1.2 采用 pip 安装配置 python 数据分析开发环境
任务描述：
Python 数据分析开发环境通常有两种：通过 conda 如 anaconda 或 miniconda 搭
建开发环境，通过 pip 搭建原生 python 基础上的数据分析开发环境。
pip、conda、anaconda 和 miniconda 的区别：
conda 是一个包和环境管理工具，它不仅能管理包，还能隔离和管理不同 python 版
本的环境。
anaconda 和 miniconda 都是 conda 的一种发行版。只是包含的包不同：
anaconda 包含了 conda、python 等 180 多个科学包及其依赖项，体格比较大。
miniconda 是最小的 conda 安装环境，只有 conda+python+pip+zlib 和一些其
他常用的包。
pip 也叫包管理器，和 conda 的区别是，pip 只管理 python 的包，而 conda 可以安
装所有语言的包。而且 conda 可以管理 python 环境，pip 不行。
任务目的：
掌握通过 pip 安装 python 数据分析开发环境
掌握测试 python 数据分析开发环境安装成功与否
任务实施过程：
一、安装 Python 数据分析库
1. 采用默认安装方式下载安装 python3.7 或 3.8 或更新版本 3.9 或 3.10
注意：安装过程中要勾选 Add Python xx to PATH，这样直接将 python 路径添加到
环境变量中，另外可以通过选择 customize installation 设置安装路径：
2. 打开 cmd 控制台输入 python 确定安装成功，再输入 exit()退出
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