Python开发环境搭建步骤

“工作中可能需要画个bode图分析分析控制环路，但出于对matlab/mathcad正版软件的尊重，所以尝试着借助Python做些控制器分析设计工作，虽不完美但够用就好。这里只安装最基本的环境，包括matplotlib，scipy， control， serial，jupyter-notebook等，基于这些可以实现bode图绘制，控制器稳定性分析，控制计算书编制和简单串口上位机开发等工作。”

1. Python软件下载安装

1.1 在Python官网下载最新安装包“Python3.9.1”。

图1 - 软件下载界面

1.2 打开exe文件，先勾选添加路径，然后点击install。

图2 - 软件安装界面

1.3 安装中。。。

图3 - 软件安装中

1.4 点击close安装完成

图4 - 完成安装

1.5 安装完成后打开cmd窗口，输入python弹出如下信息代表安装成功。

图5 - 安装验证

2. 其他组件安装

2.1 pip安装

按ctrl+z先退出python模式，接着输入python -m pip install --upgrade pip

图6 - pip安装

2.2 wheel安装

输入python -m pip install --upgrade wheel

图7 - wheel安装

2.3 numpy安装

输入python -m pip install --upgrade numpy

图8 - numpy安装

2.4 setuptools安装

输入python -m pip install --upgrade setuptools

图9 - setuptools安装

2.5 cycler安装

输入python -m pip install --upgrade cycler

图10 - cycler安装

2.6 python-dateutil安装

输入python -m pip install --upgrade python-dateutil

图11 - python-dateutil安装

2.7 kiwisolver安装

输入python -m pip install --upgrade kiwisolver

图12 - kiwisolver安装

2.8 Pillow安装

输入python -m pip install --upgrade Pillow

图13 - Pillow安装

2.9 pyparsing安装

输入python -m pip install --upgrade pyparsing

图14 - pyparsing安装

2.10 matplotlib安装

输入python -m pip install --upgrade matplotlib

图15 - matplotlib安装

2.11 ipython安装

输入python -m pip install --upgrade ipython

图16 - ipython安装

2.12 jupyter安装

输入python -m pip install --upgrade jupyter

图17 - jupyter安装

2.13 pandas安装

输入python -m pip install --upgrade pandas

图18 - pandas安装

2.14 sympy安装

输入python -m pip install --upgrade sympy

图19 - sympy安装

2.15 nose安装

输入python -m pip install --upgrade nose

图20 - nose安装

2.16 scipy安装

输入python -m pip install --upgrade scipy

图21 - scipy安装

2.17 control安装

输入python -m pip install --upgrade control

图22 - control安装

2.18 pyserial安装

输入python -m pip install --upgrade pyserial

图23 - pyserial安装

3. jupyter notebook默认目录更改

jupyter notebook某种应用下和matlab的交互式脚本live script相当，可以用于控制计算书的书写。上面我们已经安装了jupyter，这里将jupyter notebook的默认浏览器打开路径修改为用户指定的工作路径。首先在cmd下输入命令jupyter notebook --generate-config

图24 - jupyter配置文件生成

运行该命令后将生成jupyter_notebook_config.py文件，打开该文件修改如下目录那一行，将其指定到用户希望的工作目录。

图25 - jupyter工作目录修改

目录修改后，在cmd下输入jupyter notebook命令即可在浏览器中打开jupyter，同时可以看到用户工作目录下的相关文件。

图26 - jupyter notebook打开