`a = 1`，然后 shift+enter 执行该代码。执行完成后，会自动新生成一个 cell，接下来的代码就可以在新生成的 cell 中执行。在新生成的 cell 中，输入`a`能够看到，返回结果就是`a`的赋值。
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也就是令`a = 1`，然后`shift+enter`执行该代码。执行完成后，会自动新生成一个 cell，接下来的代码就可以在新生成的 cell 中执行。在新生成的 cell 中，输入`a`能够看到，返回结果就是`a`的赋值。
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至此，我们就完成了一次简单的 Python 代码编写和运行。
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至此，我们就完成了一次简单的 Python 代码编写和运行。
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## 2、Notebook式编辑环境
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## 2.2 Notebook式编辑环境
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将代码写入一个个**cell**，代码文件由一个个cell组成，书写代码时就像一行一行在记笔记，就是所谓的Notebook式的代码编辑环境。Notebook式代码编辑环境其实也是REPL（Read Eval Print Loop）环境的一种，即交互式编译。简单来说，交互式编译就是指允许用户逐行输入代码、逐行查看结果，从而逐行进行调试。这无疑是大幅降低了代码编写的难度，这也是建议Python初学者使用Jupyter的原因。
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将代码写入一个个**cell**，代码文件由一个个cell组成，书写代码时就像一行一行在记笔记，就是所谓的 Notebook 式的代码编辑环境。Notebook 式代码编辑环境其实也是 REPL（Read Eval Print Loop）环境的一种，即交互式编译。简单来说，交互式编译就是指允许用户逐行输入代码、逐行查看结果，从而逐行进行调试。这无疑是大幅降低了代码编写的难度，这也是建议 Python 初学者使用 Jupyter 的原因。
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## 3、Jupyter的基本操作
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## 2.3 Jupyter的基本操作
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由于后续Jupyter将作为主力代码编辑器，因此我们有必要深入了解Jupyter的一些常用功能。当然，Jupyter本身也是一个独立的软件，具体软件的功能介绍可以查看[Jupyter](https://jupyter.org/)官网（https://jupyter.org），里面有Jupyter所有功能的完整介绍。
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由于后续 Jupyter 将作为主力代码编辑器，因此我们有必要深入了解 Jupyter 的一些常用功能。当然，Jupyter 本身也是一个独立的软件，具体软件的功能介绍可以查看 [Jupyter](https://jupyter.org/) 官网（https://jupyter.org），里面有 Jupyter 所有功能的完整介绍。
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此处先介绍实际学习过程中常用功能。
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此处先介绍实际学习过程中常用的功能。
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### (1).cell类型选择
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### （1）cell类型选择
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在Jupyter中，每个cell除了代码以外，还可以使用Markdown语法输入文本内容，以及尚未确定格式的草稿。选定一个cell后，选择code则是代码内容，选择Markdown则是使用Markdown语法输入文本内容，选择Raw则是草稿内容，不会输出任何结果。
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在 Jupyter 中，每个 cell 除了代码以外，还可以使用 Markdown 语法输入文本内容，以及尚未确定格式的草稿。
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- 选定一个 cell 后，选择 code 则是代码内容；
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- 选择 Markdown 则是使用 Markdown 语法输入文本内容；
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- 选择 Raw 则是草稿内容，不会输出任何结果。
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@ -137,19 +137,19 @@ Anaconda 是一个工具包，将 Python 和许多与科学计算相关的库捆
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同样，是`shift+enter`执行markdown语法。
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同样，是`shift+enter`执行 Markdown 语法。
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可以看出，jupyter还是个不错的笔记工具，同时，也非常适合编写数据分析报告。
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可以看出，jupyter 还是个不错的笔记工具，同时，也非常适合编写数据分析报告。
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### (2).cell不同模式及快捷键
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### （2）cell不同模式及快捷键
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cell有两种不同模式，选中cell时是 **command（命令）** 模式，而单击cell内，出现光标闪烁时，则是进入了cell内容的 **edit（编辑）** 模式，在编辑模式下，可以进行内容输入，而在命令模式下，则可使用一些cell快捷键对其进行操作。
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cell 有两种不同模式，选中 cell 时是 **command（命令）** 模式，而单击 cell 内，出现光标闪烁时，则是进入了 cell 内容的 **edit（编辑）** 模式，在编辑模式下，可以进行内容输入，而在命令模式下，则可使用一些 cell 快捷键对其进行操作。
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快捷键 | 操作| 快捷键 | 操作
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快捷键 | 操作| 快捷键 | 操作
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a | 在上方插入一个cell | b | 在下方插入一个cell
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a | 在上方插入一个cell | b | 在下方插入一个cell
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x | 剪切该cell | c | 复制该cell
