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学习环境配置的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python学习环境配置的解答，让我们一起看看吧。
python需要的电脑环境？
Python支持常见的主流平台，如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等
电脑可以参考如下配置：
CPU为酷睿i5 / i7
内存 4G / 8G
硬盘 500G，或者用 SSD
更重要的，做量化需要数据、需要量化引擎系统，这需要很多开发工作，可以自己抓取数据和用开源的回测引擎。
开发环境的配置：
下载安装Python时，要把Python添加到环境变量，或者手动复制Python路径添加到环境变量
python环境配置详细步骤？
python环境变量的配置方法：
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”。
要配置Python环境，首先需要下载Python安装包，从官方网站选择适合自己操作系统的版本进行下载。
安装时，选择添加Python到系统环境变量，并将Python解释器路径添加到PATH中。
安装完成后，可以在命令行中输入python命令来验证安装是否成功。
接下来，可以选择安装虚拟环境管理工具，如virtualenv或conda，以便隔离不同项目的依赖。
安装包管理工具pip后，可以通过pip install命令安装第三方库。
配置Python环境还包括编辑器的选择，常用的有PyCharm、VS Code等。最后，可以通过编写小程序来验证环境是否配置成功。
要配置Python环境，首先需要下载Python安装包并安装，然后设置环境变量，以便在命令行中访问Python解释器。
接下来，可以使用pip工具安装所需的包和库，也可以使用虚拟环境来管理不同的项目所需的依赖。
最后，可以选择使用集成开发环境（IDE）来编写和运行Python代码。总的来说，配置Python环境需要一些基本的步骤，但是可以提高开发效率并方便项目管理。
如何搭建Python开发环境？
自学搭建Python环境的话，建议安装Anaconda，集成了Python解释器及许多常用第三方库，而且自带开发环境（Notebook，Spyder等），对于初学使用来说，非常不错，下面我简单介绍一下Anaconda的安装和使用过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：
这个直接到官网上下载就行，如下，各个平台的版本都有，选择适合自己平台的即可，以Windows系统为例，就是一个exe安装包，直接双击安装，至于Python2还是Python3，这里建议Python3，Python2会在明年停止更新和维护，而且官方也在大力推荐Python3：
安装完成后，我们就可以在开始菜单栏找到Anaconda3这个选项，点击打开，里面包含有许多自带的Python开发环境，目前来说，主要分为3类，分别是IPython，Spyder和Notebook，下面我分别简单介绍一下：
IPython
这是一个Python交互式shell，相比较Python自带的shell环境，IPython支持自动补全、自动缩进、代码高亮等常见功能，除此之外，还兼容bash shell 命令，内置了许多功能和函数，可以帮助我们更高效的使用Python：
Spyder
这是一个免费、开源、跨平台的Python开发环境（IDE），界面设计风格和Matlab非常相似，支持自动补全、代码高亮、语法提示、错误检查等常见功能，可以实时查看修改数组和变量，如果你本身熟悉Matlab的话，那么Spyder使用起来会非常顺手：
到此，以上就是小编对于python学习环境配置的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习环境配置的3点解答对大家有用。
