Py学习  »  Python

这个界面好酷炫,麻麻我也要当程序媛!(Python+Sublime Text环境配置)

Python爱好者社区 • 5 年前 • 443 次点击  

作者:莉莉安的向日葵     Python爱好者社区专栏作者
博客专栏:
https://ask.hellobi.com/blog/toughsummer


之前学python爬虫,每次都在sublime里写好程序,在cmd里用命令行输入命令打开。

 

碰巧我这个人很喜欢多弄几个文件夹,把文件分门别类放好。于是乎,每次cd命令都写个老半天,累得要死。用户体验极差。

 

学了秦老师的数据分析课以后,开始用anaconda。Anaconda亲切的用户体验让我不禁也开始同意:python大法好!

 

不过,和sublime比起来,anaconda白色的界面还是略显土气了,一点都没有sublime黑底彩字的高逼格↓



这种酷炫的,牛逼哄哄的界面,才像程序媛嘛!!

 

一颗渴望装逼的心,驱动我寻找配置python+sublime环境的方法。

 

为了不让以后年迈的我忘记(毕竟年纪大了,记忆力真的差到不行),同时也想让更多渴望(zhuang)(bi)地写代码的童鞋们学会sublime,所以想写个博文记录一下。

 

1、安装程序

 

首先当然是安装安装啦。我记得自己第一次安装python的时候总是出问题,导致对python印象极差,总觉得这是个很难搞的东西。

 

但是anaconda就不会。差不多都是下一步、下一步,完成,中间没有什么能出幺蛾子的地方。

 

百度搜索Anaconda 清华镜像,到这个网址:

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

打开里面第一条链接,拉到最下面,选最新的版本安装。

 

装完后,电脑里就多了这个:


 


然后装Sublime text。(这个安装起来超快哒~你可以把它看成一个聪明的认识代码的记事本,它本质还是个记事本,大不到哪里去。另外我是用电脑管家收到这个程序后一键安装,毕竟懒)

 


2、环境变量

 

环境变量这个词,听起来好厉害哦,总觉得是触及计算机深层的秘密,我要是弄它,会不会不小心把电脑搞坏了……

 

别怕,其实就是复制粘贴的事情而已!!

 

环境变量就是一堆地址,告诉计算机我们可能会用到这些地址里的程序,当我调用到程序,比如我在sublime里用到python,你就去这个地址里找一找。

 

所以我们就要把Anaconda和python的相关地址告诉计算机。

 

计算机——右单击——属性,打开系统控制面板,选择高级系统设置。


 


选高级标签页——环境变量


 


找到系统变量里的Path,选中,编辑,


 

 

先在最后加一个英文的分号,跟前面的路径区分开来,然后加入以下路径:

 

(看了很多环境变量都不是很完整,我加了以下几个后亲测可行)

I:\Anaconda3;

I:\Anaconda3\Scripts;

I:\Anaconda3\Library\bin;

 

(具体看你的Anaconda装在哪个盘里,不要照抄我的。)

 

现在你应该可以在命令行运行python了。一些Anaconda没有的包,可以在命令行里用pip install 安装。

 

接着我们配置sublime。

 

3、配置sublime

 

https://jingyan.baidu.com/article/3065b3b684fdaebecff8a412.html

 

懒得写了,照着这个写。

  

写个打印语句实验一下,Ctrl+N新建一个文件,写完后Ctrl+B运行,直接就从下面弹出运行结果,超酷炫有木有~~

 


想把结果隐藏,Esc就阔以~

 

最后,我其实一直没搞懂python里的一些字符串转换的规则(encode、decode啥啥的),不知道这个环境下还会不会出现。如果发现问题,会更新哒~

Python爱好者社区历史文章大合集

Python爱好者社区历史文章列表(每周append更新一次)

福利:文末扫码立刻关注公众号,“Python爱好者社区”开始学习Python课程

关注后在公众号内回复课程即可获取

小编的Python入门免费视频课程!!!

【最新免费微课】小编的Python快速上手matplotlib可视化库!!!

崔老师爬虫实战案例免费学习视频。

陈老师数据分析报告制作免费学习视频。

玩转大数据分析!Spark2.X+Python 精华实战课程免费学习视频。



今天看啥 - 高品质阅读平台
本文地址:http://www.jintiankansha.me/t/yc9CVqGof3
Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/20964
 
443 次点击