大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习环境的搭载的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python学习环境的搭载的解答，让我们一起看看吧。
python的四种运行环境？
Python的学习过程中需要使用代码编辑器或者集成的开发编辑器，也就是Python运行环境，现在使用较多的运行环境主要有 pycharm、 Vim、Eclipse with PyDev、Sublime Text、Visual Studio Code、 Atom、Emacs、 Spyder、Thonny、Wing。
一个好的开发工具能够帮助开发者提升开发速度，现在主流的Python运行环境主要有以下三种。
1、通过Python***下载：***s://***.python.org/
2、Python可以通过文本编辑器来进行代码的编写，可以使用Sublime：***://***.sublimetext***/
Python可以使用IDE来编程，目前常用的是是Pycharm，可以通过***下载：***s://***.jetbrains***/
pytorch怎么配环境？
1. pytorch的环境是相对简单的。
2. 首先，你需要确保你的电脑已经安装了Python，并且版本在3.6或以上。
然后，你可以通过pip命令安装pytorch，具体命令为：pip install torch torchvision。
PyTorch是一个基于Python的机器学习库，因此需要先安装Python环境。
而pip是Python的包管理工具，可以方便地安装PyTorch。
除了使用pip命令安装，你也可以在PyTorch官方网站上下载对应的安装包进行安装，这样更加灵活。
3. 安装完成后，你可以在Python的交互式环境中导入torch模块来验证是否安装成功。
如果没有报错，说明环境配置成功。
导入torch模块是为了验证是否成功安装了PyTorch，如果没有报错，说明环境配置成功。
在配置PyTorch环境后，你可以进一步安装其他相关的库，如numpy、matplotlib等，以便在使用PyTorch进行机器学习任务时更加方便。
总结：配置PyTorch环境相对简单，只需要安装Python并使用pip命令安装PyTorch即可。
安装完成后，可以在Python交互式环境中导入torch模块来验证是否成功安装。
配置好环境后，你可以进一步安装其他相关库，以便更好地使用PyTorch进行机器学习任务。
如何部署python环境？
3.接着点击path进行编辑，在path中添加上python的安装路径；
4.下载好python安装包之后，双击进行安装，Python3.6以上版本的可以勾选“Add Python3.7 to Path”自动添加环境变量配置，如果是2.x版本，需要自己在环境变量path后面加上python的安装路径，点击“Customize installation”。
如何配置pycharm的python运行环境？
配置 Python 运行环境的步骤如下：
打开 PyCharm，选择菜单栏中的“File” -> “Settings”（或者直接按快捷键“Ctrl+Alt+S”）。
在弹出的窗口中，选择“Project:your_project_name”（或者是“Default Settings”）下的“Project Interpreter”选项卡。
点击右上角的齿轮按钮，选择“Add…”选项，添加新的 Python 解释器。
在弹出的“Add Python Interpreter”对话框中，可以选择使用本地已安装的 Python 解释器或者通过下载安装包来安装新的 Python 解释器。如果选择已安装的解释器，则需要选择对应的解释器路径，如果选择下载安装包，则需要选择下载链接并按照提示进行安装。
安装完毕后，在“Add Python Interpreter”对话框中可以看到已经添加的 Python 解释器，选择其中的一个作为当前项目的解释器即可。
点击“OK”按钮保存配置，完成环境配置。
注意：在 PyCharm 中可以为每个项目配置不同的 Python 解释器，如果有多个项目，需要分别进行配置。另外，如果需要在项目中使用第三方库，则需要在对应的解释器下安装对应的库。可以通过“Project Interpreter”选项卡中的“+”按钮来添加所需的库。
到此，以上就是小编对于python学习环境的搭载的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习环境的搭载的4点解答对大家有用。
