非零基础自学人工智能 2 人工智能基础 - Python基础 2.1 Python开发环境搭建

「爱情、让人受尽委屈。」 2024-03-22 14:08 22阅读 0赞

### 非零基础自学人工智能 ###

#### 文章目录 ####

*   *  非零基础自学人工智能
     *   *  2 人工智能基础 - Python基础
         *   *  2.1 Python开发环境搭建
             *   *  2.1.1 下载Miniconda运行环境
                 *   *  Python运行环境
                     *  安装Python运行环境
                     *  下载Miniconda
                 *  2.1.2 Miniconda安装和测试
                 *   *  安装Miniconda
                     *  配置环境变量
                     *  验证是否安装成功
                     *  开发第一个Python程序
                 *  2.1.3 Pycharm安装和代码运行
                 *   *  Pycharm
                 *  2.1.4 Jupyter安装和代码运行
                 *   *  Jupyter
                 *  2.1.5 Jupyter常用快捷键
                 *  2.1.6 Conda虚拟环境创建与Python模块安装
                 *   *  Conda虚拟环境
                     *  安装Python模块
                 *  2.1.7 关联虚拟环境运行代码

![在这里插入图片描述][80d4f92ef5fa413eab4910628589ae01.png_pic_center]

#### 2 人工智能基础 - Python基础 ####

##### 2.1 Python开发环境搭建 #####

###### 2.1.1 下载Miniconda运行环境 ######

###### Python运行环境 ######

![在这里插入图片描述][26a2e72080904c3f9f045505e09dc7f2.png_pic_center]

在公司里面做为AI算法工程师，大部分工作时都会使用python语言，但是做人工智能不一定非要Python。

![在这里插入图片描述][77874671d57e4b12934914b1659a69f8.png_pic_center]

###### 安装Python运行环境 ######

![在这里插入图片描述][3fbe69afe0e346f48fb8588ec7515ce3.png_pic_center]

conda 和 pip 的区别：

*  Pip is a package manager that is specifically designed to install Python packages exclusively.In contrast,Conda is an open-source installer and package-management tool that can also handle both Python and non-Python library dependencies.
    
    Pip是一个专门为安装Python包而设计的包管理器。相反，Conda是一个开源安装程序和包管理工具，它也可以处理Python和非Python库依赖项。
 *  Conda offers virtual environment capabilities and can run on multiple operating systems like Windows,Linux,and macOS.With Conda,you will be able to create,load,save,and switch between different environments.
    
    Conda提供虚拟环境功能，可以在Windows、Linux和macOS等多个操作系统上运行。使用Conda，您将能够创建、加载、保存和在不同环境之间切换。

###### 下载Miniconda ######

推荐从清华镜像下载安装包，因为从官网下载比较慢  
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

![在这里插入图片描述][a8bb98fb7b7a444f990a4ee3d6fa1524.png_pic_center]

打开网页后，下拉到最后找到Miniconda3-latest前缀的文件，

![在这里插入图片描述][c244f6f4a4184ae4a4bcdf9dcb2e065d.png_pic_center]

或者网页中直接搜索Miniconda3-latest,都可以找到如下图这些安装文件。如果是windows64位系统，则可以选择下载图中红色框中的安装文件，其它系统可以根据文件名称选择对应的安装文件。

![在这里插入图片描述][0373f40b2cde428bbbfb8f6421e2074e.png_pic_center]

等待下载完成即可。

###### 2.1.2 Miniconda安装和测试 ######

###### 安装Miniconda ######

![在这里插入图片描述][08156ca34799484cb1ad1d51557f0413.png_pic_center]

直接双击运行安装程序

![在这里插入图片描述][ec241f7762e840f7a2317639f171bf03.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][9d35bb1c27024366a9973d133a0f74d0.png_pic_center]

我同意

![在这里插入图片描述][e444f62e1bd742aab784911318a7307e.png_pic_center]

为所有用户安装，next

![在这里插入图片描述][cd4c9e9ef1af40369d65ae7f0276105b.png_pic_center]

根据实际需要修改安装路径，next

![在这里插入图片描述][57fabcd088af4517ad34f5170ac8df92.png_pic_center]

保持默认，安装

> 这里和老师的有点点不一样，可能是笔者机器上有anaconda的原因，它没有提示我要将环境变量加入path

![在这里插入图片描述][4f422539cf214f0a81193eea22a07584.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][8ef8f63d5b2e495ca2c177e2dd868ad6.png_pic_center]

