Linux系统的python开发环境搭建基于miniconda

Linux系统的python开发环境搭建基于miniconda

在Linux系统上搭建Python开发环境，尤其是基于miniconda的环境，可以极大提升开发效率与便利性。由于Python语言在科研与AI领域的广泛应用，使得它成为众多开发者首选的语言。

首先，需要确认Linux系统中是否已安装Python。通常，Linux系统会预装Python，可通过命令查看已安装的Python版本。若未安装，可通过Linux发行版的包管理器进行安装。Python拥有丰富的第三方库，为各种目标用户提供便利，然而，其版本多样且频繁更新，这给用户管理带来了挑战。

为解决这一问题，conda作为开源包管理器应运而生。它支持多种操作系统和多种语言，包括Python、R等，能为各类语言创建独立的（虚拟）开发环境，避免不同环境间的相互干扰。conda还提供了搜索、安装和升级软件库的能力，是Python开发中的强大工具。

在Linux环境下，conda有anaconda与miniconda两个版本，后者体积更小，更受欢迎。使用miniconda可快速搭建Python开发环境。首先，访问conda官网下载Linux版本的Miniconda。随后，执行下载的.sh文件，完成初始化操作，并重启bash。

在管理第三方库方面，Python提供了pip与conda两种安装工具。pip是Python默认的包管理命令，而conda是用于管理conda环境中的软件包。国内用户常通过清华源等国内站点下载，以提高下载速度。常用的国内Python软件库源列表如表所示。

无论是使用pip还是conda，都可以使用-h参数获取帮助信息。通常情况下，使用pip install即可快速安装第三方库，避免额外安装不必要的库。遇到安装失败时，可尝试使用conda install。常用的conda命令汇总如下。

Python程序的编写与运行同样多样，如Python自带的IDLE、功能强大的PyCharm、轻巧灵活的VSCode以及基于Web的Jupyter Notebook和JupyterLab等。不同工具各有特色，开发者应根据个人习惯与需求选择。本文推荐使用JupyterLab作为开发环境。

在JupyterLab环境中，首先需安装两个关键软件，安装过程可能稍显耗时。安装完成后，通过命令启动JupyterLab。浏览器打开默认页面，左侧为文件浏览窗口，右侧为主界面。在浏览器界面上，点击Python 3图标即可创建Jupyter的Python文件。之后，用户便可在cell中输入代码进行编辑与运行。其中，cell的灰色背景用于输入代码，而白色部分显示运行结果。

在Jupyter中，代码的编写与执行主要在cell内进行，为了提高效率，了解并使用快捷键尤为重要。本文列出了最常用的快捷键，方便开发者在编程过程中提高效率。2024-10-28