实验一 Anaconda安装和使用（Python程序设计实验报告）

妖狐艹你老母 2024-02-18 09:28 37阅读 0赞

**实验一 Anaconda安装和使用**

**一、****实验环境**

Python集成开发环境IDLE/Anaconda

**二、实验目的**

1．掌握Windows下Anaconda的安装和配置。

2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用，包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。

3. 掌握使用pip管理Python扩展库，包括扩展库的下载、在线安装、离线安装、升级、卸载等操作。

**三、实验内容**

1. 下载Anaconda。

2. 安装和配置Anaconda

3. 使用Anaconda自带的IDLE。

4. 使用Anaconda自带的Spyder。

5. 使用Anaconda自带的Jupyter Notebook。

6. 使用pip/conda工具管理Python第三方扩展库。

**四、实验步骤**

1. 安装和配置Anaconda

2. 使用Anaconda自带的IDLE

3. 使用Spyder IDE

4. 使用Jupyter Notebook编写和运行Python源码

5. 在Jupyter Notebook中进行图文和公式混排

6. 使用pip管理Python第三方扩展库

7. 修改Jupyter默认工作空间

**五、实验结果**

1. Jupyter Notebook源码编写和运行

![9cad6466d8eb45398864bd5c8f50fd6b.png][]

1.  使用Spyder IDE编写代码

![d68b0ebd5d2543039790c4958046fa43.png][]

3. 使用pip管理Python第三方扩展库

（1）升级pip使用的命令如下所示。

python -m pip install --upgrade pip

![8826cd0b4dee49aaaa3489ecc2635ca6.png][]

（2）查看Anaconda下当前已安装的所有扩展库，使用的命令如下所示，其运行效果如图

pip list

![cafcf7bbb2b7499aa71882f16b27e47d.png][]

（3）显示某扩展包的详细信息。例如显示numpy包的详细信息，使用的命令如下所示

pip show numpy

![e070aa4cfa0247e99b49e30a7913824c.png][]

（4）卸载某扩展包。例如卸载numpy包，使用的命令如下所示

pip uninstall numpy

![f9ccb328e82f4a75952cea89643fa4b0.png][]

（5）在线安装某扩展包。例如安装numpy包，使用的命令如下所示

首先，尝试单独安装 pytest-cov 和 pytest-filter-subpackage。执行以下命令：

![876791adf55146b5a9db168148c7afc1.png][]

pip install numpy

![e8e8030da0ac4240806a5b7a7c170c49.png][]

4. Jupyter Notebook中进行图文和公式混排

选择单元类型【markdown】。

![b5fd63b3a00b4d3982cf727575a1a000.png][]

图1-16 设置cell类型为markdown

Markdown是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读、易写的纯文本格式编写文

档。Markdown模式下可以对文本进行编辑，采用Markdown的语法规范，可以设定文本格式，插入链接、图片甚至数学公式，同样，通过按下【shifit】+【enter】组合键可运行Markdown单元，显示格式化的文本。

在首行前加一个“\#”字符和空格代表一级标题，加两个“\#\#”字符和空格代表二级标题，以此类推。项目符号可以使用“+”、“-”、“\*”加空格。公式使用前后两个“$”符号括起来，例如行内公式：“$E=mc^2$”，独行公式：$$E=mc^2$$

完成以下内容的输入：

![93f9653b8fae40f4a22bf6ad0d1a9faa.png][]

图1-17 输入markdown文本

**六、实验中遇到的问题及解决措施**

**问题1及解决方法**

使用python -m pip install --upgrade pip安装时候出现DEPRECATION: pyodbc 4.0.0-unsupported has a non-standard version number. pip 23.3 will enforce this behaviour change. A possible replacement is to upgrade to a newer version of pyodbc or contact the author to suggest that they release a version with a conforming version number. Discussion can be found at [Issues · pypa/pip · GitHub][Issues _ pypa_pip _ GitHub]

![7ee98920587244df8e4ae92572c935b9.png][]

百度后发现该问题为：执行这个命令时，可能会看到类似于 DEPRECATION 的警告信息，这是因为 pyodbc 的版本号不符合 PEP 440 规范，建议更换符合规范的版本号。需要注意的是，尽管有警告信息，但并不影响使用和安装其他包。

从输出中可以看出，pip 已经安装在的环境中，并且版本为 23.2.1。但是需要注意的是，警告信息提示 pyodbc 的版本号不符合规范。

因此，就安装 pip 这一部分而言，的操作是成功的。如果希望解决警告信息，可以尝试升级或更换 pyodbc 包的版本。可以通过执行类似于 pip install --upgrade pyodbc 的命令来尝试升级。

通过执行pip install --upgrade pyodbc操作升级，升级结果如下：

![83620bbef20b467d95b46dadb6a22b79.png][]

**问题2及解决方法**

执行pip install numpy操作时候出现以下错误

![e9dad57b8db742d6bc7c88a18debbf39.png][]

百度后发现原因为：在安装 numpy 过程中遇到了依赖冲突的错误。具体地说，pytest-astropy 0.8.0 要求安装 pytest-cov>=2.0 和 pytest-filter-subpackage>=0.1，但它们并未安装。

解决这个问题，可以执行以下步骤：

首先，尝试单独安装 pytest-cov 和 pytest-filter-subpackage。执行以下命令：

pip install pytest-cov pytest-filter-subpackage

![4072b479d8944b6d86e2d4d3341ce56a.png][]

上述命令成功安装了 pytest-cov 和 pytest-filter-subpackage，那么再次尝试安装 numpy：

pip install numpy

![c835e75d5f3c49fea3dbee7f8d035c9f.png][]

根据输出，可以看出之前已经成功安装了 numpy 包。输出中提示了一个警告信息，即 pyodbc 的版本号不符合规范。这是由于所安装的 pyodbc 版本为 4.0.0-unsupported，建议升级到新版本或联系作者发布符合规范的版本号。

总结来说，已经成功安装了 numpy 包。

[9cad6466d8eb45398864bd5c8f50fd6b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/18/58cbb78c222640d8bc2296da421b9599.png
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[cafcf7bbb2b7499aa71882f16b27e47d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/18/7e293bcf3cad4fe7bada6d43e6c98d2b.png
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[Issues _ pypa_pip _ GitHub]: https://github.com/pypa/pip/issues/12063%E8%AD%A6%E5%91%8A
[7ee98920587244df8e4ae92572c935b9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/18/09f89edb88ca4f49a58be0605385e86c.png
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