零基础人工智能 完整开发环境搭建详细图文（python+Anaconda+Jupyter-Notebook）

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开发环境搭建目录

• • 一、简介
  • 二、python
  • • 1.python软件介绍
    • 2.安装过程
  • 三、Anaconda
  • • 1.Anaconda软件介绍
    • 2.Anaconda安装
  • 四、Jupter-notebook
  • • 1.Jupter-notebook介绍
    • 2.新建开发环境、Jupter-notebook安装
    • 3.Jupyter-Notebook优化设置
    • • （1）修改Jupyter文件创建默认路径
      • （2）Jupyter中安装编程常用扩展插件
  • 五、个人使用总结

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一、简介

这套教程是完整的开发环境框架搭建，搭建完就能直接能上手敲代码不需要别的知识准备流程，在windows上搭建运行，安装过程按照下面的来，基本上不会出现像安装其他IDE那样可能出现各种路径配置等问题，对于急需提升自己的小白来说可以说得算是非常友好了。
   Jupyter notebook相对于pycharm来说，jupter更多用于数据探索和算法设计阶段，需要即是获得一段代码结果。 pycharm更加适合于工程化的项目，比如编写一个python库，或者编写一个web项目，这个时候pycharm可能更加好用。所以对于刚上手的人来说，选择jupter-notebook更加友好。

先放一张安装完成后的运行界面效果图，界面简单友好。

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二、python

1.python软件介绍

Python是一种解释型、面向对象的、移植性强的高级程序语言，学习人工智能首选编程语言

• 解释型：不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行
• 面向对象：Python既支持面向过程的编程也可支持面向对象的编程（博主认为的面向对象是这样，把大象扔进冰箱里，就三步，第一步打开冰箱门，第二步，把大象放进去，第三部，关上冰箱门，不用考虑怎么把大象放进去，怎么打开冰箱门诸如此类的细节问题）
• 可移植性：由于它的开源本质，可在不同平台进行开发
• 高层语言：无须考虑诸如如何管理程序使用的内存一类的底层细节

2.安装过程

1.进入python官网，点击Download，点击all release找到所有发行版本。

2.点击后页面向下滑到如图位置，找到你要下载的python版本，博主选的最新版。

3.点击进入新的页面后，再次向下滑动到页面底部。选择文件下载，zipfile后缀是压缩文件，小白是老老实实选择installer后缀安装文件。

4.下载完成后，直接进入文件夹打开运行.exe文件

5.勾选add python to path，方便直接在命令行中直接使用python命令。可以选择直接Install Now，博主选的下面这条自定义安装，主要是改默认安装路径。

6.其他配置默认，改个自己习惯的安装路径，install就好。

7.成功完成安装

8.检查安装情况，打开cmd命令框，输入python，显示成功安装Python 3.8.3

python安装到此结束，接下来是Anacondaa软件安装。

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三、Anaconda

1.Anaconda软件介绍

Anaconda是一个方便python的python包管理和环境管理软件

• 支持Liux，Mac，Windows
• 可以很方便地解决版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题
• 使用方便、环境部署步骤简单

2.Anaconda安装

1.点击进入Anaconda官网，点击individual edition个人版本

2.进入新页面后下滑找到这个部分，选择使用的版本，安装的python3.8选择适用3.7的版本就好，点击安装

3.运行下载好的.exe文件，一直点击下一步到修改安装路径，修改自己习惯的安装路径，安装路径的所有文件名不能有空格，不然会报错。

4.中间有个两选项框的页面，博主忘记截了，都不选，显示红字也不选。

5.读条结束后，一直下一步即可，两个选看介绍信息的选项可以不用选。

6.完成安装后在开始栏里找到点击Anaconda navigator，期间会弹出一系列命令框，等待几分钟成功打开Anaconda

7.完成安装

Anaconda安装到此结束，接着是Jupter-notebook的安装

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四、Jupter-notebook

1.Jupter-notebook介绍

Jupter Noteabook是一个开源的Web应用程序，允许开发者方便的创建和共享代码文档。

• 可以实时写代码、运行代码、查看结果并可视化数据
• 允许把代码写入独立的cell中，然后单独执行。用户可以在测试项目时单独测试特定代码块，无需从头开始执行代码（好评，非常节约时间）
• 基于web框架进行交互开发，非常方便

