编译环境安装指南

0x00 通用

约定1:Windows10 X64平台,所有编译环境均安装在D:\dev目录下,请根据自己习惯替换成任意非系统盘目录。
约定2:优先使用msi或者exe安装版本,一般会自动配置环境变量,如果对环境变量十分熟悉,可以考虑zip版本。

【Watt Toolkit】

前身是steam++工具箱,搭建编译环境前请先安装并运行此工具。
👉下载地址

【Git】

👉下载地址
选择64位安装包进行安装,一路next即可。安装完成后建议做一些配置:

修改用户名

git config --global user.name “Harry”

修改密码

git config --global user.password “Potter”

修改邮箱

git config --global user.email “xxxx@xxx.com”

0x01 前端

【NVM】

nvm全名node.js version management,顾名思义是一个nodejs的版本管理工具。通过它可以安装和切换不同版本的nodejs。
👉下载地址

nvm安装路径
nodejs安装路径

修改npm镜像路径,编辑D:\dev\nvm\settings.txt,增加两行:

node_mirror: https://npmmirror.com/mirrors/node/
npm_mirror: https://npmmirror.com/mirrors/npm/

打开命令行,输入nvm -v,显示正确版本号,说明安装正确。

小技巧:在资源浏览器里面按shift+鼠标右键,可以选择在此处打开Powershell窗口

输入nvm list,查看已经安装的版本,此时应该为空。

继续输入nvm list available,查看可用版本:

可用的node版本

选择LTS版本安装,比如:nvm install 16.19.1

安装多个node版本

PS. LTS版本一般是双数版本,上面的列表只是一部分,不在列表内的版本也可以安装。

根据项目需求切换需要的node版本:

nvm use 14.21.3

执行node -v查看当前node版本。

修改npm源:

npm config set registry https://registry.npm.taobao.org

修改缓存目录:

npm config set cache "D:\dev\nodejs\node_cache"

使用npm config list命令查看配置是否正确

npm配置

【Yarn】(可选)

安装yarn

npm install -g yarn 

查看yarn版本

yarn --version 

查看镜像仓库地址

yarn config get registry

修改镜像源地址

yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org 

常见镜像仓库有:

Yarn 下载包存储位置调整

在 Windows 系统中,通过 yarn 工具下载的包被存储到 node_modules 目录中,node_modules 分为两种类型,一种是全局的包管理,另一种是局部的包管理。全局的包默认情况下会存储到 C 盘中,如果 C 盘资源紧张,可以考虑将 yarn 的默认下载包地址进行调整。通常情况下课调整如下三个目录位置:

  • bin目录调整
  • Cache目录调整
  • 全局包目录调整

bin 目录调整

查看 bin 目录地址

yarn global bin

修改 bin 目录地址

yarn config set prefix  D:\dev\Yarn\bin

Cache 目录调整

查询 Cache 目录

yarn cache dir

修改 Cache 目录

yarn config set cache-folder  D:\dev\Yarn\Cache

全局包目录调整

查看全局包目录

yarn global dir

修改全局包目录

yarn config set global-folder  D:\dev\Yarn\Data\global

附:Yarn 常用命令

安装package.json里所有包,并将包及它的所有依赖项保存进yarn.lock

yarn install

局部安装,也就是将包下载到项目的node_modules目录下,并自动更新到package.json和yarn.lock文件

yarn add 包名

全局安装,也就是将包下载到 global-folder 目录下,并自动更新到package.json和yarn.lock文件

yarn global add 包名

卸载局部包,并自动更新到package.json和yarn.lock文件

yarn remove 包名

卸载全局包,并自动更新到package.json和yarn.lock文件

yarn global remove 包名

运行package.json文件中 script属性内定义的脚本(例如:start、build等)

yarn run 脚本

0x02 C++

【Visual Studio 2022】
👉下载地址
选择社区版即可

选择安装路径

选择“使用C++的桌面开发”
选择工作负荷

【CMake】
👉下载地址

源码中会包含CMakeLists.txt文件,在源码根目录执行下列操作:

mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --install .

0x03 Python

【Anacoda】
👉下载地址

或者Miniconde
👉下载地址

选择安装路径,其余选项默认即可:


选择安装路径

配置源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

如果需要pytorch,可以加上

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/

更新所有包

conda update --all

安装科学计算所需的 python 工具包
安装 scipy

conda install scipy

安装pandas

conda install pandas

附:conda常用命令

基本操作:

升级全部库: conda upgrade --all
升级一个包 conda update packagename
安装包:conda install packagename
也可以安装多个包: conda installl numpy pandas scipy
安装固定版本的包:conda install numpy =1.10
移除一个包:conda remove packagename
查看所有包:conda list

管理python环境:

创建虚拟环境:conda create -n env_name list of packagenaem
eg: conda create -n env_name pandas
指定python版本:conda create -n env_name python2 = 2.7 pandas
激活环境: activate env_name
退出环境 : deactivate env_name
删除虚拟环境:conda env remove -n env_name
显示所有虚拟环境:conda env list

0x04 Java

【JDK】

👉下载地址
安装完成后配置环境变量JAVA_HOME,并将%JAVA_HOME%\bin\写进Path:

配置JAVA_HOME

查看java版本:

java -version

【Mave】

👉下载地址
解压后配置环境变量M2_HOME,并将%M2_HOME%\bin\写进Path:

配置M2_HOME

注意是M2_HOME,不是MAVEN_HOME,很多IDE或者插件会默认读取前者。

打开D:\dev\maven\config\settings.xml文件,修改Maven Repo:

<mirror>
  <id>aliyunmaven</id>
  <mirrorOf>*</mirrorOf>
  <name>阿里云公共仓库</name>
  <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
</mirror>

查看Maven版本:

mvn -version

--- THE END ---

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