对电脑稍微有点常识的朋友相信都玩过，比如VMware,virtualbox，或者你用电脑端的模拟器玩手机端的游戏也是一样，其实就是一个假的空间，在Python这里，虚拟环境就是虚拟的开发环境，你可以在里面做任何正常的操作，并且 不会对外部真实电脑环境有任何影响
在这种情况下，还能直接从 Python 官网下载安装其他版本的 Python 吗？
1.Python是一个跨平台，可移植的编程语言，因此可在window，linux和Mac OS X系统中安装使用
开场白：各位同学们大家好，众所周知，当下Python是最火热的编程语言，人工智能领域常出现Python的身影，既然Python这样的强大与神奇，那我们今天就手把手教大家如何在自己电脑上安装和配置Python环境
也可以把对应的输入python改成python3.9这里就可以不适用py -3.9
如果你要决定用conda管理Python版本及包那么你有两个选择，安装Anaconda或者Miniconda,下面简单说明区别：
电脑是32位就选择32位 电脑是64位就选择64位 选择next就搞定了 最后一步时记得点击配置环境变量
大家好，我是星期八，是一个每天都要在镜子前给自己梳仅剩三根头发的三年码农。上个礼拜我们分享了两篇关于Anaconda的基础文章，没来得及上车的小伙伴可以上车来瞅瞅：手把手教你进行Anaconda的安装、简述验证Anaconda是否安装成功的两种方式和Anaconda环境变量配置过程。今天我们来捋一捋Python、Anaconda、virtualenv和Miniconda之间的区别。
本文介绍基于Python语言中的pyinstaller模块，将写好的.py格式的Python代码及其所用到的所有第三方库打包，生成.exe格式的可执行文件，从而方便地在其他环境、其他电脑中直接执行这一可执行文件的方法。
写在前面：本文涉及的点偏基础，主要是 Python 及 pandas 包的无网络安装，例如 whl 和 tar.gz 压缩包安装等。如有需要请继续阅读，如用不到可以节省时间跳过本文哈～
#Windows安装tensorflow错误原因查询、卸载tensorflow与重新安装
Win10下Anaconda、TensotFlow安装和Pycharm配置详细教程
最近几年Python语言非常火，听说小学生都开始学Python了，让我这个中年人感到一丝丝压力。为了以后最起码能辅导辅导孩子，咱也得学学啊。学Python干什么用呢？我这本身是做嵌入式的，听说有个叫MicroPython的，能直接运行在单片机上，这让我很感兴趣。查了下，MicroPython是 Python 3 语言的精简高效实现 ，包括Python标准库的一小部分，经过优化可在微控制器和受限环境中运行。这个不错，这样就可以把Python和硬件结合起来了。下面就开始学习之旅吧。
如果没有安装Annaconda集成环境的请先进入Annaconda官网下载适合自己电脑的安装包。下载成功后打开安装包，什么也不用想一直点击下一步。特别是不要选中下图中的添加到环境变量的选项。
2.x版本将慢慢退出历史的舞台，建议你从3.x开始学习，本教程所使用的python版本是3.6
python安装包可以官网下载：https://www.python.org/downloads/
首先，在python的官网下载python版本，需要下载你电脑对应的版本，在【计算机】-【属性】中查看自己是32位还是64位操作系统（官网地址在网上自行搜索）。
pip install virtualenv pip3 install virtualenv
俗话说的好，“工欲善其事，必先利其器”。我们要运行Python代码，就需要Python的环境。本文就将详细讲解anaconda的安装和使用。
在这里我要说明下，对于初学者来说，版本间的语法差异其实并不大。现在刚开始学 python 的人，放心大胆地用最新版本即可。业内所诟病的，主要是针对代码上的不兼容。
在这里我要说明下，对于初学者来说，版本间的语法差异其实并不大。现在刚开始学 Python 的人，放心大胆地用最新版本即可。业内所诟病的，主要是针对代码上的不兼容。
学习python编程，首先要配置好环境变量。本文主要讲解python的环境变量配置，在不同版本下如何安装
（链接为：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows），
本文主要包括：学习python的背景、适用人群、window下的python的下载安装、和编译环境的介绍。
Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD（弹性分布式数据集）的一种计算模型。那到底是什么，可能还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量极数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/155926.html原文链接：https://javaforall.cn
插件PyDev的下载地址：http://sourceforge.net/projects/pydev/files/
1.创建Python2和Python3的虚拟环境virtualenv：https://www.cnblogs.com/tk2049jq/p/7043509.html
并且在电脑Windows的开始菜单里，已经看到了安装好的Python软件，马上我们就可以派上用场了。
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本，至于选择哪个版本，个人认为应该没多大差别，一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
•1 “远古时代”，程序猿都要用“命令行”•2 我们安装的 python 程序实际上就是一个编译器，将我们的代码转换成机器能看懂的机器码•3 配置环境，实际上就是为了让计算机可以随时随地运行编译器•4 拓展：编译器和编辑器有本质区别，我们需要一个能帮助我们偷懒的“编辑器”
