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从逼乎上看到什么自己安装 python 或者安装 anacoda ？能解释一下这俩区别 优势在哪？还有啊如果是 linux 的话就不用整这么多东西了？直接码代码就可以了？求科普啊 想要入 python 劝退的走开(ˉεˉ)
 | 1 LokiSharp 2017-09-28 08:15:29 +08:00 via iPhone windows? 先装 VS2015 每次 pip 的时候 cmd 里要跑一下 vs 的环境变量脚本 Linux 装个 gcc 就好 |
 | 2 jingniao 2017-09-28 08:16:24 +08:00 via Android linux 的话目前主流发行版大多自带 python2.7 跟 python3，python3 版本跟发行版有点差别，不过一般在 3.4 以上。但要想要最新 python3 版本就没 win 下直接 exe 方便了，得自己找对应发行版的包或者自己编译源码。 这种标准安装只有标准库。 anaconda 优势，1 一般会自带最新的 python 解释器，2 集成了大量常用的 python 包，例如 django flask 机器学习套件之类的。这样就非常省事了。 |
| 3 jingniao 2017-09-28 08:20:10 +08:00 via Android 接上条，为什么 anaconda 集成方便呢，因为不管在 win 还是 linux，一些包在标准环境里安装有时候都不太容易，win 下你需要 vs 的一大坨，linux 方便点但编译依赖排查有时候也挺烦人。 |
 | 4 Cooky 2017-09-28 08:23:01 +08:00 via Android 会自己安装，会自己找安装包，会编译安装源码包，就用不着 anaconda |
 | 5 fox0001 2017-09-28 08:23:23 +08:00 楼主很懒，网上教程一大堆… |
 | 6 northisland 2017-09-28 08:32:31 +08:00 你需要一个 ipython |
 | 7 allinwonder 2017-09-28 08:37:19 +08:00 via Android |
 | 8 zjqzxc 2017-09-28 08:39:47 +08:00 Windows 下建议使用 anacoda 这类的集成安装包 当然自己徒手装 python+pip+vs studio 也是可以的。 不装 vs 会有大量的库使用 pip 安装会报错（需要编译），而且，即使装了 vs，还是有库 pip install 时报稀奇古怪的错 linux （以 debian 为例，rh 系列不知道默认的 yum 仓库有多少东西，估计得加 epel ）下有包管理器加成，即使有的库 pip 安装报错，多半也可以从包管理器中找到，直接安装。 另：以上 python 均指 python3 |
 | 9 ericls 2017-09-28 08:40:14 +08:00 via iPhone 写了这么多年 python 没用过 conda 感觉自己写的假 Python ? |
 | 10 msputup 2017-09-28 08:42:03 +08:00 哪有那么多事，你刚开始学，直接官网 python3.x 就好了。 就一个 helloworld 还能 print 不出来么？ |
 | 11 jeffersonpig 2017-09-28 08:46:30 +08:00 直接装个 python 就够了就能用了，别的乱七八糟的等你写多了慢慢就知道了。 |
 | 12 syahd 2017-09-28 08:59:53 +08:00 为什么不用 pycharm，就算缺包安装也挺方便 |
 | 13 lzhr 2017-09-28 09:01:20 +08:00 via Android 既然问出这个问题了，那肯定是需要装 anaconda 了 |
 | 14 misaka19000 2017-09-28 09:02:11 +08:00 v 站这种低质量的伸手党越来越多了 |
| 15 misaka19000 2017-09-28 09:03:45 +08:00 花了 10s 搜的，楼主看看吧 https://www.zhihu.com/question/58033789 |
 | 16 yuwen2424 OP @misaka19000 靴靴 |
 | 17 shawndev 2017-09-28 09:06:53 +08:00 首先纠错，anaconda。 其次从 《 python 数据挖掘》一书的前文来看，python 自行安装第三方包装的应该是源码，而 anaconda 装的是二进制。 如果你对两者的区别没有概念，装 anaconda 应该没错。 |
 | 18 schema 2017-09-28 09:16:39 +08:00 via Android 看他发的帖子，66 |
 | 19 mimzy 2017-09-28 09:18:51 +08:00 写 Python 挺久了 Mac/Linux 上我都没用过 Anaconda …提供另一个思路 我现在都是 pyenv pyenv-virtualenv 搞定环境… pip 用什么装什么… |
