Python的下载和安装_Python编程之路

作者: 网络编程  发布:2019-12-07

原文发布在特克斯博客www.susmote.com

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之前给大家讲了关于python的背景知识,还有Python的优点和缺点,相信通过之前的介绍很多人已经清楚自己到底要不要选择学习Python,如果已经很有兴趣了,那么你就可以自己查看一些有关Python的官方文档,或是买本书啃啃,如果你暂时还没什么兴趣,也不要着急放弃,尝试着多看几节课,如果实在没兴趣也实属正常,Python也不是最好的语言

 

Python的下载

Python的下载很简单,直接进入官网

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点击Downloads

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有两个版本供我们选择,一个是Python3,还有一个是Python2,我们选择下载Python3的稳定版本,上面他直接显示的windows版的,如果要下载其他版本请选择系统,官网上很明了,我就不做过多解释。

Linux端的只有源码文件,下载下来即可

当然可能你需要下载某个特定版本的Python,这时你只需要往下滚动,下面有Python的所有版本

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同时也有各个版本详细的发布时间,有兴趣的可以了解以下

 

Python科学计算发行版

Anaconda:

anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 [1]  因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 515 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。

 

Python的安装

Python可以运行在目前所有主流的平台上,如Linux、windows、Mac os X,由于笔者不是很常用Mac os X,所以安装课程主要分Linux和Windows两个平台来讲

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Linux

Linux本身带有Python解释器

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只是版本是2.6的,为了支持以后的开发,所以我建议用python3的稳定版

Linux下Python安装只能通过源码编译安装

1.首先还是要安装依赖环境,我们通过yum来安装即可

# yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel

2.然后创建一个python的目录,一般创建在/usr/local/python3

# mkdir -p /usr/local/python3

3.把下载的python安装包移动到这个目录

# mv /root/Python-3.6.5rc1.tgz /usr/local/python3

4.解压python安装包

# tar -zxvf Python-3.6.5rc1.tgz

5.进入解压后的目录编译安装

# cd Python-3.6.5
# ./configure --prefix=/usr/local/python3

make

# make

make install

# make install

6.建立软连

# ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3

7.配置环境变量

# vim ~/.bash_profile
# .bash_profile
# Get the aliases and functions
if [ -f ~/.bashrc ]; then
. ~/.bashrc
fi
# User specific environment and startup programs
PATH=$PATH:$HOME/bin:/usr/local/python3/bin
export PATH

记得修改完后保存退出,然后执行以下命令

# source ~/.bash_profile

8.检测是否配置成功

# python --vertion 或者 python3 --version

到这一步python全部安装完成了,之后你可以安装pip以及其他的python包管理器

 

Windows

windows下的安装很简单,下载好可以运行的安装包后,直接点击安装即可,当然windowns下也有很多类型

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我在这不多做介绍了

安装完后想要在命令行直接运行python解释器,还需要配置环境变量

金沙澳门官网 ,下面我重点介绍windowns下python环境变量的配置

首先右键此电脑点击属性

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选择高级系统设置

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选择环境变量

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选择编辑系统变量中的path

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添加python的安装目录即可

注意各个路径之间用分号隔开

# D:UserssmarterAnaconda3

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