pythonidle安装第三⽅库_在PythonIDLE下调⽤anaconda中的
库教程
在Python IDLE 下调⽤anaconda中的库教程
⼤家都知道，Anaconda是⼀个开源的Python发⾏版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。下载了anaconda我们可以很⽅便的随时调⽤这⾥⾯的库。
原先我⾃⼰在Python官⽹下载了python 3.7开发环境，anaconda的后⾯下载的，平时⽐较喜欢使⽤ IDLE 作简单的程序或学习的时候，发现调⽤不了anaconda中的库，就算是在cmd程序中使⽤pip 下载相应的库时，最终的库路径也是存于anaconda的库路径中。
当然，通过相关命令实现pip下载路径更改也是可以的，但是既然已经下载了anaconda，为何还需要重新下载呢，岂不是很⿇烦！！接下来有两个⽅法可以实现 IDLE 调⽤第三⽅库：
⾸先我们要知道，Python和anaconda的库路径都是在该⽂件夹下的 Lib\site-packages 下
⽅法⼀：动态调⽤，此⽅法需要每次启动idle是对其进⾏设置
add months1、打开IDLE
2、通过sys.path.append(r'库路径')动态导⼊库路径。这⾥以导⼊numpy为例：
图中可以明显看到，在动态导⼊库路径前⽆法导⼊numpy库，在导⼊库路径后就成功啦！
需要注意的是，每次启动 IDLE 时都要进⾏此操作
⽅法⼆：
1、到anaconda下的库路径，并复制，如我的anaconda库路径为： F:\anaconda_3.0\Lib\site-packages
2、到Python下的库所在位置，如我的Python下的库位置为： F:\Python\Lib\site-packages，进⼊site-packages
3、在此⽬录下创建⼀个记事本⽂件，点开进去，粘贴刚刚复制的anaconda的库路径到记事本中，如下图：
python在线编辑器python3script的音标保存并退出
ascii码对照表英文字母十六进制4、更改刚刚的⽂件后缀名，由 .txt 改成 .pth 完成
再次打开IDLE试验⼀下：
此⽅法不需要进⾏动态导⼊库路径，相⽐第⼀种⽅法会⽅便很多，希望可以带给⼤家帮助！！
以上这篇在Python IDLE 下调⽤anaconda中的库教程就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持我们。
时间： 2020-03-07
因为有时直接使⽤pip install在线安装 Python 库下载速度⾮常慢，所以这⾥介绍使⽤ Anaconda 离线安装 Python 库的⽅法. 这⾥以安装pyspark 这个库为例，因为这个库⼤约有180M，我这⾥测试的在线安装⼤约需要⽤⼆⼗多个⼩时，之后使⽤离线安装的⽅法，全程⼤约⽤时10分钟. 查看所需的 Python 包 如果不知道具体使⽤什么版本的 Python 库，可以先尝试在 Aanconda Prompt 中直接使⽤ pip install pyspark 我这⾥根据提⽰
linux操作系统的常用命令
下载Anaconda安装包 官⽹下载或是在清华⼤学镜像站下载，我安装的是下⾯这个版本: 安装过程 配置环境 将anaconda的scripts⽂件夹路径添加到环境变量中. 如果命令⾏输⼊输出如图所⽰则安装成功: 为了避免可能发⽣的错误, 我们在命令⾏输⼊conda upgrade --all 先把所有⼯具包进⾏升级.(也可以不安装升级) 打开pycharm，如图点击add local 点击第三个选项,system interpreter，选择路径，点击ok，就可以了. 总结
scala case
在学习推荐系统.机器学习.数据挖掘时,python是⾮常强⼤的⼯具，也有很多很强⼤的模块，但是模块的安装却是⼀件令⼈头疼的事情. 现在有个⼯具--anaconda，他已经帮我们集成好了很多⼯具了!anaconda⾥⾯集成了很多关于python科学计算的第三⽅库，主要是安装⽅便,⽽python 是⼀个编译器，如果不使⽤anaconda，那么安装起来会⽐较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好. 在windows中,pycharm是⼀个⽐较好python编辑器，所以如果能把pycharm 和 ana
