pythonenvironments

❶ 如何安裝python 3中，並設置本地編程環境在CentOS 7

介紹

Python是一種多功能編程語言，可以用於許多不同的編程項目。開發團隊於1991年首先發表了一個名叫靈感來源於英國喜劇組織Monty Python的名字，他希望Python能夠成為一種有趣的語言。對於初學者和經驗豐富的開發人員來說，Python易於設置，並且以相對直接的方式編寫，並提供對錯誤的即時反饋。Python 3是該語言的最新版本，被認為是Python的未來。

本教程將指導您在本地CentOS 7機器上安裝Python 3，並通過命令行設置編程環境。

先決條件

您將需要一台連接到互聯網的非root超級用戶帳戶的CentOS 7計算機。

第1步 - 准備系統

我們將通過命令行來完成這個安裝。如果您的CentOS 7計算機啟動了圖形用戶界面（GUI）桌面，則可以通過菜單訪問命令行界面，方法是導航到應用程序，然後導航到實用程序，然後單擊終端。如果您需要更多關於終端的指導，請務必閱讀文章「linux終端簡介」。

在開始安裝之前，讓我們確保更新默認的系統應用程序以獲得最新版本。

我們將使用開源包管理工具yum，代表Yellowdog Updater Modified。這是一個常用的工具，用於在基於Red Hat的Linux系統（如CentOS）上處理軟體包。它可以讓你輕松地安裝和更新，以及刪除您的計算機上的軟體包。

我們首先通過運行這個命令來確保yum是最新的：（更新系統是可選執行）

• sudo yum -y update

該-y標志用於警告系統，我們知道我們正在進行更改，防止終端提示我們確認。

接下來，我們將安裝yum-utils，這是一個擴展和補充yum的實用程序和插件的集合：（也可以不安裝）




• sudo yum -y install yum-utils

最後，我們將安裝CentOS開發工具，這些工具用於允許您從源代碼構建和編譯軟體：（也可以不安裝）




• sudo yum -y groupinstall development

一旦安裝好了，我們的安裝就緒了，我們可以繼續安裝Python 3。

第2步 - 安裝和設置Python 3

CentOS源自RHEL（紅帽企業Linux），其穩定性是其主要焦點。正因為如此，經過測試和穩定版本的應用程序是最常見的系統和可下載的軟體包，所以在CentOS上，你只能找到Python 2。

因為我們想要安裝Python 3的最新上游穩定版本，我們需要安裝IUS，代表Inline with Upstream Stable。作為一個社區項目，IUS為選擇軟體的一些更新版本提供了紅帽軟體包管理器（RPM）軟體包。

要安裝IUS，先要安裝epel-release7包 我們來安裝它yum：

sudo yum -y install epel-release-7-11.noarch.rpm





• sudo yum -y install ius-release.rpm

一旦IUS完成安裝，我們可以安裝最新版本的Python：




• sudo yum -y install python36u

當Python的安裝過程完成後，我們可以通過以下python3.6命令檢查其安裝是否成功：




• python3.6 -V

使用成功安裝的Python 3.6版本，我們將收到以下輸出：




Output

• Python3.6.1

接下來我們將安裝pip，它將管理Python的軟體包：




• sudo yum -y install python36u-pip

一個用於Python的工具，我們將使用pip來安裝和管理我們可能想在我們的開發項目中使用的編程包。你可以通過鍵入以下命令來安裝Python包




• sudo pip3.6 install package_name

在這里，package_name可以參考任何Python包或者庫，比如用於Web開發的Django或者用於科學計算的NumPy。所以如果你想安裝NumPy，你可以使用命令來完成pip3.6 install numpy。

