7  Python 安装常见问题

7.1 安装了 Anaconda 还需要安装 Python 3.13 吗？

答：不需要！ 而且，强烈反对。Anaconda 是一个完整的 Python 科学计算发行版，安装时会自动集成 Python 解释器和常用扩展包 (如 NumPy、Pandas 等)，并通过 Conda 环境管理器提供灵活的版本控制。

若额外安装官网 Python，可能引发以下问题：

  1. 版本混乱：系统环境变量可能优先指向非 Anaconda 的 Python，导致命令行调用错误的解释器版本；
  2. 依赖冲突：Conda 和 pip 混合管理包时，依赖项版本容易冲突（例如 TensorFlow 或 PyTorch 的兼容性问题）；
  3. 环境隔离失效：全局安装的 Python 可能干扰 Conda 创建的独立环境，破坏项目隔离性；
  4. 维护困难：需手动协调多个 Python 实例的更新与兼容性，增加运维复杂度。

建议通过 Conda 统一管理 Python 环境，既能自由切换不同版本（如 conda create -n py312 python=3.12），又能确保依赖隔离和生态兼容性，避免因混合安装导致的技术债。

7.2 安装 Anaconda 时需要注意什么？

  • Choose Install Location 页面，建议使用默认路径 C:\Users\用户名\Anaconda3 作为 Anaconda 的安装路径，这样可以避免一些潜在的权限和路径问题。注意： 如果你的用户名中包含中文字符或空格，建议选择「自定义路径」，并选择一个英文路径，例如 C:\PromgramFile\Anaconda3。

  • Advanced Installation Options 页面，确保同时勾选如下两个选项：

    • [√] Add Anaconda to my PATH environment variable
    • [√] Register Anaconda as my default Python 3.x

  • 详情参见：VSCode与Anaconda安装配置

7.3 默认解释器的路径

问题描述：每次在 VScode 的 Jupyter 中运行代码时，都会弹出一个窗口询问选择解释器的路径。

原因 1：VScode 设置问题：VScode 在运行 Jupyter Notebook 时需要指定 Python 解释器的路径，如果没有设置默认解释器，就会弹出这个窗口。 environment variable`，导致 VScode 无法找到 Python 解释器的路径。

解决方法：在 VScode 中，按下 Ctrl + Shift + P，输入Python: Select Interpreter\，选择你想要的 Python 解释器路径即可。

原因 2：Anaconda 安装时的配置有问题。
在安装 Anaconda 时，在 Advanced Installation Options 页面，你可能没有勾选 Add Anaconda to my PATH environment variable，导致 VScode 无法找到 Python 解释器的路径。

解决方案：将 Anaconda 的安装路径添加到系统的环境变量中。具体步骤如下：

  1. 在 Windows 中，右键点击 “此电脑”，选择 “属性”。
  2. 依次点击 高级系统设置 >> 环境变量
  3. 在 “系统变量” 中找到 Path，点击 “编辑”。
  4. 点击 “新建”，添加 Anaconda 的安装路径，例如 C:\Users\用户名\Anaconda3 和 C:\Users\用户名\Anaconda3\Scripts。
  5. 点击“确定”，保存设置。

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7.4 pip install 在哪里执行？

答：pip install pkg_name 通常在命令行界面中执行。不同操作系统打开命令行界面的方式略有不同：

  • Windows 系统：按下 Win + R 键，输入 cmd，然后按下 Enter 键。
  • Mac 系统：按下 Command + Space 键，输入 Terminal，然后按下 Enter 键。
  • VSCode 中：按下 Ctrl + Shift + P，输入 Terminal: Create New Terminal，然后按下 Enter 键。
  • 更快捷的方式 (VScode 中)：
    • Windows：按下 Ctrl + ~ 键 (~ 在 Esc 键下方)。
    • Mac：按下 Command + Shift + ~ 键。