Python的安装并不难，但是要正确安装它的库以及配置环境变量则有些⿇烦.对于刚刚开始想要学习Python的⼩伙伴来说,⽤Anaconda这个⼯具往往是很好的选择，它帮助我们下载了很多python的库以及python本⾝. 下⾯我就来说说如何安装好⼀个python环境. 1.⾸先，第⼀步是在⽹上搜索Anaconda官⽹，然后进⼊Download下载好，这个很简单，不过记得安装时第⼀个框框的勾不要选，你选了之后也会有红⾊的警告，建议不选. 2.配置Anaconda的环境变量，这个只需要到计算机的环
前⾔: 什么是anaconda?? Anaconda指的是⼀个开源的Python发⾏版本，其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. [1] 因为包含了⼤量的科学包,Anaconda 的下载⽂件⽐较⼤(约 531 MB)，如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使⽤Miniconda 这个较⼩的发⾏版(仅包含conda和 Python) 什么是jupyter notebook?? Jupyter Notebook 是⼀款开放源代码的 Web 应⽤程序，可让我们创建并
前⾔ 现在Python3 被越来越多的开发者所接受，同时让⼈尴尬的是很多遗留的⽼系统依旧运⾏在 Python2 的环境中，因此有时你不得不同时在两个版本中进⾏开发，调试. 如何在系统中同时共存 Python2 和 Python3 是开发者不得不⾯对的问题,⼀个利好的消息是,Anaconda 能完美解决Python2 和 Python3 的共存问题,⽽且在 Windows 平台经常出现安装依赖包(⽐如 MySQL-python)失败的情况也得以解决. Anaconda 是什么? Anaconda
Mac安装python3环境 ⾸先我先给说明⼀下：我也是初次接触python，有⼀定的Java基础，对编程语法有⼀定基础，当然⼩菜在这⾥ 全当⼩⽩来介绍操作，亲⾝经历整个搭建环境到开发的过程. 注意：我是以每⼀个新项⽬，单独新建⼀个环境开发，项⽬⾃⼰互不影响，项⽬所⽤到的库都是每⼀个环境中单独拥有的. ⾸先你需要准备软件⼯具: 电脑系统:Windows-64位系统 1.Anaconda 我的版本是3-4.2.0, 2.pycharm-professional-2017.1.2-Win开发⼯具 ⼀
ubuntu 系统⾃带的 python 有多个版本，使⽤时难免会遇到环境变量出错，特别是当⾃动化运⾏脚本的时候.特别是近⼀个⽉来，实验室的⼩伙伴们的都倾⼼于 python.为了帮助⼩伙伴们快速搭建⾃⼰的 python 环境，笔者写下了这篇教程.当然，如果 ubuntu ⾃带的 python ⾃⼰使⽤没有问题，可以略去 anaconda 的安装. Anaconda Anaconda指的是⼀个开源的 Python 发⾏版本，其包含了 conda.Python 等180多个科学包及其依赖项.因为包含了
引⾔：使⽤pip install 来安装scrapy需要安装⼤量的依赖库，这⾥我使⽤了Anaconda来安装scrapy，安装时只需要⼀条语句:conda install scrapy即可 步骤1：安装Anaconda，在cmd窗⼝输⼊:conda install scrapy ，输⼊y回车表⽰允许安装依赖库 步骤2：测试scrapy是否安装成功，在dos窗⼝输⼊scrapy回车 步骤3：在Pycharm-->file-->settings-->搜索project interpreter
这篇⽂章主要介绍了windows环境中利⽤celery实现简单任务队列过程解析,⽂中通过⽰例代码介绍的⾮常详细，对⼤家的学习或者⼯作具有⼀定的参考学习价值，需要的朋友可以参考下 ⼀.背景 最近因项⽬需要，学习任务队列Celery的⽤法; ⼆.测试使⽤环境: 1.Windows7 x64
2.Python ==
3.7.lery ==
4.3.dis =3.3.11
5.eventlet==0.25.1 ==> pip install eventlet (windows环境
由于不同的项⽬需要⽤不同的python版本，于是使⽤Anaconda来进⾏版本管理，现记录⼀下经验: 在官⽹下载并安装好Anaconda以后(⾮常简单，此处不赘述): 1. 查看Python环境 conda info --env可以看到所有python环境，前⾯有个'*'的代表当前环境: 2.创建Python环境 conda create --name python35 py
thon=3.5 代表创建⼀个python3.5的环境，我们把它命名为python35 安装成功后的消息: 现在我们再⽤c

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