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Python编程环境配置

3月前浏览2404

前言

很久没有更新内容了,过去的一段时间我也经历了一段很艰难的日子。多年来我一直自认是一个勤勉敬业、关心学生发展的老师。但是发生的一些事情让我很难过,甚至是永远都无法弥补的遗憾。作为一个做数值计算和程序开发的研究组,我个人加班到凌晨是家常便饭,几乎所有的核心代码都是我写的。对研究生我自认为也算尽力了,无论是给学生发助研费还是手把手的学术指导,但是我依然看不到任何希望。我时常不断地反省,也许我哪里做的确实不好吧。

感谢好友谢院长的支持,给我送来愿意做研究的同学。让我重新觉得可以挑战一些有价值的事情了。好了,日子还要向前。为了方便新同学的学习,我来写一下我们组对Python环境配置和开发方面的一些经验。

软件

Python的集成开发环境很多,但是我的研究组采用的方案是:Miniforge + PyCharm。Miniforge是开源软件,可以视为Anaconda的替代版本吧,Anaconda实在是太大了。Miniforge的优势之一是可以创建不同版本的Python环境,满足Python开发版本依赖的问题。

PyCharm就不用多介绍了,Python开发最流行的IDE之一了,对高校学生异常友好,可以通过学生或者教师账号申请全家桶。下载链接如下:

Miniforge:https://github.com/conda-forge/miniforge/releases

PyCharm:https://www.jetbrains.com.cn/pycharm/

安装使用

(1) 下载对应的软件版本,Miniforge一般选择Windows-x86_64版本,PyCharm就直接点按钮下载就好了

(2)双击一路Next安装完成

(3)设置适合的Python版本和库

a) 搜索minifore会弹出来最佳匹配应用

b) 创建开发环境

miniforge程序自带了额一个base的Python环境和对应的解释器,包管理等一套。这个一般都比较高,都是3.10以上了,假如我们的程序Python版本是3.9,那么我们就可以创建一个3.9版本的环境,假如我们把这个环境叫study,同时给这个环境安装一些常用的库,那么具体操作示例如下:

conda create --name study python=3.9

conda activate study

conda install numpy scipy

(3)设置PyCharm的Python解释器

简单地说,Pycharm可以视为一个好用的Python文件编辑器,自带了Python解释器的,但是由于miniforge的一些优势,我们需要把Pycharm的解释器设置为miniforge的Python解释器。

(4) 程序运行设置

我们写程序的时候,开始经常会报错,我们可以通过断点调试。此外我的经验是可以通过修改选项,勾上Run with Python Console,这样就能让计算的变量数据呈现出来,类似于Matlab那个效果了。

后记

对我的研究生,我想说:研究注定是要付出辛苦的,我会一直陪伴你们解决遇到的问题,希望你们能主动多找我。无论怎样,我希望你们能热爱自己的生活。每当我没有联系上你们的时候,我都会默默地祈祷你们平安快乐。





来源:数字孪生与工程计算
ACTMATLABpythonUM
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-08-14
最近编辑:3月前
Rockman
博士 | 副教授 十年饮冰
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