Python入门安装多个python环境

1. 安装anaconda

下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual

在安装anaconda时，Destination Folder 是“目标文件夹”的意思，可以选择安装到什么地方。默认是安装 到 C:\ProgramData\Anaconda2文件夹下。你也可以选择 Browse... ，选择想要安装的文件夹。这里来到 Advanced Options 了，所谓的“高级选项”，这里有两个选项，都选中即可。接下来根据提示完成安装即可。

配置环境变量：

如果是windows的话需要去控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹, 默认路径是C:\ProgramData\Anaconda2\Scripts, 看个人安装路径不同需要自己调整。

2. 使用anaconda

安装好后，在开始菜单应当能找到anaconda navigator，这就是anaconda的交互界面。打开后界面如下：

最中间的一些图标是和python有关的一些软件，我们可以在anaconda里进行下载，这样也方便我们在不同应用上使用python时能够更好的使用不同的python环境。

anaconda最主要的作用，就是能够在你的电脑里安装不同python的版本。python的库非常多且杂，有些库在python2.7中能够使用，但在更新版本的python3.8中反而不能正常使用。

在右边选中“environment”，就可以看到anaconda里安装的不同版本的python了。其中有base的版本，除了与其他版本的文件位置不同，没有其他的特殊性。base版本的目录如下：E:\Anaconda；而其他版本的目录如下：E:\Anaconda\envs\环境名

如果我想要新建一个python版本，点击下边的create，为新环境取名，选择需要安装的python版本即可。

为了方便辨认，我为python3.7.11版本取名为Python37。

安装完成后，点击绿色的箭头，选择Open Terminal即可进入python3.7版本的python环境中。

接下来会出现一个类似cmd的界面：

前边的括号即是我们正在使用的python环境。

接下来我写一段程序，使用python3.7来运行。

运行如下：

编写程序可以用pycharm，pytorch，VS code，jupyter notebook等等，甚至用记事本也可以。

3. 安装外部库

在安装python环境时，anaconda已经为我们安装好了镜像pip，那我们就有两种方式来安装外部库了，下面以外部库numpy和scipy来进行举例。这两个库都是数学算法工具库。

方式一：

pip installnumpy

安装过程中系统的描述和提示是全英文的，不要在意。只要最后出现了Successfully installed **********(库名)，那我们就安装成功了！

方式二：

conda installscipy

在用conda安装时，它会同时搜索数个与我们想要安装的库关联性较强的几个库，让我们一起安装下来。

在我们想要安装特定版本的库时，这样写即可：

pip installtensorflow==2.7.0

4. 版本对应问题

在使用以上函数（即使用tensorflow神经网络框架）时，需要注意python版本、tensorflow版本、自身电脑显卡的驱动程序版本、CUDA版本和CUDNN版本的相互配合。

我安装的版本如下：

python版本是3.9.2

keras版本是2.7.0；

tensorflow版本是2.7.0；

tensorflow-gpu版本是2.7.0；

sklearn版本是0.0，无需输入版本号，默认版本既是；

自身电脑显卡的驱动程序版本是496.13；

CUDA版本是11.0

CUDA和CUDNN版本的在NVIDIA下载官网有明确的说明。下载地址：

CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

tensorflow和tensorflow-gpu需要分别安装。

需要特别注意的是，文件的路径和名称里不可以有中文或空格。

Python各种文件的路径合集：sys.path

Python解释器路径：sys.executable

python版本混乱时，可以查看这两个路径找到目前使用的python位置。

5. Anaconda无法打开问题解决

打开时断开网络连接即可。