win7 64 位 Visual studio 环境下，使用whl依赖包，搭建python3.5 机器学习开发环境

本文将详细描述在win7 64 位 Visual studio 环境下python3.5 开发环境，

之所以选择3.5版本，

因为当前3.6版本在vs2013及以下环境存在一些问题，同时如果要学习机器学习，

2.7版本，中的tensorflow等一些包在win7环境下并不支持。

本文使用whl安装方式，在下载完所需的whl文件后，可以在断网的环境下布署，

同时文中提供下载的网官方网址，和部份我自己打包后上传的下载网址（cpu版）

一、基本环境开发

1.        下载安装并安装Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2013

            a)        下载网址https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=40784

            b)        重启

2.        下载PTVS （以下a,b是网方网址， http://download.csdn.net/download/carmelcarmen/10131934，是我上传的资源，包含四个版本）
            a)        下载   https://github.com/Microsoft/PTVS/releases/v2.2  (vs2015 或 2013)

            b)        下载   https://github.com/Microsoft/PTVS/releases/v2.1  (vs2010 或 2012)

3.        下载并安装 pyton 3.5 (win7虽然有3.6版本，但visual studio支持不了)

a)        https://www.python.org/downloads/

    安装步骤 如图



        


         


二、下载网站开发与机器学习的各种依赖包

点击打开链接，下载我打包的matplotlib tensorflow依赖包

点击打开链接,下载我打包的django request 依赖包

1.        Tensorflow源码及相关依赖

           a)        Tensorflow （tf_nightly-1.5.0.dev20171014-cp35-cp35m-win_amd64.whl       ）

                        i.             下载网址  https://github.com/tensorflow/tensorflow/
                      ii.             下载方法





           b)        six   (six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl)

                        i.             https://pypi.python.org/pypi/six

           c)        protobuf  (protobuf-3.4.0-py2.py3-none-any.whl) ，

                        i.             别用3.2版本，3.3版本好像没window版本的

                      ii.             https://pypi.python.org/pypi/protobuf/3.2.0

           d)        numpy(numpy-1.13.3-cp35-none-win_amd64.whl)

                        i.             https://pypi.python.org/pypi/numpy

           e)        emnu(enum34-1.1.6-py3-none-any.whl)

                        i.             https://pypi.python.org/pypi/enum34

           f)         wheel(wheel-0.30.0-py2.py3-none-any.whl)

                        i.             https://pypi.python.org/pypi/wheel#downloads

2.        matplotlib源码及相关依赖(可视化工具包)

           a)        matplotlib(matplotlib-2.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl)

                        i.             https://pypi.python.org/pypi/matplotlib

           b)        pyparsing (pyparsing-2.2.0-py2.py3-none-any.whl)

                        i.             https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/2.2.0

           c)        python_dateutil (python_dateutil-2.6.1-py2.py3-none-any.whl)

                        i.             https://pyp
4000
i.python.org/pypi/python-dateutil/2.6.1

           d)        pytz (pytz-2017.2-py2.py3-none-any.whl)

                        i.             https://pypi.python.org/pypi/pytz/

           e)        cycler(cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl)

                        i.             https://pypi.python.org/pypi/Cycler

3.        scikit-learn源码及相关依赖(scikit-learn最后安装),a和b不是非必须的依赖包，同时olefile是ZIP文件，没下载到WHL文件

           a)        oleFile(olefile-0.44.zip)

                       https://pypi.python.org/pypi/olefile/0.44

           b)        pillow(Pillow-4.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl)

                       https://pypi.python.org/pypi/Pillow/4.3.0

           c)        scipy (scipy-1.0.0rc2-cp35-none-win_amd64.whl)

                        i.             https://pypi.python.org/pypi/scipy/

           d)        scikit-learn(scikit_learn-0.19.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl)

                        i.             https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/0.19.0

点击打开链接，下载我打包的matplotlib tensorflow依赖包
点击打开链接,下载我打包的django request 依赖包

三、安装依赖包

1.        以管理员身份运行cmd，并运行指令pip ，以测试python及环境变量设置是否正确

2.        将上述下载的whl文件拷贝至安装目录下的scripts,如：C:\Python35\Scripts

3.        在CMD 中进行安装，安装指令及顺序如下(注意，tensorflow必须最后安装)

               cd  C:\Python35\Scripts

               pip install six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl

               pip install numpy-1.13.3-cp35-none-win_amd64.whl

               pip install protobuf-3.4.0-py2.py3-none-any.whl

               pip install enum34-1.1.6-py3-none-any.whl

               pip install wheel-0.30.0-py2.py3-none-any.whl

               pip install tf_nightly-1.5.0.dev20171014-cp35-cp35m-win_amd64.whl

4.        安装matplotlib，在CMD 中进行安装， (注意，matplotlib必须最后安装)

               pip install pyparsing-2.2.0-py2.py3-none-any.whl

               pip install python_dateutil-2.6.1-py2.py3-none-any.whl

               pip install pytz-2017.2-py2.py3-none-any.whl

               pip install cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl

               pip install matplotlib-2.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

5、 request 与 django也是用以上方法安装

6、 启动visual studio，这时工程可以新建python工程，环境的搭建完成



以上完成搭建，你可以新建工程，同时在
工具 --> python tools --> python Environments,

可以设置一个python的控制台，在这里不再细述

如果是2010或2012版本的请注意，因为这两个版本的VS使用的是PTVS2.1 ，

这个版本的PTVS在环境里选项没有3.5版本，就选择3.4版本，可以正常使用