【教程】Windows11配置VSCode與Anaconda環(huán)境
以下為一個簡單、實用的操作視頻，本文基于下述視頻對Windows11系統(tǒng)配置VSCode和Anaconda環(huán)境進行具體的介紹：
https://www.bilibili.com/video/BV1QD4y147ek/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&;vd_source=5bbe830ca6556806af78f155956a60bd
1. 下載安裝VSCode（Visual Studio Code）
瀏覽器鍵入“VSCode”找到官網（https://code.visualstudio.com/）下載即可。
雙擊.exe文件進行安裝。
修改安裝目錄：安裝時建議將Python解釋器放在C盤根目錄下，這樣比較顯眼，否則后面開發(fā)環(huán)境時不好找。
比如在新電腦上安裝的路徑為：
C:\Microsoft VS Code
如果C盤容量不夠的話，可以將VSCode安裝在C盤外的其他盤。
添加桌面快捷方式：可以勾選選擇添加到桌面快捷方式。 其他選擇默認配置即可。 如下圖則安裝按成。
2. 下載安裝Anaconda
瀏覽器鍵入“Anaconda”找到官網（https://www.anaconda.com/）下載即可。
編輯切換為居中
雙擊.exe文件進行安裝。 修改安裝目錄：安裝時建議將Python解釋器放在C盤根目錄下，這樣比較顯眼，否則后面開發(fā)環(huán)境時不好找。 在C盤根目錄下新建了一個名為“Anaconda”的空文件夾，用于安裝Anaconda。
安裝過程中遇到以下界面時先不勾選添加到環(huán)境變量的選項，之后會進行手動配置環(huán)境變量。
其他選項選擇默認選項即可。 在安裝完成之后出現(xiàn)如下界面，兩個都取消勾選，點擊“Finish”完成安裝。
3. Anaconda新建虛擬環(huán)境和安裝包
在開始界面找到“Anaconda Prompt”并打開。
輸入 conda env list 回車，可以查看當前本機上有哪些conda環(huán)境。 可以看到目前只有一個基本的“base”（基礎）環(huán)境，一般不動它，把需要的包裝在別的新環(huán)境上。
新建的環(huán)境所處的位置在conda安裝目錄下的“envs”文件夾里，每個環(huán)境占一個文件夾，刪除某個環(huán)境后會留下一個空文件夾，可以過去刪除空目錄。 輸入“conda list”可以查看安裝了哪些包和其版本。Anaconda的“base”環(huán)境已經裝好了很多常用包，包括“python”（Python解釋器）、“pip”（包管理工具）、jupyter（交互式計算環(huán)境）、“numpy”（數據處理）、“pandas”（數據處理）、“scikit-learn”（機器學習）、“requests”（網絡爬蟲）、openpyxl（處理excel格式數據）、matplotlib（數據可視化、數據分析）等。
注： Anaconda 是一個完整的Python發(fā)行版，預裝了大量的科學計算和數據分析所需的庫和工具，因此安裝包相對較大（幾個GB）。而Miniconda 是一個精簡版的發(fā)行版，只包含了基本的Python解釋器和Conda包管理工具，安裝包相對較小（幾十MB）。 可以根據選擇Anaconda或Miniconda。
輸入“conda create -n ml-env”回車（-n等于--name），就新建了一個名為ml-env的空環(huán)境（名字起完不能改，要改只能刪掉該環(huán)境刪掉新建一個，所以一開始名字要起得直觀一些讓自己知道這個環(huán)境用于什么任務，比如機器學習就命名為ml，ml-test，ml-env等等都可以，方便自己認出來），可以在上面裝Python和Python包?，F(xiàn)在envs目錄會多一個ml-env文件夾。
如彈出的文本所示，可以通過activate和deactivate來進入和退出某個環(huán)境。 輸入conda activate ml-env回車，進入到剛創(chuàng)建的環(huán)境，接下來可以在這個環(huán)境下裝數據處理和機器學習常用的包了。
在conda官網可以搜很多包的安裝命令：https://anaconda.org/search?q=pandas 可以使用以下命令一次安裝多個Python和傳統(tǒng)機器學習（非深度）常用的包。
conda install -c conda-forge python=3.10 pandas openpyxl numpy scikit-learn rdkit shap xgboost lightgbm -y
這是一個使用conda命令安裝多個包的命令，以下是每個參數的含義：
`conda install`: conda的安裝命令，用于安裝指定的包。
`-c conda-forge`: 通過指定`conda-forge`頻道來安裝包。`conda-forge`是一個社區(qū)維護的開源軟件集合，提供了許多常用的軟件包。
`python=3.10`: 安裝Python版本為3.10的包。這是一個限制條件，表示只安裝兼容Python 3.10的版本。
`pandas openpyxl numpy scikit-learn rdkit shap xgboost lightgbm`: 要安裝的包的名稱，這里包括了pandas、openpyxl、numpy、scikit-learn、rdkit、shap、xgboost和lightgbm等。這些包是數據分析和機器學習領域常用的庫。
