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Python在深度學習和人工智能領域的火熱程度無需多言，掌握一門編程語言遠不止學會其語法那么簡單。真正的挑戰在于如何讓代碼跑起來，讓它在實際項目中發揮出應有的作用。接下來，讓我們一起探索運行Python代碼時常用的工具大全。

一、Python、PyCharm與Anaconda的三角關系解析

作為一門跨平臺的計算機程序語言，Python以其解釋性、編譯性、互動性和面向對象的特性而聞名。起初，它被設計為自動化腳本的工具，但隨著時間的流逝和技術的進步，Python已經成長為可以承擔大型項目開發的強有力工具。

在我們著手開發項目之際，僅僅編寫代碼是遠遠不夠的——我們還需要能夠運行這些代碼的環境與工具。以下將介紹四種運行python代碼的方法，但前提是你已經下載并配置好了Python解釋器（下載鏈接：https://www.python.org/getit/），它是將我們的Python代碼翻譯給機器聽的“翻譯官”。

（1）命令行窗口運行快捷鍵 Win+ R —> 輸入cmd打開命令提示符—> 在命令行中輸入python即可啟動程序。（2）通過腳本文件運行創建一個新的文本文件，寫完代碼后將其后綴改為.py，然后在命令行中找到該文件所在目錄執行 python a.py 即可運行。（3）利用Python自帶的IDLE編輯器IDLE是Python自帶的一個簡易開發環境，提供了基本的編輯和調試功能，盡管操作起來可能略顯不便。使用方法同樣是 Win+ R —> 輸入IDLE打開。（4）借助第三方IDE相比于IDLE，像PyCharm、Vscode、Jupyter這樣的第三方IDE提供了更為全面的功能和更美觀的界面，使得操作更加便捷。我個人推薦使用Pycharm，目前它也是最受歡迎的選擇之一。

Anaconda是一個開源的Python發行版，包括了conda、Python以及超過180個科學包及其依賴項。由于集成了大量的科學計算包，Anaconda的安裝文件相對較大（約531 MB）。如果用戶只需要部分包或希望節省帶寬和存儲空間，可以選擇Miniconda，這是一個更為輕量級的發行版，僅包含conda和Python。Anaconda包含了Conda、Python以及眾多預裝的工具包（如numpy、pandas等）。相比之下，Miniconda只包含Conda和Python，是Anaconda的簡化版。Conda是一個開源的包和環境管理器，它可以在同一臺機器上安裝不同版本的軟件包及其依賴，并能在不同的環境之間輕松切換。

二、開發環境的常見搭配

對于剛開始學習Python的新手來說，首先下載特定版本的Python解釋器，然后配合PyCharm進行基礎的語法學習和項目調試是個不錯的選擇，這樣可以避免因不同項目需要不同版本的Python工具包而產生的復雜性。簡而言之，就是Python解釋器 + PyCharm的組合。而對于需要進行多個項目開發的人員來說，經常會遇到不同項目需要不同版本的工具包的情況。此時，Anaconda就顯得尤為重要，它能夠幫助我們管理更多項目的環境，將每個項目置于獨立的虛擬環境中，避免工具包版本沖突的問題，并且允許安裝多個不同版本的Python解釋器。Anaconda自帶Python解釋器，因此推薦的搭配是：Anaconda + PyCharm。

三、總結

Python作為我們項目開發的重要工具之一，為了更好地調試代碼和運行程序，使用PyCharm作為操作界面是個明智的選擇；而Anaconda則負責管理運行環境和工具包的下載與安裝。通過這兩者的完美搭配，我們可以更加高效地進行Python項目的開發與管理。

以上就是“學習python你必須弄懂的 Python、Pycharm、Anaconda 三者之間的關系”的詳細內容，想要了解更多Python教程歡迎持續關注編程學習網。