最後，我們將需要安裝IUS軟體包python36u-devel，它為我們提供了Python 3開發所需的庫和頭文件：




• sudo yum -y install python36u-devel

該VENV模塊將用於建立一個虛擬的環境，為我們下一步的發展項目。

第3步 - 建立一個虛擬環境

現在，我們已經安裝了Python，並且已經安裝好了系統，我們可以繼續使用venv創建我們的編程環境。

虛擬環境使您能夠在計算機上為Python項目設置一個獨立的空間，確保您的每個項目都擁有自己的一組依賴項，不會中斷任何其他項目。

建立一個編程環境使我們能夠更好地控制我們的Python項目以及如何處理不同版本的包。使用第三方軟體包時，這一點尤為重要。

您可以根據需要設置盡可能多的Python編程環境。每個環境基本上都是您的計算機中的一個目錄或文件夾，其中包含一些腳本以使其充當環境。

選擇你想把你的Python編程環境放入哪個目錄，或者創建一個新目錄mkdir，如下所示：




• mkdir environments

• cd environments

一旦進入了你想要環境所在的目錄，就可以通過運行以下命令來創建一個環境：




• python3.6 -m venv my_env

本質上，這個命令會創建一個新的目錄（在本例中稱為my_env），其中包含一些我們可以通過ls命令看到的項目：

• bin include lib lib64 pyvenv.cfg



這些文件一起工作，以確保您的項目與本地計算機的更廣泛的上下文隔離，以便系統文件和項目文件不會混合。這是版本控制的好習慣，並確保您的每個項目都可以訪問它所需的特定軟體包。

要使用這個環境，你需要激活它，你可以通過輸入以下命令來調用目錄中的激活腳本bin：




• source my_env/bin/activate

您的提示現在將以您的環境的名稱作為前綴，在這種情況下，它被稱為my_env：




這個前綴讓我們知道my_env環境當前是活動的，這意味著當我們在這里創建程序時，他們將只使用這個特定環境的設置和包。

注意：在虛擬環境中，您可以使用命令python而不是python3.6，而pip不是pip3.6如果您願意的話。如果您在環境外使用Python 3，則需要專門使用python3.6和pip3.6命令。


遵循這些步驟之後，即可使用您的虛擬環境。

第4步 - 創建一個簡單的程序

現在我們已經建立了虛擬環境，我們來創建一個簡單的「Hello，World！」程序。這將確保我們的環境正在工作，並且使我們有機會更熟悉Python，如果我們還沒有。

為此，我們將打開一個名為vim的命令行文本編輯器，並創建一個新文件：




• vi hello.py

一旦文本文件在我們的終端窗口打開，我們將不得不鍵入i進入插入模式，然後我們可以寫我們的第一個程序：

• print("Hello, World!")



現在按下ESC退出插入模式。接下來，輸入:x然後ENTER保存並退出文件。

我們現在准備好運行我們的程序：




• python hello.py

剛剛創建的hello.py程序應該使終端產生以下輸出：




Output

• Hello, World!

要離開環境，只需鍵入命令，deactivate然後返回到原始目錄。

結論

恭喜！此時，您已經在本地CentOS 7機器上安裝了Python 3編程環境，並且可以開始一個編碼項目！

❷ python3.5如何使用最新版本的anaconda

在安裝罩如塌Anaconda之前，有的已經安裝過一個Python版本了，但是又不想刪除這個Python版本，該怎麼辦呢？

概括：輕松兩步--在系統環境變數中找到對應之前安裝Python的路徑並刪除；直接將你原來安裝python的整個文件夾拷貝到envs的目錄下，激活該版本python的名稱就是文件夾名。

我的電腦裡面本來安裝了Python2.7的版本，並且配置好了Django，用來做網頁設計。後來我又需要一個Python3.5的版本使用tensorflow，Anaconda適用於管理多Python環境，下面來說一說如何在已有Python2,7的條件下安裝Anaconda。

其實不管是Python還是Anaconda 都類似於包的管理，可以看到不管是安裝Python還是Anaconda，都是在安裝目錄新建了一個文件下添加了很多文件，然後把安裝目錄路徑添加到環境變數當中（windows下）。

理解這個原理之後，其實要做的就是修改環境變數，和移動Python安裝的文件夾而已。具體的操作如下。

• 下載anaconda的安裝包

這里推薦使用清華的鏡像，因為速度快而且物圓可以安裝你想要的版本，在官網裡面往往給出的最新版本，就像我安裝的時候官網給的是帶Python3.6的版本，但是我想直接安裝帶python3.5的版本的Anoconda.

