mac电脑下载python安装包应该下载什么类型的文件(mac下载python3
mac 下怎么安装python 搭建开发环境
1、首先下载MAC版的64位Eclipse。
然后解压缩。
2、下载Python。
MAC自带的是的python版本比较老，所以去下个新版本。
下载后安装，dmg的python 默认安装目录是：
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/
我下载的是Python3.3。
3、下载安装pydev插件
下载后将其解压，然后将解压后的目录下的features和plugins两个目录都拷贝到Eclipse下的对应目录，提示信息一定要选合并文件。
4、配置Eclipse的python开发环境
打开Eclipse，
点击菜单[Eclipse]-[Preferences]，
在左边列表选择[PyDev]-[Interpreter - Python]，
在右边的窗口中点击[New…]
然后 Interpreter Name 随便填写个名字即可,Interpreter Executable 填写你python所在路径。
我下载的新的3.3，所以填：
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3/bin/python3
然后，点[OK]。
然后就可以用Eclipse新建Python工程了。
详细方法可咨询远标老师
如何在 Mac OS X 上安装 Python3.3
安装前必须知道的工作：
1、MAC OS 一般都自带 MAC Python，Apple自己扩展的版本。例如，Lion是64位Python版本，自带与Objctive C库的接口模块以及Apple系统的接口模块。但安装第三方与C、Fortran等相关的的Python模块时，就必须从源码编译或使用专门编译的64位二进制发行版。
2、安装Python官方程序。从兼容的角度，Mac上可以安装官方2.X版本。官方程序对MAC的支持和UNIX是一样的，但与第三方模块的兼容性无疑会更有保障。通常可以直接安装许多二进制发行版。
3、本文关注在MAC Python上安装Scipy等模块。如果你使用官方Python版本，请直接访问官方网站。
安装工作：
1、安装gFortran。由于部分库函数是用Fortran实现的，所以要安装与Xcode4.2兼容的Fortran编译器。目前，没有官方版本，请在这里下载。安装后就可以使用gFortran了。如果你使用Xcode4.1或以前版本，请直接按Scipy官方网页指令安装。
2、自己从源代码编译，通常会需要解决太多问题。已有人编译了实用于Lion和雪豹的64位版本，网页这里。在命令行中使用如下命令下载：
$ git clone git://github.com/fonnesbeck/ScipySuperpack
下载目录中包含安装脚本和一组*.egg文件。
3、使用BBEdit或其他文本编辑工具编辑install_superpack.sh，删除安装Fortran的那段脚本。然后保存。
4、在命令行中使用如下命令：
$ sh install_superpack.sh
输入y。 （不要输入n！！！和网页上说明的不一样）
输入你的开机密码（管理员权限），然后就自动安装好了。
5、测试。输入python
import numpy as np
np.test('full')
import scipy
scipy.test()
注意：有一些failure。
怎么在mac 系统上使用Python？怎么安装Anaconda
1. 首先安装python，我选择安装Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下载地址）。
Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口输入）：
conda list #该命令，将列出Anaconda安装的所有应用包，我们可以看到Anaconda已经安装了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。
conda install pkg name #该命令用于安装应用包，如 conda install numpy.
pip install pkg name #该命令用于安装应用包，如 pip install theano.
conda update pkg name #升级应用包，如 conda update python
2. 安装Theano，在Anaconda 的命令窗口中输入 pip install theano，可以看到程序开始下载安装包，并检查是否满足安装条件：numpy=1.5.0，scipy=0.7.2，满足条件之后开始运行setup.py安装theano，安装完成后会显示Successfully installed theano。
3. 测试Theano安装情况。
（1）在ipython中输入以下两行代码：
import theano
theano.test（）
会显示theano的版本号，安装位置，已经其他包的安装版本，如numpy,nose,python等。
在运行中出现g++不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
（2）在Anaconda的命令行窗口输入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py
显示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_batch.py发现，其中路径设置为在bin下寻找theano-nose文件，而实际上Anaconda文件夹下根本没有bin这个文件夹，theano-nose存放在Scripts文件夹中。
》》》尝试1：将Scripts更名为bin，重新运行这句命令，可以成功运行。但是出现一个warning，提示没有检测到g++，所以无法运行优化后的C代码版本，只能执行python版本。
该种尝试的结果是，下次打开Anaconda 命令窗口后出现错误，因为其运行路径为Scripts，所以还是不要修改了。
（3）g++问题。我们打开MinGW文件夹，可以很清楚的看到有g++，但是为什么使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中输入g++也能成功调用g++.exe啊。所以结论是，鉴于这个代码中出现很明显的漏洞，所以说不定这里也是错误，先不管这些了。
试着做了以下配置，也不知行不行。
添加环境变量： path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;
新建环境变量： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
在home目录下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），创建 .theanorc.txt 文件内容如下：
[global]
openmp=False
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags = -IC:\MinGW\include
（4）验证BLAS是否安装成功。由于numpy是依赖BLAS的，如果BLAS没有安装成功，虽然numpy亦可以安装，但是无法使用BLAS的加速。验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译，用以下代码试验：
import numpy
id（numpy.dot） == id（numpy.core.multiarray.dot）
False
结果为False表示成功依赖了BLAS加速，如果是Ture则表示用的是python自己的实现并没有加速。
