python环境太难搭建

Python 是一门非常流行的编程语言，但是要搭建一个完整的 Python 环境却非常难。下面我们来看一下为什么会有这样的问题。

Python 的版本

Python 有多个版本，同时不同的操作系统中也支持的版本不尽相同。这样在安装的时候就需要根据不同的情况来选择不同的版本，这需要有一定的基础才可以完成。

环境变量的配置

在大多数系统中，Python 并不是默认的系统命令，所以需要配置环境变量来让系统识别 Python。但是，在不同的操作系统中，环境变量的配置方式也不尽相同。这就需要更多的时间来了解和学习。

第三方库的安装

Python 的扩展库能给我们的开发工作带来极大的方便，但是这些扩展库需要手动安装。有时候还需要手动解决一些库之间的依赖关系，这要求我们需要更多的技能和经验。

以上就是 Python 环境难以搭建的主要原因，但是这并不意味着我们必须放弃。以下是一些解决方案：

使用 IDE

选择一个适合自己的 IDE，比如说 PyCharm 就内置了 Python 解释器，简化了安装的复杂度。此外，还可以使用 IDE 来快速导入第三方库等， 如果使用 PyCharm ，只需点击“install package”，搜索需要的第三方库，即可直接安装。

使用 Anaconda

Anaconda 是一个数据科学相关的 Python 发行版，它可以帮助开发者轻松地安装 Python、科学计算包、机器学习包以及其他各种库。使用 Anaconda 可以避免手动安装第三方库的复杂性。

总的来说，Python 环境搭建难度比较大，但是选择适合自己的解决方案，就可以很好的解决这个问题。