可以直接在清華的鏡像Index of /anaconda/archive/中，找到對應的版本，下載並安裝。帶Python3,5的window版本就是下載Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64。

2.安裝注意事項：安裝目錄最好不要有空格；是否把Anaconda加入環境變數的選項上打勾，這涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推薦打勾，如果不打勾可以再安裝以後將對應的環境變數添加上去，例如我的就是 D:Anaconda3;D:Anaconda3Scripts;D:Anaconda3Libraryin

3.安裝好了以後，可以在cmd中輸入 Python，發現顯示的還是你之前安裝的版本，像我的就是Python2.7，這是因為你之前安裝Python2,7的時候，是將它的安裝目錄添加到了環境變數中的。在系統環境變數中找到對應之前安裝Python的路徑並刪除，像我的就是D:Program Filespython2.7 和D:Program Filespython2.7Scripts。將其刪除。

接著重啟電腦，再在cmd中輸入python 就會顯示是Anaconda自帶的版本了。

4. 將原來python加入Anoconda中

在Anoconda中，用戶以後安裝的python會存放在envs中。如果在cmd中輸入conda info -e 或者 conda info --envs 就可以得到你安裝的python信息。 在考察一下conda中安裝其他包的命令：

• # 創建一個名為python34的環境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda會為我們自動尋找3.4.x中的最新版本）conda create --name python34 python=3.4



其實就是在envs中創建了一個python34的文件夾，這個也就是安裝python34的一個安裝目錄。了解這個原理之後，就可以輕松將原橡森來的環境轉到Aconda進行管理。

直接將你原來安裝python的整個文件夾拷貝到envs的目錄下。

然後你再用conda info -e 命令，就會發現多了一個你添加的文件夾的名字的python，我把自己之前安裝的python2.7的包拷過去。還可以給文件下重命名一下，我命名的是python27。

• # conda environments:#python27 * D:Anaconda3envspython27


• root D:Anaconda3



5.環境管理



6.設置國內鏡像命令

• conda config --add channels tsinghua.e.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes



然後你的.condarc 文件應該是這樣的內容，或者你可以直接修改該文件的內容設置鏡像。

channels:
- tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults

show_channel_urls: yes

❸ python environments建多了怎麼刪除

可以直接在Emacs中打開Shell然後運行Python，也可以安裝ipython模式的插件，後者好一點，好前順便灶畝增強友辯清了原來的python模式的功能。

❹ 想把VS2013的python從3.4版本換成2.7版本，怎麼弄

解譽賀決方案管理器中，神仔每個項目游虛汪下面有有python的環境，右擊python environments然後view all python environments,然後把python2.7 設置為default.

❺ 如何使用Python互動式控制台

進入互動控制台
可以從任何安裝了Python的本地計算機或伺服器訪問Python互動式控制台。
您通常希望使用的命令輸入Python的默認版本的Python互動式控制台：
python

如果您設置了編程環境 ，則可以啟動環境並訪問在該環境中安裝的Python和模塊版本，方法是首先進入該環境：
cd environments. my_env/bin/activate

然後鍵入python命令：
python

在這種情況下，Python的默認版本是Python 3.5.2，一旦我們輸入命令，它將顯示在輸出中，以及相關版權聲明和一些您可以輸入額外信息的命令：
OutputPython 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linuxType "help", "right", "credits" or "license" for more information.>>>

下一個命令的主要提示是三個大於符號（ >>> ）：
您可以通過將版本號附加到命令來定位特定版本的Python，而不需要空格：
python2.7
OutputPython 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.>>>

在這里，我們收到了使用Python 2.7.12的輸出。 如果這是我們的默認版本的Python 2，我們也可以使用命令python2輸入到這個互動式控制台。
或者，我們可以使用以下命令調用默認的Python 3版本：
python3
OutputPython 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linuxType "help", "right", "credits" or "license" for more information.>>>

我們也可以使用python3.5命令調用上述互動式控制台。
隨著Python互動式控制台的運行，我們可以繼續使用Python的shell環境。
使用Python交互控制台
Python互動式解釋器接受Python語法，您將遵循>>>前綴。
例如，我們可以為變數分配值：
birth_year = 1868

一旦我們將整數值1868分配給變數birth_year ，我們將按返回並接收一個新行，其中三個大於標號作為前綴：
birth_year = 1868

我們可以繼續分配變數，然後用運算符進行數學運算 ，得到計算結果：
>>> birth_year = 1868>>> death_year = 1921>>> age_at_death = death_year - birth_year>>> print(age_at_death)53>>>

正如我們在文件中使用腳本一樣，我們分配了變數，從另一個中減去一個變數，並要求控制台列印表示差異的變數。
就像任何形式的Python一樣，您也可以使用互動式控制台作為計算器：
>>> 203 / 2010.15>>>

