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第2课：Python 环境搭建

阅读时长约 3 分钟
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Python 环境搭建

Python解释器安装

Windows系统安装

1. 下载Python

访问Python官网：https://www.python.org/downloads/

点击"Download Python 3.x.x"按钮下载最新版本。

2. 安装Python

  1. 双击下载的安装包
  2. 重要：勾选"Add Python to PATH"
  3. 选择"Install Now"进行标准安装
  4. 等待安装完成

3. 验证安装

打开命令提示符（cmd），输入：

python --version

如果显示Python版本号，说明安装成功。

macOS系统安装

方法一：官网下载

  1. 访问 https://www.python.org/downloads/
  2. 下载macOS版本的安装包
  3. 双击.pkg文件进行安装
  4. 按照安装向导完成安装

方法二：使用Homebrew

# 安装Homebrew（如果没有）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装Python
brew install python

验证安装

python3 --version

Linux系统安装

Ubuntu/Debian

# 更新包列表
sudo apt update

# 安装Python 3
sudo apt install python3 python3-pip

# 验证安装
python3 --version

CentOS/RHEL

# 安装Python 3
sudo yum install python3 python3-pip

# 或者使用dnf（较新版本）
sudo dnf install python3 python3-pip

# 验证安装
python3 --version

包管理器pip

什么是pip？

pip是Python的包管理器，用于安装和管理Python包。

验证pip安装

pip --version
# 或者
pip3 --version

升级pip

python -m pip install --upgrade pip

常用pip命令

# 安装包
pip install package_name

# 安装指定版本
pip install package_name==1.2.3

# 升级包
pip install --upgrade package_name

# 卸载包
pip uninstall package_name

# 列出已安装的包
pip list

# 显示包信息
pip show package_name

# 导出依赖列表
pip freeze > requirements.txt

# 从文件安装依赖
pip install -r requirements.txt

开发工具选择

1. IDLE（Python自带）

Python安装时自带的简单IDE：

  • 适合初学者
  • 功能基础
  • 无需额外安装

启动方式：

idle

2. PyCharm

JetBrains开发的专业Python IDE：

优点

  • 功能强大
  • 智能代码补全
  • 强大的调试功能
  • 版本控制集成

安装

  1. 访问 https://www.jetbrains.com/pycharm/
  2. 下载Community版本（免费）
  3. 按照安装向导安装

3. Visual Studio Code

微软开发的轻量级编辑器：

安装

  1. 访问 https://code.visualstudio.com/
  2. 下载对应系统版本
  3. 安装Python扩展

推荐扩展

  • Python（Microsoft）
  • Python Docstring Generator
  • Python Indent
  • Pylance

4. Jupyter Notebook

交互式开发环境，特别适合数据科学：

安装

pip install jupyter

启动

jupyter notebook

5. Sublime Text

轻量级文本编辑器：

  • 启动快速
  • 插件丰富
  • 支持多种语言

虚拟环境

为什么需要虚拟环境？

  • 隔离项目依赖
  • 避免版本冲突
  • 便于项目部署

使用venv创建虚拟环境

创建虚拟环境

# 创建虚拟环境
python -m venv myenv

# Windows激活
myenv\Scripts\activate

# macOS/Linux激活
source myenv/bin/activate

使用虚拟环境

# 激活后，pip安装的包只在当前环境中
pip install requests

# 查看当前环境的包
pip list

# 退出虚拟环境
deactivate

使用conda管理环境

安装Anaconda

  1. 访问 https://www.anaconda.com/
  2. 下载Anaconda安装包
  3. 按照向导安装

conda常用命令

# 创建环境
conda create -n myenv python=3.9

# 激活环境
conda activate myenv

# 安装包
conda install numpy pandas

# 列出环境
conda env list

# 删除环境
conda env remove -n myenv

# 导出环境
conda env export > environment.yml

# 从文件创建环境
conda env create -f environment.yml

第一个Python程序

1. 使用IDLE

  1. 打开IDLE
  2. 输入以下代码：
print("Hello, Python!")
  1. 按Enter运行

2. 使用文本编辑器

  1. 创建文件hello.py
  2. 输入代码：
# 我的第一个Python程序
print("Hello, Python!")
print("欢迎来到Python世界！")

# 简单的计算
a = 10
b = 20
result = a + b
print(f"{a} + {b} = {result}")
  1. 保存文件
  2. 在命令行运行：
python hello.py

3. 交互式模式

直接在命令行输入python进入交互模式：

>>> print("Hello, Python!")
Hello, Python!
>>> 2 + 3
5
>>> exit()

常见问题解决

1. Python命令不识别

问题：输入python提示命令不存在

解决方案：

  • Windows：确保安装时勾选了"Add Python to PATH"
  • 手动添加Python到环境变量PATH中
  • 使用python3命令（Linux/macOS）

2. pip安装包失败

问题：pip install时出现网络错误

解决方案：

# 使用国内镜像源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ package_name

# 永久配置镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

3. 权限问题

问题：安装包时提示权限不足

解决方案：

# 使用--user参数
pip install --user package_name

# 或者使用虚拟环境
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Linux/macOS
# myenv\Scripts\activate   # Windows
pip install package_name

4. 版本冲突

问题：不同项目需要不同版本的包

解决方案： 使用虚拟环境隔离项目依赖。

开发环境配置建议

1. 目录结构

my_python_projects/
├── project1/
│   ├── venv/
│   ├── src/
│   ├── tests/
│   └── requirements.txt
├── project2/
│   ├── venv/
│   ├── src/
│   ├── tests/
│   └── requirements.txt
└── learning/
    ├── basics/
    ├── exercises/
    └── notes/

2. 编辑器配置

VS Code配置文件（.vscode/settings.json）

{
    "python.defaultInterpreterPath": "./venv/bin/python",
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": true,
    "python.formatting.provider": "black",
    "python.formatting.blackArgs": ["--line-length", "88"],
    "editor.formatOnSave": true
}

3. 代码规范工具

# 安装代码格式化工具
pip install black

# 安装代码检查工具
pip install pylint flake8

# 使用black格式化代码
black your_script.py

# 使用pylint检查代码
pylint your_script.py

实践练习

练习1：环境验证

创建一个Python脚本，输出以下信息：

import sys
import platform

print("Python版本:", sys.version)
print("操作系统:", platform.system())
print("处理器架构:", platform.machine())
print("Python路径:", sys.executable)

练习2：包管理

  1. 创建虚拟环境
  2. 安装requests包
  3. 编写简单的网络请求程序：
import requests

response = requests.get('https://httpbin.org/json')
print("状态码:", response.status_code)
print("响应内容:", response.json())

练习3：开发工具

尝试使用不同的开发工具编写和运行Python程序，比较它们的特点。

总结

本课我们学习了Python开发环境的搭建：

  1. Python解释器安装：在不同操作系统上安装Python
  2. 包管理器pip：安装和管理Python包
  3. 开发工具选择：IDLE、PyCharm、VS Code等
  4. 虚拟环境：隔离项目依赖，避免冲突
  5. 第一个程序：编写和运行Python代码
  6. 常见问题：解决安装和配置中的问题

下一课预告

在下一课中，我们将学习Python的基础语法，包括：

  • 变量和数据类型
  • 运算符
  • 输入输出
  • 注释和代码风格

💡 小贴士：良好的开发环境是高效编程的基础。建议使用虚拟环境来管理不同项目的依赖，这是Python开发的最佳实践。

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