`-y`: 指定在安裝過程中自動回答“yes”以避免交互提示。這樣可以確保安裝過程無需手動確認。
綜上所述，該命令會使用conda-forge頻道，在Python 3.10環(huán)境下，自動安裝所列出的包，并在安裝過程中自動回答"yes"，無需人工干預。
其實也可以在新建環(huán)境的時候使用下述命令就把包安上：
conda create -n ml-env python=3.10 scikit-learn numpy pandas rdkit -c conda-forge -y conda activate ml-env conda list
以上：新建名為“ml-env”環(huán)境并安裝包；當前conda環(huán)境切換為“ml-env”；查看當前環(huán)境下的包列表。
就可以看到新環(huán)境下有哪些包了。
（注意install包前先看清楚目前的conda環(huán)境是哪個）
在創(chuàng)建的“ml-env”和“base”環(huán)境下分別查看Python版本，可以看到分別為3.10.12和3.11.3，兩個環(huán)境具有不同的Python版本。有些項目需要依賴特定的Python版本以保證兼容性，創(chuàng)建項目對應的虛擬環(huán)境匹配Python版本可以避免因版本不兼容而導致的錯誤。
擁有了conda環(huán)境，接下來就可以在如PyCharm、Visual Studio等IDE（集成開發(fā)環(huán)境）中去編寫代碼-調用這些環(huán)境中的包-運行代碼，來完成所需的網絡爬蟲/數據處理/機器學習等任務。
4. Anaconda環(huán)境變量配置
以上在“Anaconda Prompt”中創(chuàng)建了虛擬環(huán)境并在其中安裝對應的包。 以下使用快捷鍵“Win+R”，輸入“cmd”進入cmd命令行窗口。 此時輸入“conda”會顯示'conda' 不是內部或外部命令，也不是可運行的程序或批處理文件。因為此時還未配置Anaconda的環(huán)境變量，還不能使用conda命令。 因此，接下來開始配置Anaconda的環(huán)境變量。
下面首先要找到Anaconda的安裝路徑，如果不能直接找到或者已經記不住的話可以按照下面的步驟找Anaconda的安裝路徑。
找到“Anaconda Navigator”，右鍵-打開文件位置。
此時，來到“Anaconda Navigator”的快捷方式所在路徑，進一步右鍵-打開文件所在的位置。
來到了Anaconda的安裝路徑，復制這個安裝路徑（注意按下圖復制安裝路徑即可）。
打開控制面板-系統(tǒng)和安全-系統(tǒng)-高級系統(tǒng)設置。
選擇高級-環(huán)境變量。
在系統(tǒng)變量中找到“Path”，雙擊打開進行編輯。
點擊新建，將復制的自己的安裝路徑加入其中，并再新建一個變量，在變量后加上一個“\Scripts”。新建好這兩個變量之后點擊兩次確定完成環(huán)境變量配置。
此時再用快捷鍵“Win+R”打開cmd命令行窗口，再次輸入conda，會顯示相關信息，則說明環(huán)境變量配置完成。
此時直接在cmd命令行窗口輸入“activate ml-env”即可進入之前在Anaconda中建立的虛擬環(huán)境了。
至此，Anaconda環(huán)境變量配置完成。
5. VSCode配置
打開VSCode，點擊下圖中的“Extensions”圖標，去安裝擴展程序（插件）。
在搜索框輸入“python”并回車，找到第一個“python”并安裝。 “Python Indent”、“autoDocstring - Python Docstring Generator”推薦安裝。這樣 VSCode 在編寫Python代碼時,可以借助這兩個擴展提高代碼質量和編寫效率:
Python Indent保證代碼縮進規(guī)范整潔。（詳情見：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=KevinRose.vsc-python-indent）
autoDocstring快速生成docstring（簡單理解為自動生成代碼的注釋，提高代碼可讀性與可維護性）（詳情見：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=njpwerner.autodocstring）。
VSCode中擴展程序還有很多，而正是這些多樣的擴展程序，使得VSCode靈活且強大。更多插件可參考以下視頻，介紹的插件很好用。
【教程】vscode優(yōu)化體驗篇（推薦設置 && 推薦插件）_嗶哩嗶哩_bilibili
https://www.bilibili.com/video/BV1Hd4y1o7CN/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&;vd_source=5bbe830ca6556806af78f155956a60bd
安裝完畢后，選擇一個工作文件夾。
選擇完文件夾出現(xiàn)下面彈窗，選擇“Yes”即可。
通過在選擇的文件夾處右鍵-New File建立新的文件，此處輸入文件名為“GHS01.py”，后綴名為.py即可識別為Python文件。
在新建的Python文件界面的右下角，點擊即可出現(xiàn)“Select Interpreter”，進而選擇所需的Python環(huán)境。
簡單輸入代碼“print ("hello world!")”進行測試，可以看到點擊運行之后成功輸出。
至此，VSCode配置Anaconda環(huán)境變量成功完成啦！
去開啟你的VSCode編程之路叭！ヾ(?°?°?)??
