如何快速地在windows上部署Python开发环境，包括各种常用的第三方库

界面效果跟 Matlab 几乎是一模一样了
比 Matlab 更棒的是编辑器支持语法高亮，命令自动补全，多种背景主题

上面有人提到了 Anaconda，在这里介绍下自己如何在windows上快速部署Python开发环境的。
是真的很简单，完全花不了多少时间。

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Python科学计算的瑞士军刀——Anoaconda 安装与配置

Python是一种强大的编程语言，其提供了很多用于科学计算的模块，常见的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python进行科学计算，就需要一一安装所需的模块，而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库，因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情，将科学计算所需要的模块都编译好，然后打包以发行版的形式供用户使用，Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版

自带的包管理器conda也非常强大，甚至支持多个版本的 Python 共存

主页地址：Anaconda Scientific Python Distribution

1. 下载安装
建议下载zip压缩包，速度快。安装过程是傻瓜式的，跟平时安装其他软件没啥区别

2. 终端执行`conda list`可查看安装了哪些包

3. 获取免费的学术License（此步骤可跳过，如果你对高性能库没有需求的话）
申请地址：The Anaconda Python Distribution for Academics
使用`edu`邮箱申请后，会在邮箱自动收到`license_academic`文件，将其放在`~/.continuum`目录下即可。

4. 安装额外的包（命令行环境下执行）
$ conda update conda
$ conda install accelerate
$ conda install iopro

下面就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。


5. 更换编辑器背景主题方案

6. 更换IPython 终端背景

7. 切割编辑器，多文本同时编辑


经过简单的配置之后，集成化开发环境变得非常的 Cool ！

Python科学计算的瑞士军刀——Anoaconda 安装与配置

Python是一种强大的编程语言，其提供了很多用于科学计算的模块，常见的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python进行科学计算，就需要一一安装所需的模块，而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库，因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情，将科学计算所需要的模块都编译好，然后打包以发行版的形式供用户使用，Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版

自带的包管理器conda也非常强大，甚至支持多个版本的 Python 共存

主页地址：Anaconda Scientific Python Distribution

1. 下载安装
建议下载zip压缩包，速度快。安装过程是傻瓜式的，跟平时安装其他软件没啥区别

2. 终端执行`conda list`可查看安装了哪些包
3. 获取免费的学术License（此步骤可跳过，如果你对高性能库没有需求的话）
申请地址：The Anaconda Python Distribution for Academics
使用`edu`邮箱申请后，会在邮箱自动收到`license_academic`文件，将其放在`~/.continuum`目录下即可。

4. 安装额外的包（命令行环境下执行）
$ conda update conda
$ conda install accelerate
$ conda install iopro

下面就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。

5. 更换编辑器背景主题方案

6. 更换IPython 终端背景

7. 切割编辑器，多文本同时编辑

经过简单的配置之后，集成化开发环境变得非常的 Cool ！

有一本书叫《Python科学计算（第二版）》，张若愚编著，到网上搜索这本书配套的书后光盘，下载下来就可以得到Python开发环境和常用的第三方库了