Python开发环境配置

用Python进行科学计算和机器学习是非常方便的，但是要配置好一个开发环境还是有点麻烦的，比如安装Matplotlib、SciPy等等。我之前一直用的是Python 3.3，然后逐个安装的各个库。前两天重装了系统，在安装Python时，虽然之前对很多安装包做了备份，但是也不想逐个安装了，就直接装了WinPython。下面就我的体验对Python开发环境的配置做一个总结。

1.逐个配置

先说我之前的方法。我先安装了Python 3.3.5，直接下载Python的.msi 安装文件即可，其默认会安装在C:\Python33\下面，我将其改成了E:\Program Files\Python；其默认不会把Python添加到环境变量的路径中，我当时也没有将其勾选。值得注意的是，Python 3.3默认安装是不包含pip的，而Python 3.4版本默认安装时是包含pip的，而用pip安装扩展包很方便，所以建议以这种方式安装的话最好安装Python 3.4，默认路径改成E:\Program Files\Python34。

安装好Python 3.3后，为了方便，可以先把Python加到环境变量中，方法很简单，就是把路径名E:\Program Files\Python; 和 E:\Program Files\Python\Scripts; 复制到用户环境变量中即可。具体方法是：点击计算机，右键属性，然后选择高级系统设置，点击环境变量，点击Path那一行，选择编辑，然后把路径复制进去即可。

这样在Windows的命令提示符下，直接输入python就可以进入Python的一个交互命令行。接下来可以先安装pip，直接easy_install pip即可，或者按照网上的其它方法也行。当然，如果直接装的是Python 3.4，那就不用安装了，自带的就有了。

关键就是Python的各种包，比如NumPy,Matplotlib,SciPy等等。尤其是绘图包Matplotlib比较麻烦，网上有各种方法。我是直接下载的对应版本的exe文件，这样比较省事，双击后即可安装，它会自动检测到你的Python 安装目录，然后安装到Python的Lib\site-packages文件下（几乎所有的扩展包都在site-packages这个文件夹中）。要下载对应版本的exe文件，可以去http://sourceforge.net/ 或者 https://pypi.python.org 这两个网站。比如下载NumPy，可以去http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.2/ ； 下载 Pandas，可以去 https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.15.2 。

不过网上也有人把一些文件都打包好了，直接下载更省事，比如比较麻烦的Matplotlib，可以直接到http://download.csdn.net/detail/u012076104/7981971 下载，里面的压缩包中包含matplotlib绘图所需的各种组件，有matplotlib numpy six pysparsing dateutil。

不过有时某些包没有或者很难找到对应版本的exe文件，这时，https://pypi.python.org 或者其他网站一般有对应的压缩包（zip格式、tar.gz格式）或者.whl文件。压缩包解压后会有很多文件，里面有一个setup.py文件。下面介绍压缩包的安装方法，也就是如何使用这个setup.py文件。

比如下载了spyder-2.3.5.2.zip文件，用好压将其解压，然后将解压后的文件最好放到一个盘的根目录下（当然，这不是必须的），比如直接放到D盘中。然后进入Windows的命令提示符，首先输入 d:
，这样就切换到了D盘，然后输入 cd spyder-2.3.5.2（即打开spyder-2.3.5.2文件夹），最后输入 python setup.py install 命令即可。

当然，对于一些简单的包，直接用pip安装就可以了，比如安装IPython，直接在命令提示符中运行如下命令即可。

pip install ipython

然后运行时可以直接打开命令提示符，输入ipython就行，Spyder、IPython Notebook可以用同样方式启动，即直接输入spyder或者ipython notebook，这就是之前把Python添加到环境变量中的好处，因为实际上这些快捷启动方式均在Python的Scripts文件夹中。

安装好必备的包算是为编程铺平了道路，但是有一个顺手的编辑器才能善其事。这里也有很多种选择，比如使用Sublime Text等等。也可以安装一些轻量级的编译器，比如Spyder或者Rodeo，二者的界面均和Matlab、RStudio很像，我这里使用的是Spyder。当然，也可以直接安装一个IDE，比如我就安装了PyCharm，其他的Python 发行版比如Anaconda也不错。

直接使用Python的IDE

Python的优秀的IDE和发行版有很多，比如上面提到的PyCharm、Anaconda，还有Python(x,y)，Wing IDE等等。重装系统后，为了方便，我这次选择的是WinPython。

WinPython 是由 Python(x,y) 的作者开发，功能是比较全的,软件包也比较新，不过相对于Python(x,y)，它主要是关注便携式安装体验：你可以把它装在U盘里面。它支持Python2和3，稳定性已有相当的改善.发布的版本也比较全。Winpython自带了Spyder作为Python开发环境，安装时会自动安装Sypder。它包含了常用的科学计算工具包NumPy，SciPy，Sklearn，Matplotlib等。

可以在 http://sourceforge.net/projects/winpython/ 下载WinPython，为了以后同时学习Python 2和3的方便，我同时下载了WinPython-32bit-3.4.3.2.exe 和 WinPython-32bit-2.7.10.1.exe，即Python 3.4 和Python 2.7版本的。下载好exe文件后，直接安装即可，比如我这里安装到了E:\Program Files中。

安装成功以后，我们也需要把其添加到环境变量中，这样可以用命令提示符快速启动Spyder和IPython Notebook等（当然也可以从安装好以后的文件夹中启动，因为WinPython已经做好了启动图标），关键是还可以直接用pip命令了。方法也是把路径复制到环境变量中即可，比如我这里是把 E:\Program Files\WinPython-32bit-3.4.3.2\python-3.4.3\Scripts 和 E:\Program Files\WinPython-32bit-3.4.3.2\python-3.4.3 给复制了进去（因为以后主要用Python 3，所以没有把Python 2.7 添加到环境变量中，以免混乱）。

最后说一下Spyder的使用。界面截图如下：

其左边是程序编辑窗口，可以在设置里面修改字体和配色，还可以选中一行或者多行代码独立执行。右下角是IPython，非常贴近Mathematica的Notebook，上面是主要变量查看窗口，还可以查看帮助，比如查看Numpy库中arange函数的用法，直接输入numpy.arange就可以了。