初学python，想要运行python项目源码进行学习的，常常遇到许多莫名其妙的问题。具体的问题，百度上也许能搜索到一些解决方案，但有的表达不清，有的未必有效。有时候与其搜索具体报错的答案，不如从与源码的环境保持一致开始。
本文试图对运行一个外来的python程序源码（比如来自Github）作出步骤性的总结，希望对新手有所帮助。
在阅读本文之前，你需要知道：
（1）什么是python？
（2）知道如何安装，或已经安装、配置好了python。
（3）知道并会使用pip安装python包。
（4）有一个python IDE，并至少可以运行“Hellow World”程序，这样代表你的python与IDE环境没有问题。
（5）在满足以上几点以后，如果你试图运行一个别人的python程序源码，推荐按照如下步骤去做。
1、明确python版本
python版本很多，有些版本之间并不兼容。对于拿到的python项目源码，最好弄清楚作者用的python版本是什么，与其保持一致。
python版本通常在readme文件或者源码文件中有注明。下面给出一个在源码文件中注明python版本的示例：
2、同时使用不同的python版本
如果python版本与作者不同，不用重新安装，推荐使用Anaconda工具同时使用不同的python版本，非常方便。
Anaconda是一个python包与环境的管理软件，允许存在多个不同版本的python，并可以在不同版本中自由切换。
3、python包
python程序往往要使用各种python包，包里包含程序需要调用的函数、工具等。没有这些包，是无法运行的，所以需要知道程序使用了哪些包，并且安装好。
有的项目会告知必要的包，比如可能包含一个requirements文件，告知依赖的包及其版本，如下示例：
如果找不到相关文件，在执行代码时会报错，请留意报错信息，提示缺少了什么包就安装上。
4、安装相同的python包
这里有必要再强调一下，安装的python包请尽量与程序编写时所用的python包的版本保持一致。如上面的示例，requirements.txt文件中不仅告知了必要的python包，而且注明了版本，那么安装上相同版本的python包。
有时候会发现即便已经安装了所需要的python包，但还是会报各种奇奇怪怪的错，与其针对这些具体的报错去百度搜索答案，不如试试安装上程序编写时所用的python包的版本。
比如TensorFlow包，版本非常多，如果使用版本不同，常常会出问题。如下面的示例，程序需要使用TensorFlow包，而我已经安装上，但还是报了错。针对报错本身“Failed to load the native TensorFlow runtime.”，网上有很多解答，但最终发现，换上相同版本的TensorFlow后，问题迎刃而解。
5、python包的安装
python包推荐使用pip命令安装，这同样是一个容易出问题的地方，将在另一篇博客中总结，目前还没写。
2020.03.18
