Anaconda Python安装,Spyder汉化及调试
大多数和我一样的Python 初学者都曾因为安装环境和各类工具包安装等问题头疼不已,后来发现一款软件: Anaconda,它可以管理python的安装环境和各种工具包。
Anaconda简介:
Anaconda集成了Python环境,它包含了conda、Python等科学包及其依赖项,支持 Linux, Mac, Windows系统。
什么是 conda ?
conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
packages 管理: 可以使用 conda 安装、更新 、卸载工具包 。在安装 Anaconda 时已经集成了像Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 等数据分析中常用的包。当然 conda还能安装非python工具包。
虚拟环境管理: 在conda中可以建立多个虚拟环境,用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包,这可以防止版本上的冲突。例如我们可以建立 Python2 和 Python3 两个环境,分别运行不同版本的 Python 代码。在 Windows 系统中,使用 activate env_name 和 deactivate 命令来进入和退出某个环境。
Anaconda的安装使用:
输入conda list 可以查看当前安装了哪些库,常用的numpy, scipy的会在其中。如需要安装新工具包,可以运行:
conda install *** 来安装。(***为需要的包的名称)
如果需要更新某个包,可以运行 :conda update *** 进行更新。常用操作如下:
# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python35
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n python35 numpy
# 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
# 更新package
conda update -n python35 numpy
# 删除package
conda remove -n python35 numpy
另外,可以使用conda来管理conda和python的版本:
# 更新conda,保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 假设当前环境是python 3.5, conda会将python升级为3.5.x系列的最新版本
设置国内镜像
如果需要安装很多packages,由于Anaconda.org的服务器在国外,下载速度会比较慢。清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像,所以可以将其加入conda的配置,提高下载速度:
# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
简单测试
Anaconda自带一款编辑器spyder,可以用来编写代码。spyder.exe在安装目录下的Scripts里面,双击就能运行。下面编写一个程序来测试安装是否成功,该程序用来打开一张图片并显示。代码如下:
from skimage import io
img=io.imread('image.jpg')
io.imshow(img)
Spyder汉化及python程序调试
--------汉化部分------
本人是在windows环境下安装的Anaconda3,spyder版本3.2.4(查看方法:spyder---help---About Spyder)
注:若不是anaconda环境,而是发行版的Python,下面操作可能会出问题。另外如果是anaconda2,汉化可能会遇到出错或乱码问题。下面是具体步骤:
1. 下载汉化包:Spyder_Simplified_Chinese-master,解压到一个目录下;
2. 在该目录下打开命令窗口,执行:python main.py,如果出现提示:...安装成功,按ENTER退出...表示进展顺利;
3. 重启spyder后,打开:Tools--Preferences--General--Advanced Settings--language--简体中文,完成汉化。
界面效果:
--------调试部分------
先说一下常用的快捷键:
Ctrl+1: 注释、取消注释
Ctrl+4/5: 块注释 / 取消块注释
Ctrl+Shift+W: 关闭所有打开的 .py文件
Ctrl+Alt+←: 光标跳回之前所在位置
F12: 断点 / 取消断点
F5: 运行
Ctrl+F5: 启动调试文件
Ctrl+F10: 单步调试,跳过函数内部实现
Ctrl+F11: 单步调试,进入函数内部实现
F9: 从当前光标所在行开始执行
F8: 查看编译结果(包括Erro和Warning信息)
标题栏下面的几个按钮:
添加断点,除了按F12,还可以通过在行首双击的方式添加断点;
进入调试 ,按第一个按钮,对应快捷键 Ctrl+F5 ;
进入下一步 ,按第五个按钮(倒数第二个),执行到下一个断点位置,对应快捷键Ctrl+F12;
第二个按钮,运行当前行,对应快捷键 Ctrl+F10
结束调试 ,按最后一个按钮。
第三个按钮进入到光标所在句子中含有的函数体内部,对应快捷键 Ctrl+F11;
第四个按钮是从此函数中跳出,对应快捷键 Ctrl+Shift+F11;
运行到对应的语句时,可以在右侧的“变量资源管理器”窗口看到对应的变量和对象,见下图:
参考:
http://python.jobbole.com/86236/
http://www.jianshu.com/p/169403f7e40c
http://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/51488326
http://www.lizenghai.com/archives/523.html
https://www.cnblogs.com/tq007/p/7282451.html
http://blog.csdn.net/qq_33039859/article/details/54645465
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