 | 23 wwqgtxx 2017-09-28 09:30:56 +08:00 via iPhone @zjqzxc 感觉现在大部分常用的 pip 包都已经提供预编译的 wheel 了，所以区别并不是那么大，而且作为开发者，安装个 vs2015/2017 也挺正常的，不过 pymssql 这个包的确有些难编译，当然网上还是能找到预编译过的版本所以压力不大 至于 linux 环境，基本上装上 gcc/automake 这一类 build tools 然后还有 python(3)-dev 这种包貌似没几个 python 包编译不过去的吧 |
 | 24 fy 2017-09-28 09:38:35 +08:00  3 * Anaconda Python 3 - Python 集成环境 整套常用库 + 科学计算集成环境带二进制包管理器。 https://www.continuum.io/downloads * PyCharm - Python 编码 IDE 最佳 IDE，适合较大的项目，与 Pyzo 互补。 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows * Pyzo - 轻量级编码工具 以前的 IEP。这是一个轻量级的单文件编辑工具，提供了一个 ipython shell，写单文件脚本十分实用。 http://www.pyzo.org/start.html#quickstart * Cmder - 更好的的 Windows 控制台 http://cmder.net 几件套不谢，Linux 不用最后一项 |
 | 25 janxin 2017-09-28 09:38:38 +08:00 anaconda 自带了一些常用包，不用折腾编译什么的环境； python 就是单纯的标准环境，部分包还需要自己折腾编译环境 |
 | 27 Kilerd 2017-09-28 10:03:41 +08:00 via iPhone 都是在发无意义的帖子，block |
 | 28 yybeta 2017-09-28 10:04:03 +08:00 其实如果是做 ml 且比较在意高性能的话推荐英特尔优化过的 Intel distribution for python。个人确实感觉比 anaconda 快 |
 | 29 masir 2017-09-28 10:21:11 +08:00 PyCharm ? |
 | 30 cnanyi 2017-09-28 10:53:15 +08:00 没人用 pip 来管理包吗， pip search pip install pip list |
| 31 mimzy 2017-09-28 10:54:52 +08:00 1 @lwldcr #21 pyenv 用来管理 Python 的不同版本，pyenv-virtualenv 根据所需包的不同在 HOME 目录创建单独的虚拟环境，跟 virtualenv 类似，不过 virtualenv 是在项目目录创建文件夹吧，我更喜欢统一管理，不喜欢每个项目都弄个 venv 文件夹。 |
 | 32 Crossin 2017-09-28 11:54:10 +08:00 有很多问题，等你遇到了自然就明白了。比如你自己去装一下 SciPy 没成功，然后就觉得 anaconda 真好使。 如果没遇到问题，那其实也没必要去管到底哪个更好。 先搞起来再说 |
 | 34 udumbara 2017-09-28 12:20:31 +08:00 via Android 首先看做什么，我只针对数据科学这块：如果你用的是 Windows，老老实实装 anaconda，省下的时间都可以把 pandas 入门了。如果是 linux，无所谓啦，自己编译也方便。 |
 | 36 zj299792458 2017-09-28 12:46:50 +08:00 via iPhone @mimzy pyenv 不支持 py2，一般切换版本只会 2 和 3 之间的切换，不支持 2 切换就没意义了 |
| 37 mimzy 2017-09-28 13:36:09 +08:00 @zj299792458 #36 支持 Python 2 的 可以自己看下 https://github.com/pyenv/pyenv |
 | 38 BBCCBB 2017-09-28 13:55:15 +08:00 ipython + virtualenv, |
 | 39 raptor 2017-09-28 14:34:17 +08:00 初学就老老实实用 anaconda，省得在不必要的事情上浪费时间精力，等玩熟了，再去研究怎么折腾 |
 | 41 ayyll 2017-09-28 14:35:23 +08:00 st3 + pip pip 有的包会被墙掉。。就去 github 上 clone 下来手动装，或者这个地方也可以下 http://sourceforge.mirrorservice.org/ |
 | 42 ytmsdy 2017-09-28 16:33:06 +08:00 初学者还是直接装一个 anacoda 包吧，要不然写个程序，缺这个，少那个，很痛苦的。尤其是一些存在依赖性的包，会把初学者个折腾疯的。 |
 | 43 jane35622 2017-09-29 09:18:54 +08:00 STFW |
 | 44 neosfung 2017-10-09 13:52:05 +08:00 via iPhone Anaconda 太大了，里面的包又不是全部需要。还是 miniconda 吧，需要什么装什么 |
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