在Windows 10下搭建Python+VSCode数据分析台

为什么学习Python

python对我个人来说最吸引人的搭建地方就是学习起来简单,万物皆为变量,相信看过python之禅的各位一定知道,python是一门几乎简单到了极致的语言.开发脚本非常方便,并且有着大量的辅助计算库,在数据分析领域中简直就是buff拉满.常被用于数据分析,爬虫,自动化运维等领域。

另外python还可以作为胶水语言,数据可以迅速地组织多种不同语言构建的复杂代码库,例如利用c++开发的numpy.

python安装

+ python版本选择

python3中版本差异较大的版本必定是python3.5了,其中修改了几个数据类型的特性,并且从3.6开始支持了变量类型标注,使得python语言越来越专业化,从某种角度上来说,3.9可能是python3中入门难度最高的一个版本了(无编程基础).当然身边也有不少朋友反应,python3.9让他愿意使用python进行编程了.

+ anaconda还是python

如果是入门的话,我非常推荐使用anaconda.

anaconda集成了非常多的实用工具,而且之前是由python之父吉姆大叔监督的,里面选择的库都很实用,而且也减少了手动pip所花费的时间,而且在windows环境中配置也变得非常简单.另外就是库的亿华云计算安装路径,通过anaconda安装的库将默认安装在anaconda文件夹中,不需要额外设置,而python通过pip安装需要修改安装路径.

但是anaconda那么香,却不是商用免费的.所以如果是进行商用程序开发,还是建议使用原生python使用pip安装扩展库.

+ 安装

温馨提示,如果选择安装anaconda,在windows环境中只需要安装anaconda.另外在版本选择上,尽可能选择发布版.

python -- windows发布版(下载)

下载链接 : https://www.python.org/downloads/windows/

如下图,选择所需要的版本,下载后安装.中间也没上面幺蛾子,下一步下一步即可. 

python官方下载页面 

关于系统类型(64还是32)

可以通过 我的电脑 --> 属性 查看, 

我的电脑中的属性页面 

如果版本安装错误也不用太紧张,最多就是内存没办法发挥到极限,但是一般来说python也不太可能运行非常重型的脚本,所以不用过于担心,真的装错了可以重新安装.

安装检验

完成安装后可以通过 cmd打开python 

 

cmd中运行命令 > python  > python --version 

如果显示如上图,则证明你已经安装成功了,可以通过 exit() 或 quit()退出python.

anaconda -- windows 安装

通过anaconda官网下载

下载地址 https://www.anaconda.com/products/individual 

anaconda官方下载地址 

点击download即可,其实在主页上也不难发现,anaconda是专门

为数据科学优化打包的一个python官方合集包.

+ 通过anaconda清华下载

当然很多人在打开anaconda官网时会有问题,(可能需要科学上网)那么我们也可以使用镜像源下载

清华源anaconda地址 : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 

清华源anaconda下载地址 

其实不难发现,conda其实还有很多其他发行版本,我们这里介绍最简单的anaconda

单击链接进入版本列表,并且找到最新发行版,并且下载. 

选择所需要的anaconda版本 

下载完成后,开始安装,在下面这个界面中建议勾选.

另外一个需要注意的点在于 anaconda安装路径, 请务必记住,因为在后面ide设置中将会用到,否则会很麻烦.

 

anaconda安装过程中的局部 

勾选一, 是否将anaconda3添加到环境变量中.这里建议勾选,否则后面设置非常麻烦.很容易劝退

勾选二, 是否将anaconda设置为python默认的服务器租用运行环境.

安装完成后可以使用一下命令来确定anaconda是否安装成功. 

conda --version python --version 

关于库安装

可以使用pip进行安装,

关于pip具体使用方法可以在cmd中通过pip --help查看 

 

pip --help

最常用的就是

pip install <库名称> 

如果需要使用镜像可以

pip install <库名称> -i http://pypi.douban.com/simple/ 

vscode 安装

visual studio code 是微软开发的文本编辑器,但是由于社区开发非常给力,现在基本可以替代ide(集成开发环境).

下载地址: https://code.visualstudio.com 

 

vscode下载地址 

vscode安装并没有很多花哨的东西,下载完成后,下一步下一步即可,但是值得注意的是,关于库的设置与配置.

vscode配置

先来安装第一个库,中文翻译.

点击方格,并且在上面输入框中输入chinese,点击安装,即可获取vscode中文版. 

翻译库 

快捷键设置,个人比较推荐sublime,当然大家也可以按照自己需求设置,vscode支持 vim sublime等多种快捷键模式.

 python扩展包合集

python常用包合集.装了这个基本其他都可以不用安装了. 

 pylance语言包 

当然vscode不可能就那么点东西,否则也不会被誉为最适合python的开发环境之一.

pylance作为微软开发的python语言服务库,集成了pyright的功能,使得在vscode下完

成python编写变得更加容易.在这里我也分享一下自己的vscode设置,方便大家通过json进行修改.

vscode_json设置可以通过ctrl+shift+p打开,输入 >preferences: json找到 

ctrl + shift + p {           "python.languageServer": "Pylance", //python语言服务       // "python.languageServer": "Microsoft", // 语言服务二选一即可      "files.autoSave": "onWindowChange", //自动保存      "python.autoComplete.addBrackets": true, //代码补全      "python.pythonPath": "d:/Anaconda3/python.exe", //python 默认路径      "python.condaPath": "d:\\Anaconda3\\Scripts\\conda.exe", //conda 启动路径      "python.defaultInterpreterPath": "d:\\Anaconda3\\python.exe", //默认解释器      "python.formatting.provider": "black", // 格式化 可以选用 autopep8 / yapf / 或者black(各人推荐black)      "python.autoComplete.extraPaths": [      // 自动补全路径          "d:\\anaconda3\\lib\\site-packages",           "d:\\Anaconda3\\Scripts",      ],  } 

 

beautify 作为一个非常优秀的格式化工具,可以支持json文件(也是方便了解非结构化数据的格式,对数据分析很有帮助,建议安装.)

彩虹括号 Bracket pair colorizer, 一款优化代码括号特色的插件,

可以方便编程人员迅速了解代码格式情况,避免出现多括号或少括号的情况.

在vscode底部显示文件大小的工具,可以不安装.

todo,可以作为备忘录,也可以作为书签,非常实用.

最后为了表示感谢,这里附上一段快速配置pip的代码. 

# 文件名 Main.py import os import json def settingUpPipy(path: str = r"requirements.json"):     """     # 这是一个pip安装用函数     + 通过循环对os模块进行调用     """     with open(path, mode="r") as f:         res = f.read()     dic: dict = json.loads(res)     sources: dict = dic["sourcesAndPack"]     installLibs: list = []     for sor in sources:         for lib in dic["sourcesAndPack"][sor]:             os.system("pip3 install " + lib + " -i " + sor)             installLibs.append(lib)             print(" ")     for lib in installLibs:         os.system("pip3 install " + lib)         print(" ")     return installLibs if __name__ == __main__:     path = r"requirements.json"     print(path)     settingUpPipy(path) // 文件名 requirements.json {      "sourcesAndPack": {          "httpsb://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/": [             "dash"],         "https://pypi.douban.com/simple/": [             "akshare", "requests", "flask", "pandas"],         "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/": [             "tsshare", "balck", "numpy", "rich"]     } } 

 【责任编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

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