安装完成，next

![在这里插入图片描述][6a9d2424e1df4dc5b8fc64f11208baa1.png_pic_center]

取消对钩，结束

![在这里插入图片描述][c678a8e3faf04944a4d1faf445672818.png_pic_center]

大概目录结构就是这样

![在这里插入图片描述][a6c3dc6851bd4386b086e85b58cd4286.png_pic_center]

其实我们打开miniconda 的控制台，查看全部的虚拟环境，也可以看到anaconda的

![在这里插入图片描述][b846e75f513f4be3a89821249eaacbef.png_pic_center]

这两个好像是不冲突的

###### 配置环境变量 ######

![在这里插入图片描述][94877dbc2cd2430f91ca74c394d95191.png_pic_center]

###### 验证是否安装成功 ######

cmd 打开命令行查看，输入conda info。

![在这里插入图片描述][aa62039bb508455db75b42a1a265e97f.png_pic_center]

这就和我们的miniconda 锁死了，当然我们也可以在anaconda的控制台中看看

![在这里插入图片描述][42cd32dd51c749f18bc2c7ed0316e8f3.png_pic_center]

不冲突，就这样

![在这里插入图片描述][a0ecad0f0418475b82ec5f904a9b7a8e.png_pic_center]

设置一下不只读

![在这里插入图片描述][f6e858c2807d4195b2efa354dcc4eaea.png_pic_center]

当然我们直接打开miniconda 的控制台是一样的

![在这里插入图片描述][9df2c60b884249799fa5da014d9de4ff.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][7be140cad2d54ce6a18fc60d05f352b7.png_pic_center]

没区别，就这样

###### 开发第一个Python程序 ######

![在这里插入图片描述][b5e0d24833db41fd937b8991fb333833.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][cb4e9fd85ee947439846f40165b5f6df.png_pic_center]

###### 2.1.3 Pycharm安装和代码运行 ######

###### Pycharm ######

这里笔者就不再细述了，贴上一篇笔者之前写过的文章

[https://dingjiaxiong.blog.csdn.net/article/details/128884222][https_dingjiaxiong.blog.csdn.net_article_details_128884222]

![在这里插入图片描述][e4daf96d735b46eaa80605334715ff30.png_pic_center]

从创建项目开始吧，这次我们关联我们热乎的miniconda 环境

![在这里插入图片描述][a74baf89a4f54a62958e11b385057a23.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][366fb86d1e864199a0f0644bc49c463d.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][58fc4c15ab7e4ab89562b125d61ebf19.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][12041ae3f0094d209caf4024d0121fa1.png_pic_center]

直接创建

![在这里插入图片描述][25167294f2184b768c59e6be77e7ee76.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][5e4232493c75467c85a24305b574136d.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][2f3a72d13aa04b16b7a559fcb9105299.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][f18064c536b248649cba49a3f3198fc6.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][f11725ecff394479b118244db9812dea.png_pic_center]

###### 2.1.4 Jupyter安装和代码运行 ######

###### Jupyter ######

Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直  
接在代码块下显示的程序。

【1】安装

conda install jupyter notebook

![在这里插入图片描述][3472acc2c5f34b0791ba9da8f8379c00.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][1a82729447104198972ef0f535eb49d4.png_pic_center]

【2】启动

切换到想要开发代码的目录，输入命令`jupyter notebook`

![在这里插入图片描述][271ae3515db34824a53118d5ce44ce88.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][643a2055756a41d1aadd332cdd739a03.png_pic_center]

浏览器自动弹开了，并且是我们的mycode 目录

【3】创建脚本

![在这里插入图片描述][0d82515a73954d3c91fc766afee758a0.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][94385b15583649ceacf6dfe0472b4266.png_pic_center]

在单元格cell 中输入代码后，Ctrl + enter 执行

![在这里插入图片描述][154f54546eea416d94536808f778b002.png_pic_center]

没问题

> 【注意事项】
> 
>  *  jupyter脚本后缀是ipynb，不是py
>  *  创建脚本前，一般首先切换到相应目录位置，因为jupyter管理页面无法切换到上级目录

###### 2.1.5 Jupyter常用快捷键 ######

【b】当前单元格下方创建新单元格cell

![在这里插入图片描述][18645478b15645f58c8e06d2a1c2b6e4.png_pic_center]

【a】当前单元格上方创建新单元格cell

![在这里插入图片描述][a4b8b3085aef41389117842a9f783c1d.png_pic_center]