Downloads 》》Windows 跳转页面：https://www.python.org/downloads/windows/
如果你的电脑里面只安装了Python 2或者只安装了Python 3，总之只有一个Python，那么，无论你是哪个系统，你总是可以使用 python xxx.py的形式通过对应的Python解释器运代码。
在认识 Anaconda 之前，先认识一下conda，Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。那么既然都是用来安装包的，Conda和pip有啥区别呢？主要区别如下：
之前我们在利用GPU进行深度学习的时候，都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包，然后再进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦，而且还特别容易配置错误，特别还有CUDA和cudnn版本的对应也特别容易搞错，但是利用anaconda安装配置pytorch和paddlepaddle环境的时候会自动帮我们配置好cuda和cudnn。这篇博客就是针对小白的保姆级深度学习的环境配置教程
目前Python的两个版本Python2和Python3同时存在，且这两个版本同时在更新与维护。
pycharm的官网网址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
Vscode是是一个强大的跨平台工具，我自己电脑是mac，公司电脑是win而且是内部环境，导致公司安装软件很费劲。好在vscode许多插件能直接离线安装，省去了很多麻烦。
前面我们了解了计算机的硬件组成，但是只有硬件是完全不能支持计算机工作的，这时候我们就需要软件的加持。计算机软件主要分为两大类，一类是系统软件，一类是应用软件，这里我们来详细了解一下。
解释器安装地址：https://www.python.org/downloads/release/python-372 根据自己的操作系统安装适配的解释器： 这里以Windows为例
1、虚拟环境就是借助虚拟机docker来把一部分内容独立出来，我们把这部分独立出来的东西称作“容器”，在这个容器中，我们可以只安装我们需要的依赖包，各个容器之间互相隔离，互不影响。前提必须安装好python环境，并检查电脑系统环境path是否有python路径
这两种方式各有各的好处，老鸟喜欢自己捯饬，各种环境加虚拟环境自己配置，这样心中有数。而菜鸟喜欢上手简易，无需太多复杂操作就能直接应用。
初学python时，首先有一个可以运行python文件的环境，于是首先该做的就是在你的电脑或者虚拟机上安装python。
Windows 上的Django安装 如今Python使用的范围越来越广，所以学会关于它比较火的网络框架非常有必要。要安装Django，首先要知道你电脑上的python是哪个版本的，至于如何安装python的解释器环境此处不做介绍，网上的教程很多。
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。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 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）。
近期周围很多朋友询问，Python如何管理包和模块，并且很多常用的包使用pip安装的时候，总是因为网络问题中断，在学习新包时造成了很大的挫败感，这些问题也是之前自己在学习过程中，遇到的痛点，所以抽出精力，整理了下之前关于这块的学习笔记，形成文章，希望给其他python道友以帮助，也给自己后续查阅带来方便。
机器学习近来火得可谓人尽皆知。其实楼主现在的研究方向是椭圆曲线密码的硬件实现。so，我一直以为这跟Python，神经网络啥的确是八竿子打不着，然而，这个世界上就是不缺那种能开先河能摆证据撂服众生的大神。举个栗子这篇文章learing the enigma with recurrent Neural Networks。是 2017年发表于AAAI 的一篇文章，AAAI 2017是指第31届人工智能大会AAAI-17，是人工智能领域的最重磅会议之一。所以楼主也是很好奇，这里的RNN究竟是对我们一个世纪之前的简单的多表代换密码enigma做了什么，会如此的有价值呢。说起enigma,我也强烈推一波卷福气质图灵大神版的电影《模仿游戏》，主要是关于二战时期，以希特勒为首的纳粹国依靠enigma密码设备加密通讯，战事顺风顺水。所谓魔高一尺道高一丈，盟国就出现了以图灵为首的科研团队，各种剧情起承转合可能有失真实，但是结局很surprise，图灵成功破解该密码机。额，，言归正传，这篇论文呢，我仔细看了，并将其翻译为中文用RNN学习Enigma（如果显示文件正在转码，直接下载即可）。然后根据该论文中所讲，我就去github上下载了相关代码All Code。 作为一个python完全的小白，接下来便是急不可耐的想试试下这些代码真的如文中所述如此机智。
然后呢，开始学习一个编程语言，我们肯定是首先得安装好它，比如前面我们讲解了Python的安装，它多个版本的差异以及管理，详见：Python初体验之弄清楚版本差异和如何安装管理，但是我们的电脑里面有了Python还不够，我们大概率是不会在最原始的界面里面去编写和调试Python代码，除非你天赋异禀或者说有特殊的爱好比如喜欢极简和原始，初学者应该是在集成开发环境（Integrated Development Environment）里面编写和调试Python代码，因为不同的IDE会提供大量的帮助工具！
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