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更新于 2021-11-02
好马配好鞍，Python 开发须要 IDE，或者说高效的编辑器。Pycharm 这种当然是程序员专用的，也是最受欢迎的，但几百兆的安装包也的确臃肿。python 自带的 Idle 扩展性和实用性不佳。我感觉就目前 VS Code 风行趋势（跨平台、高效），有一统天下的可能，而且用它 Python 的数据迷信就会便捷很多。当然大家也可能理解 Anaconda，这个数据迷信的全能选手，但他切实太臃肿了，我写这文章就是为了不必他。
1. 必要的安装包
- VS Code
- Python 解释器（win7 最高反对版本为 3.8）
- Git
给 Python 的 pip 配置国内镜像
Python 之所以弱小，是因为它有很多扩大包。这些包都须要一个叫 pip 的工具来进行治理和装置。
因为某些家喻户晓的起因，咱们须要将 pip 的包装置源改为国内镜像，如果不改，装置会十分慢，甚至可能无奈装置。
国内的源有：
阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣 (douban) https://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
长期批改：
能够在应用 pip 的时候在前面加上 - i 参数，指定 pip 源。
pip install scrapy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
永恒批改：
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
应用 pip 装置几个写代码须要的包
这一步并不是必须的。但倡议装置。flake8 和 yapf， 有助于你代码整洁标准 。
装置 jupyter lab（举荐）或 jupyter notebook
JupyterLab 能够被视作一个加强版的资源管理器 + 交互模式下的 python，他能让咱们可视化地进行一些数据操作。是数据迷信必备的工具。pip install jupyterlab，有的人电脑是 pip install jupyter-lab
装置 jupyter lab 插件
想要高兴的应用 jupyter lab，须要装置必要的插件，须要一些筹备。
装置 nodejs
https://nodejs.org/zh-cn/down…
win7 最高反对版本为 13.6
- 首先装置好 nodejs 到本地。
- npm 设置国内镜像和装置 python 的 nodejs 包
npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
npm config get registry
pip install nodejs装置 yarn
npm install -g yarn
# yarn 设置国内镜像
yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org/
yarn config get registry装置几个罕用插件
# git
pip install jupyterlab-git
jupyter labextension install @jupyterlab/git
# github
jupyter labextension install @jupyterlab/github
# toc
jupyter labextension install @jupyterlab/tocjupyter lab 运行 R 代码
装置 IRkernel
# 在 R 装置 IRkernel
install.packages('IRkernel')
IRkernel::installspec()
jupyter labextension install @techrah/text-shortcuts留神：如果 jupyter lab 无奈装置这个插件，或者失败，能够尝试如下 2 种办法
- 在系统命令行装置
先在 R 装置 IRkernel 包
install.packages('devtools')
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel') 而后切换到 R 的装置门路运行 R，再装置 IRkernel::installspec()
- 在 windows 找到如下门路，如果没有就新建，而后把 IRkernel 的文件复制到外面
