目前最好用的python开发环境是什么

Python 开发环境有很多种，但目前最流行的是 PyCharm。PyCharm 是 JetBrains 公司推出的一款 Python 集成开发环境，它集成了代码编辑器、调试工具、版本控制工具、测试工具等多种功能，非常适合 Python 开发者使用。此外，VS Code、Sublime Text、Spyder、Jupyter Notebook 等也是比较流行的 Python 开发环境，可以根据个人喜好进行选择。

相关问题

anaconda版本选择_Python开发环境安装-Anaconda

在安装Anaconda时，你可以选择Python的版本。通常情况下，建议选择最新的稳定版本，目前是Python 3.9。

不过，在某些情况下，你可能需要使用特定版本的Python。比如，你正在开发一个与某个已有系统兼容的应用程序，而该系统只支持特定版本的Python。在这种情况下，你需要安装该特定版本的Python。

另外，如果你在使用某些第三方库或框架时遇到了版本兼容性问题，也可能需要切换Python版本。

在安装Anaconda时，你可以在安装向导中选择需要安装的Python版本。如果需要安装多个版本的Python，也可以在Anaconda Navigator中添加新的Python环境。

python深度学习环境配置

为了配置Python深度学习环境，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了Python。你可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装最新版本的Python。

2. 安装虚拟环境管理器（可选）：虚拟环境可以帮助你隔离不同项目的依赖关系。你可以使用`pip`命令安装`virtualenv`模块，然后创建和激活一个虚拟环境。

   pip install virtualenv
   virtualenv myenv
   source myenv/bin/activate  # Windows 用户使用 myenv\Scripts\activate

3. 安装深度学习框架：目前最流行的深度学习框架之一是TensorFlow和PyTorch。你可以选择其中一个框架，根据需要进行安装。使用`pip`命令可以很方便地安装这些框架。

安装TensorFlow：

   pip install tensorflow

安装PyTorch：

   pip install torch torchvision

4. 安装其他必要的库：深度学习通常需要其他额外的库来辅助开发。你可以使用`pip`命令安装这些库，例如`numpy`、`matplotlib`等。

   pip install numpy matplotlib

5. 验证安装：最后，你可以尝试导入深度学习框架和其他库，确保安装成功。

在Python交互环境中尝试导入TensorFlow：

   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

在Python交互环境中尝试导入PyTorch：

   import torch
   print(torch.__version__)

这样，你就完成了Python深度学习环境的配置。根据你的具体需求，你还可以安装其他工具和库来增强开发体验。祝你好运！