Python开发环境配置 (Windows)

0. 概要

本文介绍了如何在Windows下配置Python开发环境，如何使用VSCode编写Python脚本，以及如何使用PowerShell执行Python脚本。

1. Python3

在Python官网，下载Python的安装包。

Python官方下载页面： https://www.python.org/downloads/windows/

在选择Python安装包的版本号时，注意不要追求最新的版本。因为有些库可能还没来得及适配新的Python版本，需要自己手动编译或者安装。

这里选择的是Python 3.8.10版本 Python版本号: Python 3.8.10

选择安装模式为自定义模式，勾选将Python添加到系统路径。

python的包管理工具pip是默认勾选上的。

选择Python的安装路径，不建议存放在C盘，自定义即可。

2. VSCode代码编辑器

2.1 VSCode安装

代码编辑器，就是写代码的地方。VSCode是微软旗下的一款开源代码编辑器。

VSCode官网 - Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

下载安装包，安装即可。

2.2 VSCode插件安装

使用VSCode开发Python工程，官方有详细的说明文档。

Get Started Tutorial for Python in Visual Studio Code

安装VSCode插件

推荐安装的VSCode插件列表

2.3 通过Code打开

创建一个文件夹，点击鼠标右键，选择 通过Code打开 。就可以使用VSCode打开当前文件夹。

3. 编写Python脚本

新建一个文件

填写Python脚本的名称，文件后缀为 .py

在VSCode的代码编辑区，编写一个简单的脚本

4. 运行Python脚本

4.1 方式1 - 点击运行按钮

点击右上角的执行按钮，运行脚本

如果有多个脚本，先在左边侧边栏选择要执行的脚本文件，然后再运行Run。

4.2 方式2 - 在命令行中运行脚本

输入命令行

python <脚本名称.py>

示例

python helloworld.py

注：输入命令行时，按下 TAB 键可以自动补全文件路径。

4.3 方式3 - PowerShell 命令行工具

不使用VSCode也可以执行Python脚本，可以直接使用PowerShell执行Python脚本，PowerShell是Windows自带的命令行终端。

打开工程文件夹，按下快捷键 Shift + 右键 ，选择 在此处打开 PowerShell 窗口 。

5. Pip3 - Python包管理工具

在VSCode终端或者在PowerShell里面，可以执行pip指令，安装Python所需的依赖。

5.1 pip安装Python包

pip3安装包的命令行格式如下：

pip install <包名>

注：pip install 后面可以跟多个包名，同时安装。

示例：

Numpy是Python的矩阵运算包，使用pip安装numpy

pip install numpy

5.2 PyPI - Python官方包索引

PyPI官网： https://pypi.org/

PyPI的全称是Python Package Index，翻译成中文就是Python包的索引。是Python官方的第三方Package的代码仓库。

在执行 pip install xxxx 指令时，Python会首先在这个Python官方索引下面去寻找对应的包。

如果你自己写了一个Python的库，并且希望分享给更多的人，同时也希望更多人发现你写的库，那么你可以选择将你写的库上传到PyPI上。

在PyPI上可以根据关键词/包名搜索安装包

查看包的介绍信息

5.3 设置pip镜像

PyPI的服务器在国外，国内使用pip安装包会有些慢，因此我们需要设置PyPI的镜像。

直接将清华的PyPI镜像设置为默认的PyPI镜像

pypi | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

在PowerShell里面输入如下两行命令行。

升级pip

注： -U 关键字代表Update，是更新升级的意思。

pip install pip -U

设置全局的索引链接为清华镜像。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5.4 安装常用的Python包

通过pip安装常用的Python包

pip install numpy matplotlib jupyter panda scipy opencv-python opencv-contrib-python