本教程将带大家配置如下环境

1. 原生 Python + pip 并替换为 TUNA 源
2. conda 并替换为 TUNA 源
3. Jupyter Notebook in VSCode

python 安装与清华源

mac 自带 python2， 但是请去官网下载 python3

Python Releases for macOS

下载完双击无脑安装即可，安装完成后就可以在终端中编写交互式 Python 代码。

pip 是 Python 原生的包管理器，虽然我个人主要使用 conda，并不经常使用 pip，但是某些非科学计算库仍旧需要通过 pip 下载，因此请将 pip 换源。

在终端中输入换源命令

pip config set global.index-url <https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple>

将 pip 换成清华镜像源，加速安装各种 python 包

注意，如果此处出现问题，将 pip 更换为 pip3 即可

安装 conda 环境

这里推荐安装（且必须安装）更小巧轻便的 miniconda ，官网下载适配对应芯片版本的 sh 脚本（此处为了下载便捷，可以直接在 TUNA 官网下载）

anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

此处是我们提前准备的适配 M1 芯片的 Miniconda

Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh

此处是我们准备的适配 X86 芯片的 Miniconda

Miniconda3-py39_4.9.2-MacOSX-x86_64.sh

1. 如果你不了解你 Mac 的芯片，那么打开 about this mac，查看即可。注意，凡是 i 标记的芯片都是 X86 架构，选择下方 X86 芯片版本的 miniconda 即可。至于 X86 和 arm64 的区别，下学期的计算机体系结构概论会详细讲解