搞 Python 要安装的一些东西？

[yuwen2424]

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 劝退的走开乀(ˉεˉ乀)

[lwldcr]

@mimzy 我比较 low，只用过 virtualenv，pyenv 比 virtualenv 好用吗？

[yuwen2424]

@mimzy 😂那就先这么整

[wwqgtxx]

@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

[fy]

* 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

[janxin]

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

[yuwen2424]

@janxin 嗯嗯 大概了解一些了靴靴

[Kilerd]

都是在发无意义的帖子，block

[yybeta]

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

[masir]

PyCharm ?

[cnanyi]

没人用 pip 来管理包吗，
pip search
pip install
pip list

[mimzy]

@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。

[Crossin]

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

[holajamc]

@cnanyi 补充一个 pip freeze

[udumbara]

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。

[fearme]

@yybeta 快大概多少？

[zj299792458]

@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

[mimzy]

@zj299792458 #36 支持 Python 2 的 可以自己看下 https://github.com/pyenv/pyenv

[BBCCBB]

ipython + virtualenv,

[raptor]

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

[yuwen2424]

@raptor 好的