在這里，我們將整數203除以20 ，並返回了10.15的商。
多行
當我們編寫Python代碼時，將覆蓋多行，解釋器將使用輔助提示符連續行，三個點（ ... ）。
要突破這些連續線，您需要按兩次ENTER 。
我們可以在下面的代碼中看到這樣的代碼，它分配兩個變數，然後使用條件語句來確定列印到控制台的內容：
>>> sammy = 'Sammy'>>> shark = 'Shark'>>> if len(sammy) > len(shark):... print('Sammy codes in java.')... else:... print('Sammy codes in Python.')... Sammy codes in Python.>>>

在這種情況下，兩個字元串的長度相等，所以else語句列印。
請注意，您將需要保留Python縮小四個空格的約定，否則您將收到錯誤：
>>> if len(sammy) > len(shark):... print('Sammy codes in Java.')
File "<stdin>", line 2
print('Sammy codes in Java.')
^IndentationError: expected an indented block>>>

❻ python 部署可以用虛擬環境嗎

Python部署虛擬環境的利器——Virtualenv
virtualenv is a tool to create isolated Python environments.
virtualenv 是創建獨立Python開發環境的工具，用於解決同一台機器上不同的Python工程的依賴、版本以及間接許可權等問題。比如項目foo1依賴Django1.3，而項目foo2依賴Django1.7，而當前全局開發環境為Django1.8，版本的不同會導致項目所需包的版本不兼容等問題，使項目無法正常運行，使用virtualenv來創建相對獨立的虛擬環境，可以很好的解決此類問題。此外，值得一提的是，對於項目打包遷移，如部署Web應用項目等應用場景，virtualenv都很有用武之地。
virtualenv創建一個擁有自己安裝目錄的環境, 這個環境不與其他虛擬環境共享庫, 能夠方便的管理python版本和管理python庫。
下面介紹一下與使用Virtualenv相關的技巧。
1.安裝Virtualenv
$ pip install virtualenv
//或者由於許可權問題使用sudo臨時提升許可權
$ sudo pip install virtualenv

2.virtualenv創建虛擬環境
1 virtualenv ENV
2 #創建一個名為ENV的目錄，並安裝了ENV/bin/python
3 #創建了lib,include,bin目錄，安裝了pip

lib目錄 : 所有安裝的python庫都會放在這個目錄中的lib/pythonX.X/site-packages/中 ;
bin目錄 : bin/python是當前虛擬環境使用的python解析器 ;
如果在命令行中運行virtualenv --system-site-packages ENV, 會繼承/usr/lib/python3.6/site-packages下的所有庫, 最新版本virtualenv把把訪問全局site-packages作為默認行為
default behavior.
3.激活virtualenv
1 #ENV目錄下使用如下命令
2 source ./bin/activate #激活當前virtualenv
3 #當用戶名前面出現小括弧括起來的虛擬環境名時，表明虛擬環境被成功激活

使用「pip list」指令可查看當前庫
4.關閉virtualenv
deactivate

5.指定python版本
可使用-p PYTHON_EXE選項在創建虛擬環境的時候指定Python版本
1 #創建python2.7虛擬環境
2 virtualenv -p /usr/bin/python2.7 ENV2.7
3
4 #創建python3.4虛擬環境
5 virtualenv -p /usr/local/bin/python3.4 ENV3.4

這樣可以解決不同項目python版本沖突以及和python庫版本不兼容等問題。
6.生成可打包環境
某些特殊需求下，可能沒有網路，我們希望直接打包一個ENV，解壓後直接使用，這時候可以使用virtualenv --relocatable指令將ENV修改為可更改位置的ENV
#對當前已經創建的虛擬環境更改為可遷移
virtualenv --relocatable ./

7.獲得幫助
virtualenv -h

❼ 如何創建部署WSGI類型的Python應用

第一部分：安裝必要工具。
1.因為這是部署Python開發環境，所以安裝pip可以簡化一些軟體的安裝過程。（PIP對應Lua的luarocks）
sudo apt-get install python-pip
安裝三個Python框架
sudo pip install flask
sudo pip install django==1.5.1
sudo pip install tornado==3.1.1
2.安裝Gunicorn，這是運行Python的WSGI HTTP服務。
sudo pip install gunicorn
3.Virtualenv, 安裝這個是因為，在部署Django的時候，使用了不同的版本。
sudo pip install virtualenv

第二部分衫液：創建部署應用。
1.創建一個WSGI類型的Tornado應用。
import tornado.web
import tornado.wsgi
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("My source code in the MoPaas server by python Tornado!")

