前言

这属于基础教学的第一篇，自然是要向大伙分享怎么样去配置一个编写的环境。编写的环境存在多种类型sublime text安装插件，像是能够在电脑上借助（、等）、、Text 等等，要是不打算在自身电脑上运行，也能够采用线上的环境，例如 Colab 或者等。总归，工欲善其事，必先利其器，这一篇就要教导大家怎样安装来配置环境。

是什么？

有一款开源发行版本，此版本面对若干领域，即数据科学领域、机器学习领域以及数据分析领域等 。它不仅有解释器自身，更关键的是整合了好多第三方库，这些第三方库用于科学计算、数据分析以及机器学习相关方面 ，而且还给出了一个强大的工具，此工具是包管理和环境管理工具，名为Conda 。

以下是 的主要特点和功能：

依赖其内部所具备的包管理器Conda，能够让创建、管理以及切换各不同环境因而获得极为简便的效果，便捷的环境管理得以实现。用户能够在不同项目之间轻易地配置独立的环境，于每个环境之中都能够安装特定版本的以及其他各类库，如此一来就有效地避免了不同项目依赖之间所产生的冲突。丰富的数据科学工具：在进行安装的时候会附带一系列经常会用到的数据科学库，譬如像NumPy、、、-learn等等，还有像这样的交互式开发环境会一并奉上。其他有用工具也涵盖其中，像是IDE（集成开发环境）以及终端等sublime text安装插件，它们为数据科学家给予了开箱即用的一站式解决办法。高效的包管理方面：Conda不光能够对包加以管理，还能够管理非软件包，像R语言相关包或者C/C++ 编译器等。Conda能够智慧地处理复杂的软件依赖关系，保证所有库和组件均可正确安装并协同运作，极大提升了开发效率。对于诸多操作系统，例如Linux，还有MacOS等，跨平台支持予以相关帮助，能便于在不同开发平台上统一运用以及进行部署 。

固然它给人安装起来的感受是存有一些人会认为其呈现一大包形式且高度占用容量之势，然而对诸多人士而言极具便利之特性，借由一键操作的方式助力我们完成诸多软件用以开发的环境的安装之举！

安装

前往官网https://www..com//，获取适配操作系统的安装包，开展安装操作。

我这里以 11 为例演示安装过程。

安装结束之后，于系统的环境方面的变量之内添加，有关联的路径，把图其中间显示的路径替换成你所实施安装操作的路径 。

运行

安装完毕之后，于终端之内键入 。要是结果跟以下这般的界面毫无二致的情形下，那就意味着已然成功地把 安装到电脑里头了 。

启动

于终端范围之内进行输入方面的操作 ，又或者呢 ，能够直接针对其实施点击动作的 ，是应用程序启动这项行为 。

开启之后，将以浏览器的样子而打开，且呈现出下面的页面。

在执行 时不要关闭终端

点选页面右上方的 new ，选择 。

当做出选择3之后，将会进到下述的页面之中，于这个时候，便能够着手去编写代码了。

输入下面这段代码，然后按下shift与enter键一起按来执行。要是成功打印出Hello World，那就表明安装的步骤已然全都完成了。

print("Hello World")

执行代码的方式有两种，分别是:

按Shift加Enter组合键，执行之后，游标会移动到下一行。按Ctrl加Enter组合键，执行之后，游标依旧处于当前行。

此时，与之相关的一系列依赖组件均已完成安装，如此一来，接下来便能够着手去学习怎样进行编写了。

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