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n久没有开始写博客了，总觉得要随便记点东西，岁月蹉跎，曾经搞得一些东西、技术、工具，说丢也就丢了，点点滴滴还是要记录一下吧。。。
在windows下使用pip安装一些python的第三方库，有很多使用c写了一些扩展，需要使用vc++ compiler 来编译安装（也可使用mingw，一般不推荐），否则就会出现“unable to find vcvarsall.bat”。像python2.7就需要使用vs2008 c++ compiler ， 而python3至python3.4 (python3.5 将采用vs2015)采用vs2010 编译生成。但是，凡安装过vs这个巨无霸的臃肿ide的都知道，附带捆绑一大堆你不知道有没有用的microsoft 的插件，占据大量的c盘空间，启动又慢，虽然ide的界面功能勉强过得去。如果电脑配置一般的话，这东西就搞得n个卡，一般不做相关开发的，就没必要去安装整个vs。 对于python 2.7 来说，微软还算有良心，直接推出了，下载直接安装即可。然后，在开始菜单-》所有程序里面，找到对应的目录，根据的你的平台和python版本（选x86或x64）点击对应的command prompt运行。 这个cmd窗口里面，可以输入set命令查看一下环境变量，发现，已经设置好了include=, path=, lib=, and libpath=这几个参数，于是直接输入
pip install numpy
就可安装编译对应的第三方模块、库了，有时编译过程比较漫长， 需耐心等待。
而对python3 来说， 则没有这么方便了，由于我的python3.4 是64位，显然直接用vs2010 express也不行了，因为它默认只有x86版本的，没有64位的。参考一下stackoverflow中一篇问答：
根据上面提出的建议，我在本机上得到对应解决方案。先安装vs2010 express ，然后再安装windows sdk 7.1 ，最后也要安装一个64位compiler的补丁；
ps：在安装sdk 7.1 之前，请先卸载 vc redistribute 2010 相关（包括x86 和 x64）组件包，否则安装报错。
完成上述步骤之后，基本的msvc的编译环境(包含x64)就已经配置好了，但是如果你在以后编译项目的时候，比如在构建qt5项目时，会出现出现以下错误：
c:\program files (x86)\microsoft visual studio 10.0\vc\include\intrin.h(26): fatal error c1083: cannot open include file: 'ammintrin.h': no such file or directory
此时则可以到网上下载对应 ammintrin.h ，放到 c:\program files (x86)\microsoft visual studio 10.0\vc\include\目录下即可，可在下面的这篇百度文库里下载：
安装完毕之后，在开始菜单里面，找到“windows sdk 7.1 command prompt”， 点击运行，在shell下可以通过setenv 来设置对应的编译环境，如下图：
设置“setenv /x64” 之后，即可在64位编译环境下pip install 对应的包。
到了这里，可能需要提一下，搭建好环境后，分别在python 2.7 和 python 3.4 里面安装numpy，发现py2没问题，py3却安装编译link失败（之前都在虚拟机里面测试了一下，py3安装是没问题的），这是为何呢？ 请对比一下下面两幅图：
显然py2安装的时候，link命令行下的libpath使用“”引起来了，所以路径有空格不会把参数隔断，而py3就没这么细致了，不知道是pip、setuptools调用cmd命令的缺心眼，还是distutils里面的bug，反正py3的安装路径不能有空格。于是调整了一下python3的安装路径，也就是不含空格，就编译成功了。
当然这只是搭建好了vc++ 的编译环境，对于像scipy这样的数值计算库，安装的话需要fortran的编译器。显然windows下的编译安装远没有linux下的简单方便（除了包名不好记，包依赖比较麻烦），gcc、gfortran现成的，apt-get 里面也有现成的。 所以在windows下开发测试的话，可以直接在这个加州大学尔湾分校（uci）提供的大量已编译打包好的针对，上面有numpy、scipy、matplotlib等等数值分析、科学计算的模块库，并且还都是 版的。下载对应的版本，直接用“pip install xxxx.whl”即可完成安装，whl文件其实就跟zip文件一样，打包压缩一下而已，你也直接用压缩软件解开，将其放到对应的lib/site-packages目录下即可。of course，你也可以使用 这样的python定制环境版本，里面已将上面的包直接集成了，包括像ipython这么好用的repl工具，以及conda 包管理。
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