settings = {
"debug" : True,
"static_path": "static",
}
#####
urls = [
(r"/", MainHandler),
]
app = tornado.wsgi.WSGIApplication(urls, **settings)
啟動這個服務：
gunicorn -w 4 torapp:app -b 0.0.0.0:8888
2.創建一個Flask應用。
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
return "My source code in the MoPaas server by python Tornado!"
if __name__ == "__main__":
app.run()
啟動這個服務：
gunicorn -w 4 server:app -b 0.0.0.0:8888
3.創建Django應用。
Django是一個比較大的WEB應用，創建各部署的過程，稍微復雜一些。
創建工程
django-admin.py startproject hotdoc
創建應用
python manage.py startapp verp
創建資料庫表
python manage.py syncdb
啟動工程
gunicorn hotdoc.wsgi:application -b 0.0.0.0:8888
需要在修改工程目錄下的settings.py
在INSTALLED_APPS中加入， verup和gunicorn：
INSTALLED_APPS = (
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'verup',
'gunicorn'
)
以上，本地開發環境是沒問題的。
這些步驟也可以用virtualenv新創建一個或鉛物虛擬環境完成，本地創建virtualenv可以
目前在WEB IDE上沒有測試通過，理論上說，如果coding的WEB IDE是基於Docker
的，virtualevn也應激空該好用。
mkdir ~/environments/
virtualenv ~/environments/tutorial/
cd ~/environments/tutorial/bin
source bin/activate
目前的Paas平台上的Python服務就是WSGI形式的應用，比如SAE和Mopaas，
不同的是，在SAE上有些現成的例子。Mopaas需要自己從頭寫，這三個例子
在Mopaas生產環境下都運行測試通過。在coding.net的WEB IDE也可成功運
行。

❽ 如何管理python項目

Virtual Environments
首先Python似乎沒有類似Maven/Ant這樣的項目管理工具。那麼當一台機器上有多個python項目，且這些python項目各自有不同的依賴，不想互相干擾時怎麼辦呢？
官方做法是使用Virtual Environments將每個項目互相隔離開。一般情況下，我們使用python解釋器運行python腳本或mole：
>python myScript.py
運行的目錄就是安裝的python解釋器，即python.exe所在的目錄。而Virtual Environments就是給每個項目都生成一個項目獨有的目錄，這個目錄里包含python解釋器，python標准類庫和其他各式各樣的必要文件。這樣每個項目就可以使用不同的解釋器和類庫，且互不幹擾。
創建過程也很簡單。首先找到pyvenv.py所在的目錄，這個文件通常在安裝目錄的自目錄\Tools\scripts下。這是一個生成Virtual Environments的工具。然後運行：
>pyvenv tutorial-env
運行後就會生成一個名為「tutorial-env」的目錄。找到這個目錄，可以發現正如官網所說，這個目錄包含運行python項目所必須的一切文件。使用在各自Virtual Environments目錄里包含的解釋器來運行特定的python項目就可以了。同時，對於那些每個項目使用的特定的依賴(packages或mole),則加入到各自Virtual Environments目錄的類庫子目錄中就可以了。這里需要注意的是。創建完Virtual Environments後，還需要激活。做法很簡單，在上例tutorial-env目錄下執行下的命令即可：
>tutorial-env/Scripts/activate
PIP
PIP是官方提供的安裝python第三方類庫(packages/mole)的工具。它可以去PPI(python packages index)查找或下載第三方類庫。網址是：https://pypi.python.org/pypi
找到上例Virtual Environments目錄下的pip.exe並運行：
>pip install lib_name
即可安裝，其他功能請自行查看手冊。如果是在python的安裝目錄下運行pip，則類庫可以被非Virtual Environments的所有項目使用。PIP安裝的其實是package。
Requirements.txt
在Virtual Environments目錄下運行:
>pip freeze > requirements.txt
可以生產一個當前項目所有依賴類庫及其版本的list文件，文件名就是requirements.txt(當然也可以用別的名字)。文件內容大致如下：
novas==3.1.1.3
numpy==1.9.2
requests==2.7.0
使用requirements.txt的好處就是：
The requirements.txt can then be committed to version control and shipped as part of an application. Users can then install all the necessary packages with 「install -r「：
>pip install -r requirements.txt
這樣就可以方便的管理項目依賴了。如果不使用requirements.txt，直接使用version control存儲Virtual Environments目錄，其他程序員直接下載該目錄就可以開始項目開發的做法也可以。

