摘要：在如今这个数字化飞速发展的时代，Python 编程技能愈发吃香，越来越多的朋友都想踏入这扇充满机遇的大门。不过，对于刚起步的新手而言，光是搭建编程环境这第一步，就能让人晕头转向。别担心，今天我就把自己历经数月自学 Python、摸爬滚打总结出的实战经验分享给大
在如今这个数字化飞速发展的时代，Python 编程技能愈发吃香，越来越多的朋友都想踏入这扇充满机遇的大门。不过，对于刚起步的新手而言，光是搭建编程环境这第一步，就能让人晕头转向。别担心，今天我就把自己历经数月自学 Python、摸爬滚打总结出的实战经验分享给大家，尤其聚焦如何顺利搭建 Jupyter Notebook 编程环境，让你的学习之路畅通无阻。
说到搭建环境，首当其冲的就是选择合适的工具。这里我强烈推荐 Miniconda。它在 Python 包管理领域那可是有着卓越表现，堪称新手入门的得力助手。和 Anaconda 相比，Miniconda 走的是轻量级路线。Anaconda 功能确实强大，集成了海量常用包和工具，但这也使得它体积臃肿，安装包轻轻松松好几个 G，下载耗时漫长，对电脑磁盘空间更是提出了高要求。反观 Miniconda，精简至极，安装包通常只有几十兆到几百兆，下载快如闪电，占用磁盘空间少得可怜，能帮咱们迅速开启编程之旅。而且，它灵活性超高，仅提供基础 Python 环境与 Conda 包管理工具，后续需要什么包，咱们按需用 Conda 安装就行，完全避免了 Anaconda 一开始就塞一堆暂时用不上的东西，既节省资源，又便于版本管理。此外，Miniconda 的升级操作也极为便捷，遇到 Python 版本更新、Conda 自身或已安装包需要更新时，简单几条命令就能轻松搞定，由于基础包少，更新过程中基本不会出现冲突、报错，保障学习连贯性。
安装 Miniconda：按照官方指引，顺利完成 Miniconda 的安装，这一步是咱们开启编程世界的基石。安装完成后，你就拥有了一个简洁高效的基础环境。安装 jupyter 包：紧接着，打开终端，输入 conda install jupyter，就这么几个字符，敲下回车键，系统便会自动为咱们下载并安装 jupyter 包，简单直接，轻松搞定。更改文件存储路径：这一步可是关键环节，千万别马虎。首先，在电脑菜单中仔细查找并打开命令行窗口，输入 jupyter notebook --generate-config，这条指令就像是一把钥匙，帮咱们生成后续配置所需的关键文件。然后，依据系统返回的路径，精准定位到 jupyter_notebook_config.py 文件。这一步得细心，路径千万别找错。最后，用专业编辑器打开该文件，在里面搜索 #c.NotebookApp.notebook_dir = ' '，要是运气不好没找到，别慌，手动添加这行代码就行。接着，把前面的 “#” 删掉，随后在你心仪的存储位置创建一个英文文件夹（务必牢记，一定得是英文，要是用中文，程序可就要闹脾气报错啦），最后将新路径按照正确语法规范填入单引号内，保存文件，大功告成。Anaconda 默认的下载源那速度，简直慢得让人抓狂，严重影响学习效率。好在咱们有妙招 —— 更换国内镜像源。操作一点都不难，打开 Anaconda Prompt，依序输入以下指令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
输入完成，瞬间见证奇迹，后续下载各类包时，速度飙升，学习之路一路畅通。
朋友们，按照上述步骤搭建好基础环境后，咱们就算是初步迈进了编程的大门。不过，编程环境配置这事儿可没那么简单，为保障代码运行流畅高效，有时还得对虚拟环境参数进行精细调整，或者依据不同项目需求安装特定的依赖库。
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来源：财数潮湃