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Python开发为什么会选择PyCharm和Anaconda-创新互联

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这篇文章将为大家详细讲解有关Python开发为什么会选择PyCharm和Anaconda,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

1、为什么选择 PyCharm/Anaconda?

大浪淘沙,Python 发展到现在,由于其代码简洁,可读性好,开发效率高且易学等众多优点,已经成了各大公司的标配开发语言。那么“工欲善其事,必先利其器”,选择一款趁手好用的IDE成为提升我们工作效率的重中之重。Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台,它内置了非常多的第三方库,安装了 Anaconda,就相当于安装了 Python 和诸如 numpy,pandas,matplotlib 等一系列常用的 Python 第三方库,另外 jupyter notebook 也非常适合进行追踪数据处理的每一步骤。Miniconda 可以认为是 Anaconda 的纯净版,Miniconda 并不会内置 numpy 和 pandas 等第三方库,只保留了 Anaconda 中的 Python 和 conda。PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 IDE,十分强大,而且 JetBrains 旗下的所有 IDE 风格都很相近,如果有的小伙伴曾经使用过 IDEA 做 java 或者 scala 开发再用 PyCharm 做 Python 开发的话,过度将会十分自然。

2、下载安装PyCharm

2018专业版链接:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

Python开发为什么会选择PyCharm和Anaconda

Python开发为什么会选择PyCharm和Anaconda

Python开发为什么会选择PyCharm和Anaconda

破解补丁链接:https://pan.baidu.com/s/1ekEw_QE5thMYoFw2BGyEeA

在安装之前,首先需要检查目录 C:\Windows\System32\drivers\etc 下 hosts 文件是否包含 account.jetbrains.com?如果存在则删除当前行。然后将下载好的补丁文件 JetbrainsCrack-2.6.10-release-enc.jar 放到 PyCharm 2018.3.3 的 bin 目录下,默认安装位置为:C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2018.3.3

Python开发为什么会选择PyCharm和Anaconda

修改hosts文件,新增 0.0.0.0 account.jetbrains.com 和 0.0.0.0 www.jetbrains.com

打开PyCharm,输入激活码(激活码2020年3月11日过期),即可激活成功:

56ZS5PQ1RF-eyJsaWNlbnNlSWQiOiI1NlpTNVBRMVJGIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoi5q2j54mI5o6I5p2DIC4iLCJhc3NpZ25lZU5hbWUiOiIiLCJhc
3NpZ25lZUVtYWlsIjoiIiwibGljZW5zZVJlc3RyaWN0aW9uIjoiRm9yIGVkdWNhdGlvbmFsIHVzZSBvbmx5IiwiY2hlY2tDb25jdXJyZW50VXNlIjpmY
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TEwIn0seyJjb2RlIjoiRFBOIiwicGFpZFVwVG8iOiIyMDIwLTAzLTEwIn0seyJjb2RlIjoiUFMiLCJwYWlkVXBUbyI6IjIwMjAtMDMtMTAifSx7ImNvZ
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2、下载安装Anaconda(Miniconda)

Miniconda链接:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

Anaconda与Miniconda的区别已经在开篇对比过,小伙伴们根据自己的需求自行选择即可,这里就不再赘述。以在linux环境下安装Miniconda为例介绍:

Python开发为什么会选择PyCharm和Anaconda

得到一个 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 文件,我们将这个文件用 XShell6 工具(XShell6 的安装破解链接:https://www.jianshu.com/p/aeff790d53aa)通过 rz -be 命令上传到 linux 服务器,然后只需要 sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 即可完成安装。

Python开发为什么会选择PyCharm和Anaconda

由于服务器的配置显著好于个人电脑,而 Miniconda 和 Anaconda 主要用在数据科学计算上,所以,通常的做法是将 Miniconda 部署到服务器上,并在 Miniconda 上安装 jupyter notebook,用本地电脑的浏览器打开服务器上的 jupyter notebook 进行相关的交互计算。

conda create --name learning python=3.6  #用Miniconda创建一个虚拟环境
source activate learning   #激活learning环境(windows用户可以省略source)
source deactivate learning  #退出learning环境(windows用户可以省略source)

关于Python开发为什么会选择PyCharm和Anaconda就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


当前题目:Python开发为什么会选择PyCharm和Anaconda-创新互联
URL链接:http://bjjierui.cn/article/dgiooo.html

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