Python3 环境搭建

本章节我们将向大家介绍如何在本地搭建 Python3 开发环境。

Python3 可应用于多平台包括 Windows、Linux 和 Mac OS X。

  • Unix (Solaris, Linux, FreeBSD, AIX, HP/UX, SunOS, IRIX, 等等。)
  • Win 9x/NT/2000
  • Macintosh (Intel, PPC, 68K)
  • OS/2
  • DOS (多个DOS版本)
  • PalmOS
  • Nokia 移动手机
  • Windows CE
  • Acorn/RISC OS
  • BeOS
  • Amiga
  • VMS/OpenVMS
  • QNX
  • VxWorks
  • Psion
  • Python 同样可以移植到 Java 和 .NET 虚拟机上。

Python3 下载

Python3 最新源码，二进制文档，新闻资讯等可以在 Python 的官网查看到：

Python 官网：https://www.python.org/

你可以在以下链接中下载 Python 的文档，你可以下载 HTML、PDF 和 PostScript 等格式的文档。

Python文档下载地址：https://www.python.org/doc/


Python 安装

Python 已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。

您需要下载适用于您使用平台的二进制代码，然后安装 Python。

如果您平台的二进制代码是不可用的，你需要使用C编译器手动编译源代码。

编译的源代码，功能上有更多的选择性， 为 Python 安装提供了更多的灵活性。

以下是各个平台安装包的下载地址：

Source Code 可用于 Linux 上的安装。

以下为不同平台上安装 Python3 的方法。

Unix & Linux 平台安装 Python3:

以下为在 Unix & Linux 平台上安装 Python 的简单步骤：

  • 打开 WEB 浏览器访问 https://www.python.org/downloads/source/
  • 选择适用于 Unix/Linux 的源码压缩包。
  • 下载及解压压缩包 Python-3.x.x.tgz，3.x.x 为你下载的对应版本号。
  • 如果你需要自定义一些选项修改 Modules/Setup

以 Python3.6.1 版本为例：

# tar -zxvf Python-3.6.1.tgz
# cd Python-3.6.1
# ./configure
# make && make install

检查 Python3 是否正常可用：

# python3 -V
Python 3.6.1

Window 平台安装 Python:

以下为在 Window 平台上安装 Python 的简单步骤。

打开 WEB 浏览器访问 https://www.python.org/downloads/windows/ ，一般就下载 executable installer，x86 表示是 32 位机子的，x86-64 表示 64 位机子的。

记得勾选 Add Python 3.6 to PATH。

按 Win+R 键，输入 cmd 调出命令提示符，输入 python:

也可以在开始菜单中搜索 IDLE：

MAC 平台安装 Python:

MAC 系统都自带有 Python2.7 环境，你可以在链接 https://www.python.org/downloads/mac-osx/ 上下载最新版安装 Python 3.x。

你也可以参考源码安装的方式来安装。


环境变量配置

程序和可执行文件可以在许多目录，而这些路径很可能不在操作系统提供可执行文件的搜索路径中。

path(路径)存储在环境变量中，这是由操作系统维护的一个命名的字符串。这些变量包含可用的命令行解释器和其他程序的信息。

Unix 或 Windows 中路径变量为 PATH（UNIX 区分大小写，Windows 不区分大小写）。

在 Mac OS 中，安装程序过程中改变了 Python 的安装路径。如果你需要在其他目录引用 Python，你必须在 path 中添加 Python 目录。

在 Unix/Linux 设置环境变量

  • 在 csh shell: 输入 
    setenv PATH "$PATH:/usr/local/bin/python"
    , 按下 Enter。
  • 在 bash shell (Linux) 输入 :
    export PATH="$PATH:/usr/local/bin/python"
    按下 Enter 。
  • 在 sh 或者 ksh shell 输入: 
    PATH="$PATH:/usr/local/bin/python"
    按下 Enter。

注意: /usr/local/bin/python 是 Python 的安装目录。

在 Windows 设置环境变量

在环境变量中添加Python目录：

在命令提示框中(cmd) : 输入 

path=%path%;C:\Python
按下"Enter"。

注意: C:\Python 是Python的安装目录。

也可以通过以下方式设置：

  • 右键点击"计算机"，然后点击"属性"
  • 然后点击"高级系统设置"
  • 选择"系统变量"窗口下面的"Path",双击即可！
  • 然后在"Path"行，添加python安装路径即可(我的D:\Python32)，所以在后面，添加该路径即可。 ps：记住，路径直接用分号"；"隔开！
  • 最后设置成功以后，在cmd命令行，输入命令"python"，就可以有相关显示。

Python 环境变量

下面几个重要的环境变量，它应用于Python：

变量名描述
PYTHONPATH PYTHONPATH是Python搜索路径，默认我们import的模块都会从PYTHONPATH里面寻找。
PYTHONSTARTUP Python启动后，先寻找PYTHONSTARTUP环境变量，然后执行此变量指定的文件中的代码。
PYTHONCASEOK 加入PYTHONCASEOK的环境变量, 就会使python导入模块的时候不区分大小写.
PYTHONHOME 另一种模块搜索路径。它通常内嵌于的PYTHONSTARTUP或PYTHONPATH目录中，使得两个模块库更容易切换。

运行 Python

有三种方式可以运行 Python：

1、交互式解释器：

你可以通过命令行窗口进入 Python 并开始在交互式解释器中开始编写 Python 代码。

你可以在 Unix、DOS 或任何其他提供了命令行或者 shell 的系统进行 Python 编码工作。

$ python             # Unix/Linux

或者  

C:>python           # Windows/DOS

以下为 Python 命令行参数：

选项描述
-d在解析时显示调试信息
-O生成优化代码 ( .pyo 文件 )
-S启动时不引入查找Python路径的位置
-V输出Python版本号
-X 从 1.6版本之后基于内建的异常（仅仅用于字符串）已过时。
-c cmd执行 Python 脚本，并将运行结果作为 cmd 字符串。
file在给定的python文件执行python脚本。

2、命令行脚本

在你的应用程序中通过引入解释器可以在命令行中执行Python脚本，如下所示：

$ python  script.py          # Unix/Linux

或者

C:>python script.py         # Windows/DOS

注意：在执行脚本时，请检查脚本是否有可执行权限。

3、集成开发环境（IDE：Integrated Development Environment）: PyCharm

PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE，支持 macOS、 Windows、 Linux 系统。

PyCharm 功能 : 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制……

PyCharm 下载地址 : https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

PyCharm 安装地址：https://www.haodaima.com/w3cnote/pycharm-windows-install.htm

Professional（专业版，收费）：完整的功能，可试用 30 天。

Community（社区版，免费）：阉割版的专业版。

PyCharm 界面：

安装 PyCharm 中文插件，打开菜单栏 File，选择 Settings，然后选 Plugins，点 Marketplace，搜索 chinese，然后点击 install 安装：


Anaconda 集成环境

Anaconda 发行版包含了 Python。

Anaconda 是一个集成的数据科学和机器学习环境，其中包括了 Python 解释器以及大量常用的数据科学库和工具。

Anaconda 包及其依赖项和环境的管理工具为 conda 命令，文与传统的 Python pip 工具相比 Anaconda 的conda 可以更方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。

Anaconda详细安装与介绍参考：Anaconda 教程。