【shift + enter】执行代码，光标会跳到下方的cell，如果下方没有cell，会创建一个新cell 并跳入

![在这里插入图片描述][60e66a75a09f4269b035c55daf924ddf.png_pic_center]

> 【注意事项】
> 
>  *  绿色框为编辑模式，可以输入代码
>  *  蓝色框为命令行模式，可以输入一些快捷键【ESC 可以从编辑模式切换到命令行模式】
>     
>     ![在这里插入图片描述][ecf41c85e7d54c3396dba5b4ce5bec57.png_pic_center]
>     
>     鼠标点入单元格，回到编辑模式
>     
>     ![在这里插入图片描述][7529bc5ef82f4dde9fcc18795981e35a.png_pic_center]

在命令行模式下，按键m 可以将单元格cell 从代码模式切换到Markdown 模式

![在这里插入图片描述][1ca208e47cf34786b1b2df7c30427757.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][918880eba3554bab91215d95e1af8e8c.png_pic_center]

###### 2.1.6 Conda虚拟环境创建与Python模块安装 ######

###### Conda虚拟环境 ######

> 搭建虚拟环境

【1】创建虚拟环境

conda create --name 环境名 python=python版本

`conda create --name my_first_env python=3.6`

![在这里插入图片描述][9c09dc1d98534827aa8e2aa270d8cb86.png_pic_center]

基本上和anaconda 一毛一样

直接回车，默认y

![在这里插入图片描述][8fe0ac42f4914aec9c59a087abadeed8.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][f5920c83fbe24af4bb6e27855392ee2d.png_pic_center]

这样就创建完成了

【2】切换进入虚拟环境

`conda env list`：罗列出所有已有环境

![在这里插入图片描述][b31ef6c81a3e44ceba2f0b28849efec9.png_pic_center]

`conda activate 环境名`：切换进入虚拟环境

![在这里插入图片描述][c8254176b398430cb21396070cdc4e2c.png_pic_center]

`conda list`：查看当前虚拟环境中，所有安装过的程序

![在这里插入图片描述][85f890270c9b45ef9834faa498683421.png_pic_center]

`pip list`：查看当前环境中，所有python的模块

![在这里插入图片描述][741136b5484c456da589aaa8ed61c7f7.png_pic_center]

###### 安装Python模块 ######

> 【第一种方式】pip install

① 配置镜像

进入用户目录

![在这里插入图片描述][224b9f2f49d04bf2ba2c741364651b2c.png_pic_center]

创建pip 文件夹，在pip 文件下，创建pip.ini 文件

![在这里插入图片描述][c36eb3559dee483c9bcca26879695cc3.png_pic_center]

输入以下内容

[global]
    index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    [install]
    trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

![在这里插入图片描述][811977e0d8164e44b6da49f6b15eb764.png_pic_center]

> 【注意】
> 
> 这是Windows 方法
> 
> 如果是Linux 系统，则在根目录下创建或修改 ~/.pip/pip.conf配置文件，内容一样

② 安装模块

以安装numpy为例，`pip install numpy`

\[当然也可以指定版本\]

![在这里插入图片描述][1a949a3d21d849a6887bd1bb336bcffc.png_pic_center]

等待安装完成即可

![在这里插入图片描述][12bc72ad7235465387c56325e9516781.png_pic_center]

查看一下当前所有python 模块

![在这里插入图片描述][e343b4175e8e4785bbd2b7873d782b16.png_pic_center]

③ 卸载模块

`pip uninstall 模块名`：卸载已经安装的模块

![在这里插入图片描述][9b347a9f442347e9acdfa5340b1eed5d.png_pic_center]

> 第二种方式：conda install

① 配置镜像

同样是在C盘 用户目录下，创建文件`.condarc`

![在这里插入图片描述][7a658d5862be4a3e81f5cea7159fc34c.png_pic_center]

输入以下内容

show_channel_urls: true
    default_channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
    custom_channels:
      conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    channel_priority: flexible

![在这里插入图片描述][19b3c560edc94ab0a9792aa3a8c99c67.png_pic_center]

② 安装模块

还是以安装numpy 为例，命令`conda install numpy`

![在这里插入图片描述][86065bd5599a45b88bf7e9ca52425b29.png_pic_center]

`conda list`：查看当前环境的已有模块

![在这里插入图片描述][dd60f6fb36244a99a3abfcd992241573.png_pic_center]

