技术篇-2.4.Python应用场景及开发工具安装

     如果在研究生期间只推荐一门编程语言，那么我一定会推荐Python！在其他的编程语言中，我只是简单的介绍了应用场景、注意事项、环境安装和推荐开发工具，在Python这篇中，我将额外讲解几个常用的Python包的下载。

        1.1应用场景

Python的应用场景非常广泛，在大多数开源代码的论文中，其编程语言都是Python.

应用场景	框架/库
Web后端开发	Django/Flask
科学数据分析	Numpy/pandas/Scipy/Matplotlib
机器学习	Scikit-learn
深度学习	Pytroch/Tensorflow
脚本与运维	Fabric/Paramiko
网络爬虫	Requests/BeautifulSoup/Scrapy
桌面开发	PyQT/Tkinter
游戏开发	Pygame/Panda3D

        1.2环境安装

环境安装参考链接:Windows上安装 Python 环境并配置环境变量 （超详细教程）_windows配置python环境变量-CSDN博客

在这里，个人推荐python版本不要超过3.8。不然的话后续安装pytroch等包的时候冲突多。

        1.3Anaconda安装

Anaconda可以简单快捷的安装Python的包，并且可以创建出一个虚拟环境去运行，能够快速搭建开发环境。

参考链接:Windows下的Anaconda详细安装教程_windows安装anaconda-CSDN博客

        1.4开发工具

Python可以通过idea进行开发项目，但是在数据分析、机器学习、深度学习等中小型项目个人推荐使用Pycharm进行开发，Pycharm是专为Python开发的一款开发工具，可以结合Anaconda快速构建环境，下载所需要的包。

下载参考链接:

PyCharm安装教程及基本使用（更新至2024年新版本），教你迈出学习python第一步-CSDN博客

Pycharm运行Anaconda参考链接：

【Python】 pycharm+conda配置虚拟环境_pycharm使用conda虚拟环境-CSDN博客

        1.5Pytorch库安装

Python安装第三方的包可以参考下面的链接:

python第三方库常用安装方法（超详细）！_python安装第三方库-CSDN博客

Pytorch库是Python中专为深度学习的一个开源库，其安装通常与其他不同，Pytroch的安装较为麻烦，可以参考下面链接(没有显卡不推荐下载):

在Pycharm上部署pytorch全流程_pycharm pytorch-CSDN博客

        个人推荐大多数的包在pycharm终端中使用pip install xxx安装下载