Day18：开发环境总结

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在上一节中，我们学习了正则表达式的基本语法和操作。我们了解了正则表达式的元字符和常用函数，例如 re.match()、re.search()、re.findall() 和 re.sub()。现在我们将详细讲解 Python 常用开发环境，包括 Jupyter Notebook、VS Code、PyCharm 等。

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本工具，非常适合数据科学和机器学习的开发。它支持在Web浏览器中编写和运行代码，以及创建可展示代码、图像和文本的富文本笔记本。要使用Jupyter Notebook，需要按照以下步骤进行安装和配置：

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第一步：安装Anaconda，我们在第一节中讲到安装Jupyter是通过先安装Python，但其实通过Anaconda也是可以的。Anaconda是一个Python发行版，内置了许多常用的科学计算库和工具。在安装Jupyter Notebook之前，如果优先安装Anaconda的话，它可以自动安装Jupyter Notebook并处理所需的依赖关系，十分方便。
第二步：启动Jupyter Notebook，在命令行中输入jupyter notebook命令，启动Jupyter Notebook服务器。然后，浏览器将自动打开Jupyter的主页面，您可以在其中创建、编辑和运行笔记本，这一步其实Python终端是一样的。
第三步：创建和运行笔记本，在Jupyter主页面上，你可以创建新的笔记本，选择Python作为内核，并开始编写代码。

3. Visual Studio Code (VS Code)

Visual Studio Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器，它支持多种编程语言，其中就包括Python。VS Code提供了许多有用的功能，如代码自动完成、调试、版本控制集成等。要使用VS Code进行Python开发，需要按照以下步骤进行安装和配置：

第一步：安装VS Code，在官方网站上下载适用于您的操作系统的安装程序，并按照提示进行安装，安装上一般不会遇到什么问题。
第二步：安装Python插件，打开VS Code，点击扩展（Extensions）图标，搜索并安装Python插件。该插件提供了Python语法高亮、代码提示和其他有用的功能，当然VS code还提供了很多多样性的插件，读者可以自行探索。
第三步：创建和运行Python，文件在VS Code中，您可以创建新的Python文件，并在其中编写代码。您可以使用内置的终端运行Python程序，也可以配置调试器进行调试。

3. PyCharm

PyCharm是一种功能强大的Python集成开发环境（IDE），专门为Python开发人员设计，想比较与前二者，它的使用难度会更高一些。它也提供了丰富的功能和工具，如代码自动完成、调试、版本控制等。要使用PyCharm进行Python开发，需要按照以下步骤进行安装和配置：

第一步：安装PyCharm，在JetBrains官方网站上下载适用于您的操作系统的PyCharm安装程序，并按照提示进行安装，这里建议下载Community版本进行学习，因为它是完全免费的，而且功能也够用。
第二步：配置环境，mac最新版的PyCharm创建项目后默认配置了环境，如果其他版本需要配置环境可以点击setting，按照如下方式设置：

后续为mian.py文件设置运行参数，选择Edit Configuration，然后按照如下设置即可：
第三步：创建和运行Python项目，在PyCharm中，您可以创建新的Python项目，并在其中编写代码。PyCharm提供了丰富的编辑器功能和代码提示，帮助你提高开发效率。您也可以配置运行和调试环境，并在PyCharm中运行和调试Python程序。

4. Anaconda、Conda和pip比较

Anaconda：Anaconda是一个用于科学计算和数据分析的Python发行版。它包含了许多常用的科学计算库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。安装Anaconda会自动安装Python解释器和这些库，以及Jupyter Notebook和其他常用工具。
Conda：Conda是Anaconda的包管理器，用于安装和管理Python软件包。您可以使用Conda来创建独立的Python环境，并在这些环境中安装所需的软件包。这使您能够隔离不同项目的依赖关系，避免冲突。
pip：pip是Python的包管理器，用于安装和管理Python软件包。它是Python标准库中的一个模块，提供了一种简单的方式来安装第三方库和工具。故pip和Conda是类似的东西，只是服务的对象不同。

5. 安装PyTorch并配置环境的实例

现在让我们来看一个安装PyTorch并配置环境的实例。PyTorch是一个用于深度学习的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。

以下是安装PyTorch并配置环境的步骤：

第一步：安装Anaconda下载适用于您的操作系统的Anaconda安装程序，并按照提示进行安装。
第二步：创建虚拟环境打开命令行终端，使用以下命令创建一个新的虚拟环境：
```
conda create --name pytorch_env
```
第三步：激活虚拟环境使用以下命令激活新创建的虚拟环境：
```
conda activate pytorch_env
```
第四步：安装PyTorch使用以下命令安装PyTorch：
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch
```
注意替换xx.x为您系统上可用的Cuda版本，这个可能需要进入PyTorch官网提前查询。
第五步：验证安装打开Python解释器（可以使用Jupyter Notebook、VS Code或PyCharm），并导入PyTorch模块：
```
import torch
print(torch.__version__)
```
如果成功打印出PyTorch的版本号，则说明安装和配置成功。