同样，conda 的卸载模块命令`conda uninstall 模块名`

![在这里插入图片描述][c145f7f552d744bc82f7ea7dc33259f8.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][e741504af133402d8f34d7a1766e03f2.png_pic_center]

卸载完成

同样如果想要安装指定版本的模块，可以通过`==` 接上版本号

例如：`conda install numpy==1.16.5`

> 【注意事项】
> 
>  *  如果安装的模块，所需的依赖模块，不仅仅是python模块的话，建议使用conda
>  *  conda卸载模块时，会将当前模块，以及当前模块为依赖的所有模块通通卸载

###### 2.1.7 关联虚拟环境运行代码 ######

> 方式一：命令行

![在这里插入图片描述][bda5c36385f1434e9b164a6fe6a2dd73.png_pic_center]

> 方式二：pycharm

创建项目时，指定虚拟环境

![在这里插入图片描述][c620c5d181264f7aaf7b4783e29bf308.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][e1f342848d8f47dd9637f877c9f7fea7.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][09200e8a5c3b4f1ba3ce8abbb9cbffc1.png_pic_center]

当然如果已有项目，也可以切换虚拟环境

![在这里插入图片描述][73e3e3b9fa414adfa3f60b4db92ef9f1.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][7d28b6fc47d942d7b223f374cd00dde4.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][b3f36edfaf674ca9ad02f3e93f30c0e1.png_pic_center]

这是当前环境

![在这里插入图片描述][43633f72b41b432fb5885b5648142671.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][2e15b1afcdab44d5ab0e5c1bc231f0f3.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][c1f174d07ccb4074b30219e477b48d3e.png_pic_center]

直接运行代码

![在这里插入图片描述][afc79350f9ad4d3abcdca6059ce18b9f.png_pic_center]

这样也可以直接完成环境的切换。

> 方式三：Jupyter

在虚拟环境中首先安装 `pip install ipykernel`

![在这里插入图片描述][67766d45de5d423997e3e492c83a51f2.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][8d2dfb1d47aa4f2fa2423e94a7002eee.png_pic_center]

回到base环境，将环境写入notebook的kernel 中

`python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name 在jupyter中想要显示的环境的名称`

例如：`python -m ipykernel install --user --name my_first_env --display-name first_env`

![在这里插入图片描述][cad7e509564b4898ac67ec9960f6647c.png_pic_center]

查看当前所有的kernel

![在这里插入图片描述][dad1cee1a11d4e5a8a6e4538d316dfd6.png_pic_center]

启动jupyter notebook

![在这里插入图片描述][ae31f9a88d744fef8bb1beab8fa835b5.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][ea733aa9efbb47a380950458c5eaf236.png_pic_center]

这样就可以选我们刚刚创建的kernel 了

或者在已经打开的脚本中，切换使用虚拟环境来运行代码

![在这里插入图片描述][60bceb6973ce42bfbd55284db668f424.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][290ef867856d4b22ad8bd8fcb2803be8.png_pic_center]

这样也可以。

`jupyter kernelspec remove 环境名称`：删除kernel 环境

![在这里插入图片描述][5625c7ddf78947dc95ded02ba512e554.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][0d72cb3a7ae540ff851adb4b56dc27c8.png_pic_center]

这样就又删除成功了

[80d4f92ef5fa413eab4910628589ae01.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/94bfb4573d4f4562b7bdf0ec2a4b06ac.png
[26a2e72080904c3f9f045505e09dc7f2.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/f82f1a47afd44394b99bb6e01c23aa30.png
[77874671d57e4b12934914b1659a69f8.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/a466da105b9b41c38629c8318f812183.png
[3fbe69afe0e346f48fb8588ec7515ce3.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/c84ca078d81e44829f56c2f076ab7cbc.png
[a8bb98fb7b7a444f990a4ee3d6fa1524.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/5a12cfea49b24a4fa1b8a5eb3ba1d67c.png
[c244f6f4a4184ae4a4bcdf9dcb2e065d.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/4a469a1fed6f45c2aae2d1fcde30fa43.png
[0373f40b2cde428bbbfb8f6421e2074e.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/6d7c6d57fd154437b17ec447f53af2e1.png
[08156ca34799484cb1ad1d51557f0413.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/971de921e40349e798af98f9bfb67ba5.png
[ec241f7762e840f7a2317639f171bf03.png_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/22/e4b6eb433ef14cacbf6acee272510b20.png
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