7.5 什么是 VScode 的 terminal？

答：VScode 的 terminal 是一个集成的命令行界面，允许用户在 VScode 编辑器中直接执行命令行操作。它支持多种 Shell，如 PowerShell、Bash 和 Command Prompt 等。用户可以在 terminal 中运行 Python 脚本、安装包、管理版本控制等操作，而无需切换到外部命令行窗口。

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开启方法：

  • 在 VScode 中，按下 Ctrl + Shift + P，输入 Terminal: Create New Terminal，然后按下 Enter 键。
  • 更快捷的方式：
    • Windows：按下 Ctrl + ~ 键（~ 在 Esc 键下方）。
    • Mac：按下 Command + Shift + ~ 键。

用途：

  • 执行命令行操作，如安装 Python 包（pip install pkg_name）、运行脚本等。
  • 运行 Git 命令进行版本控制：
    • git clone：克隆远程仓库到本地。
    • git add：将更改添加到暂存区。
    • git commit：提交更改到本地仓库。
    • git push：将本地提交推送到远程仓库。
  • 管理虚拟环境和依赖项。
  • 调试和测试代码。
  • 查看系统信息和环境变量等。

7.6 Conda install 与 pip install 有何差别？

相似点：都是 Python 的包管理工具；都能安装 Python 库和包，并自动处理依赖关系。

主要区别：

  1. 包来源不同：
    • Conda：主要从 Anaconda 官方仓库（例如 Anaconda Cloud）安装包，并且可以安装 Python 之外的其他工具和库（例如 R 语言的库）。它支持更广泛的语言和工具。
    • pip：从 Python 官方包索引（PyPI）安装 Python 包，通常只用于 Python 相关的包。
  2. 虚拟环境管理：
    • Conda：不仅可以管理 Python 包，还可以管理虚拟环境。在 Conda 环境中，你可以控制整个环境的配置，包括 Python 版本和依赖的库。
    • pip：仅管理 Python 包，不负责环境的管理。虽然 virtualenv 或 venv 可以配合 pip 使用来管理虚拟环境，但这需要额外的配置。
  3. 依赖解决：
    • Conda：在安装包时，Conda 会自动解决依赖冲突，确保所有包和环境的兼容性。
    • pip：通常会安装指定的包，但不总是自动解决复杂的依赖关系。如果发生依赖冲突，pip 可能不会提醒用户。
  4. 适用场景：
    • Conda：适用于需要管理多个工具和语言环境（如 Python、R）的情况，尤其在数据科学、机器学习等领域中，Conda 更加常用。
    • pip：适用于单纯的 Python 项目，尤其是当你不需要其他语言支持时，pip 更简便。
  • 总结
    • Anaconda 是一个包含 Conda 的大套件，提供了用于数据分析和科学计算的工具。
    • Conda 是 Anaconda 的包和环境管理工具，可以管理 Python 以及其他语言的包。
    • pip 是 Python 的官方包管理工具，通常用于管理 Python 包，适用于纯 Python 项目。

7.7 Conda 和 Anaconda 有何关系？

Anaconda 是一个开源的 Python 发行版，旨在简化 Python 和 R 编程语言中数据科学、机器学习和科学计算的使用。Anaconda 提供了包括 Python 和 R 语言在内的各种开源库以及管理和部署环境所需的工具。

Conda 是 Anaconda 的一个组件，它是一个包管理器和环境管理器。Conda 负责安装、更新、卸载包和管理虚拟环境。实际上，Conda 不仅仅可以用来管理 Python 包，还可以管理其他语言（例如 R 和 Ruby）的包。

总结：Anaconda 是一个包含 Conda 的完整发行版，Conda 是其中的包管理工具。

  • Conda 的用途
    • 包管理：Conda 用于安装、升级和卸载 Python 包以及其他语言的包。它能够管理并解决依赖问题，确保你安装的包兼容且稳定。
    • 环境管理：Conda 允许创建和管理虚拟环境。通过虚拟环境，你可以在同一台机器上管理多个不同版本的 Python 和包，而不会发生冲突。例如，你可以为一个项目使用 Python 3.7，为另一个项目使用 Python 3.9，并且确保每个项目有独立的依赖。