❾ python代碼用什麼寫

對於新手而言，學了大概的語法，七七八八的歷史、概念、知識，然而最直接的一個問題卻無人解答：到底要用什麼軟體、什麼環境來寫python？比如.m文件可以用matlab寫，java可以用Eclipse寫，C語言可以用VC等軟體寫。那麼Python用什麼寫呢？
和C語言一樣，當然你可以直接在電腦上開個黑框寫，也可像html一樣用記事本寫，但是沒有可視化、便利化的編譯軟體，顯然不符合當代程序員的個性嘛。所以這里推薦下比較流行的一款：Anaconda。
最早也是其他童鞋推薦的，後來看書，例如《Deep Learning With Python》裡面，指定用的編譯軟體就是Anaconda。
推薦學習《python教程》
Anaconda有許多優勢：
Anaconda Navigator is a desktop graphical user interface (GUI) included in Anaconda? distribution that allows you to launch applications and easily manage conda packages, environments and channels without using command-line commands. Navigator can search for packages on Anaconda Cloud or in a local Anaconda Repository. It is available for Windows, macOS and Linux.
下載鏈接：https://www.anaconda.com/download/#macos
打開後界面：（我是用macOS系統的）
然後你Launch那個Spyder就可以寫python啦！
就是這么簡單，然後就可以在這里寫啦。
當然，作為新時代的碼農，代碼主要是靠啦，進來跑就好了嘛。
之後要跑什麼高級點的程序，再自己慢慢探索吧！
開始在python的海洋里遨遊吧！！！~

❿ 怎麼在mac 系統上使用Python怎麼安裝Anaconda

1. 首先安裝python，我選擇安裝Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下載地址）。
Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口輸入）：
conda list #該命令，將列出Anaconda安裝的所有應用包，我們可以看到Anaconda已經安裝了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。
conda install <pkg name> #該命令用於安裝應用包，如 conda install numpy.
pip install <pkg name> #該命令用於安裝應用包，如 pip install theano.
conda update <pkg name> #升級應用包，如 conda update python
2. 安裝Theano，在Anaconda 的命令窗口中輸入 pip install theano，可以看到程序開始下載安裝包，並檢查是否滿足安裝條件：numpy>=1.5.0，scipy>=0.7.2，滿足條件之後開始運行setup.py安裝theano，安裝完成後會顯示Successfully installed theano。
3. 測試Theano安裝情況。
（1）在ipython中輸入以下兩行代碼：
import theano
theano.test（）
會顯示theano的版本號，安裝位置，已經其他包的安裝版本，如numpy,nose,python等。
在運行中出現g++不是內部或外部命令，也不是可運行的程序或批處理文件。
（2）在Anaconda的命令行窗口輸入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py
顯示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_batch.py發現，其中路徑設置為在bin下尋找theano-nose文件，而實際上Anaconda文件夾下根本沒有bin這個文件夾，theano-nose存放在Scripts文件夾中。
》》》嘗試1：將Scripts更名為bin，重新運行這句命令，可以成功運行。但是出現一個warning，提示沒有檢測到g++，所以無法運行優化後的C代碼版本，只能執行python版本。
該種嘗試的結果是，下次打開Anaconda 命令窗口後出現錯誤，因為其運行路徑為Scripts，所以還是不要修改了。
（3）g++問題。我們打開MinGW文件夾，可以很清楚的看到有g++，但是為什麼使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中輸入g++也能成功調用g++.exe啊。所以結論是，鑒於這個代碼中出現很明顯的漏洞，所以說不定這里也是錯誤，先不管這些了。
試著做了以下配置，也不知行不行。
添加環境變數： path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;
新建環境變數： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
在home目錄下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），創建 .theanorc.txt 文件內容如下：
[global]
openmp=False
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags = -IC:\MinGW\include
（4）驗證BLAS是否安裝成功。由於numpy是依賴BLAS的，如果BLAS沒有安裝成功，雖然numpy亦可以安裝，但是無法使用BLAS的加速。驗證numpy是否真的成功依賴BLAS編譯，用以下代碼試驗：
>>> import numpy
>>> id（numpy.dot） == id（numpy.core.multiarray.dot）
False
結果為False表示成功依賴了BLAS加速，如果是Ture則表示用的是python自己的實現並沒有加速。