2.新建开发环境、Jupter-notebook安装

1.进入到Anaconda，点击Environment

2.点击open terminal运行终端

3.弹出命令行窗口，输入下面配置语句新建环境,name是自定义名字

conda create -n name

4.继续输入配置语句，激活环境,括号内从base换成自定义的name之后成功完成激活。

conda activate name

5.回到Anaconda里已经可以找到新建的安装环境。

6.原本的base里有Jupter-notebook，但要在新的环境开发，切换之后install Jupter-notebook。

7.安装之后luanch，运行界面如下

8.回到之前的命令行窗口下载工具包进行页面优化，输入以下配置命令，i后面跟的是国内清华镜像网站，下载速度快很多。

pip install jupyterthemes -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple/

9.新建python文件

10.就可以愉快地根据python语法开始敲代码了，notebook默认保存文件的路径可以通过输入下面语句找到

import os
print(os.path.abspath('.'))

3.Jupyter-Notebook优化设置

上面只是满足了基本需求，更改默认路径安装了扩展插件之后会让体验更加好

（1）修改Jupyter文件创建默认路径

1.从开始菜单栏里点开Anaconda prompt命令框，输入以下命令

jupyter notebook --generate-config

2.这样就会显示jupyter_notebook_config.py文件路径，找到文件后用任意文本编辑器打开，用记事本都行

3.在打开的文件中找到下面两行，用ctrl+f找

## The directory to use for notebooks and kernels.
#c.NotebookApp.notebook_dir = ''

将第二行的#去掉，在单引号中填上自己想要存储文件的路径（创建好路径之后再填入），关闭之后重启Jupyter-notebook就可以了

（2）Jupyter中安装编程常用扩展插件

1.从Anaconda里找到创建好的开发环境，Open Terminal点开命令框

2.输入以下命令语句安装库, 命令-i后面加的地址是清华镜像网站，最好保存这个地址，以后安装各种库的时候都要用得到，不用国内镜像地址下载速度容易怀疑人生

pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple/

安装完之后需要配置 nbextension，继续输入 以下命令，注意配置的时候要确保已关闭 Jupyter Notebook：

jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check

3.完成配置之后,从Anaconda进入Jupyter-notebook，成功安装后如下图，点击nbextension

4.里面有各类扩展插件选项可以自己去了解，上面也有英文详细解释，博主暂时推荐点几个

• Hinterland : 代码自动补全功能

• ExcecuteTime:计算每一个模块的时间，和运行结束时间

• Variable Inspector:显示所有构建的变量信息（变量名）
  

• Toggle all line numble:显示所有代码行号
  

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五、个人使用总结

• Anaconda主要负责进命令框安装各种插件和python库，用pip install 安装包的时候别忘了后面跟着使用-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple/ 加快下载包和库的速度。

下载好的库可以open Terminal 输入命令pip list查看

• Jupyter-notebook界面上进行python编程，python语法基础网上资源到处都是，可以边学边实践。人工智能可视化图，机器学习，深度学习等一些要用到库有 Matplotlib ，NumPy，pandas，在Anaconda上用命令语句下载，博主也给了官方使用文档的链接，可以直接点进去学习查看。

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小白型博主，上面教程如果出现错误或者遗漏可以在评论区指出，一定及时更改。自己也是网上搜了各种教程视频，踩了许多坑，大部分教程要么是直接教python语法，要不就是安装虚拟机，先学Linux操作语法，那套学习教程可能更加系统科学，但是在敲代码之前还有很长 一段准备流程，略微繁琐有点容易劝退。
   最后总结出来这套开发环境更加适合像博主这样急需提升自己的小白，发博客的目的是加深学习印象，同时也能帮助其他一些零基础小白少走弯路，觉得有帮助的可以点赞支持一下吧hh，下面也给出找到的这套开发环境的视频教程。

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本文标签： 人工智能完整图文环境基础