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x | 剪切该cell | c | 复制该cell
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v | 在cell下方粘贴复制的cell | m | 转为markdown模式
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v | 在cell下方粘贴复制的cell | m | 转为markdown模式
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@ -157,19 +157,20 @@ y | 转为code模式 | r | 转为raw模式
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z | 撤销操作 | 双击d | 删除该cell
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z | 撤销操作 | 双击d | 删除该cell
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### (3).Jupyter Lab文件管理系统
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### （3）JupyterLab 文件管理系统
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相比Jupyter Notebook，Jupyter Lab拥有非常便捷的文件管理系统，我们前面已经尝试，当创建一个新的ipy文件时，左侧文件栏将出现对应文件。Jupyter Lab左侧就是其文件管理界面，在其中，我们可以进行文件创建、文件夹创建、文件上传等操作。
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相比 Notebook，JupyterLab 拥有非常便捷的文件管理系统，我们前面已经尝试，当创建一个新的`ipy`文件时，左侧文件栏将出现对应文件。JupyterLab 左侧就是其文件管理界面，在其中，我们可以进行文件创建、文件夹创建、文件上传等操作。
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### (4).Jupyter Lab文件系统主目录及修改方式
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### （4）JupyterLab 文件系统主目录及修改方式
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那么，我们创建的ipy文件存在哪呢？初次Anaconda，一般系统会默认Jupyter的主目录就是系统的文档目录。但文档目录在C盘下，如果是首次安装jupyter，并想要切换默认主目录，想要单独设置一个文件夹作为默认主目录，可以按照如下步骤进行操作：
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那么，我们创建的`ipy`文件存在哪呢？<br>
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在 Anaconda 中，一般系统会默认 Jupyter 的主目录就是系统的文档目录。但文档目录在 C 盘下，如果是首次安装 Jupyter，并希望单独设置一个文件夹作为默认主目录，可以按照如下步骤进行操作：
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**在anaconda中打开CMD.exe Prompt，进入命令行界面**
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**在 Anaconda 中打开 CMD.exe Prompt，进入命令行界面**
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@ -180,7 +181,7 @@ z | 撤销操作 | 双击d | 删除该cell
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**生成jupyter配置文件**
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**生成 Jupyter 配置文件**
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在命令行中，输入
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在命令行中，输入
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@ -200,7 +201,7 @@ jupyter notebook --generate-config
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可以用文本编辑器打开，能够看到所有的Jupyter可选配置。
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可以用文本编辑器打开，能够看到所有的 Jupyter 可选配置。
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@ -213,22 +214,21 @@ jupyter notebook --generate-config
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**查看新的主目录**
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**查看新的主目录**
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进入对应文件夹位置，查看文件夹内文件和Jupyter Lab内显示文件是否一致。
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进入对应文件夹位置，查看文件夹内文件和 JupyterLab 内显示文件是否一致。
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至此，新的主目录文件设置成功。当然，任何对主目录文件的操作都会同步至Jupyter Lab的文件栏页。
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至此，新的主目录文件设置成功。当然，任何对主目录文件的操作都会同步至 JupyterLab 的文件栏页。
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> 不难发现，Jupyter文件系统主目录就类似于其他编程语言的操作空间概念。
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> 不难发现，Jupyter文件系统主目录就类似于其他编程语言的操作空间概念。
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### (5).停止ipy进程
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### （5）停止`ipy`进程
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由于Python代码在运行过程中，对象都存储在内存中，因此，为了合理控制内存，在必要的情况下需要手动终止Jupyter进程。此时可以使用左 侧栏的KERNEL SESSIONS功能，进行操作。
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由于 Python 代码在运行过程中，对象都存储在内存中，因此，为了合理控制内存，在必要的情况下需要手动终止 Jupyter 进程。此时可以使用左侧栏的 KERNEL SESSIONS 功能，进行操作。
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点击shut down即可关闭对话。
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点击 SHUT DOWN 即可关闭对话。
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