环境搭建

在开始学习 Python 之前，我们需要先搭建好开发环境。本章将指导您完成 Python 的安装和开发工具的配置。

Python 安装

Windows 系统

1. 访问 Python 官网
2. 下载最新版本的 Python（推荐 3.9 或更高版本）
3. 运行安装程序，务必勾选 "Add Python to PATH"
4. 选择 "Install Now" 进行安装

macOS 系统

推荐使用 Homebrew 安装：

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

# 安装 Python
brew install python

Linux 系统

大多数 Linux 发行版都预装了 Python，但可能不是最新版本：

# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

# CentOS/RHEL
sudo yum install python3 python3-pip

# Arch Linux
sudo pacman -S python python-pip

验证安装

安装完成后，打开终端（Windows 用户使用命令提示符或 PowerShell），执行以下命令：

python --version
# 或者
python3 --version

应该看到类似以下的输出：

Python 3.9.7

包管理器 pip

pip 是 Python 的包管理器，用于安装第三方库。验证 pip 是否正常工作：

pip --version
# 或者
pip3 --version

配置 pip 镜像源（可选）

为了加快包下载速度，可以配置国内镜像源：

# 使用清华大学镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

开发环境选择

1. IDLE（初学者推荐）

Python 自带的简单 IDE，适合初学者：

• 优点：简单易用，无需额外安装
• 缺点：功能相对简单

2. VS Code（推荐）

轻量级但功能强大的编辑器：

1. 下载并安装 VS Code
2. 安装 Python 扩展：
   • 打开 VS Code
   • 点击左侧扩展图标
   • 搜索 "Python" 并安装 Microsoft 官方扩展

3. PyCharm

专业的 Python IDE：

• Community Edition：免费版本，功能齐全
• Professional Edition：付费版本，功能更丰富

虚拟环境

虚拟环境可以为不同项目创建独立的 Python 环境，避免依赖冲突。

使用 venv 创建虚拟环境

# 创建虚拟环境
python -m venv myenv

# 激活虚拟环境
# Windows
myenv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source myenv/bin/activate

# 停用虚拟环境
deactivate

使用 conda（可选）

Anaconda 是一个科学计算 Python 发行版，包含了大量预装的库：

1. 下载并安装 Anaconda
2. 使用 conda 管理环境：

# 创建新环境
conda create -n myenv python=3.9

# 激活环境
conda activate myenv

# 停用环境
conda deactivate

第一个 Python 程序

让我们编写第一个 Python 程序来验证环境配置：

1. 创建一个新文件 hello.py
2. 输入以下代码：

# hello.py
print("Hello, Python!")
print("欢迎来到 Python 世界！")

# 获取 Python 版本信息
import sys
print(f"Python 版本: {sys.version}")

3. 运行程序：

python hello.py

如果看到以下输出，说明环境配置成功：

Hello, Python!
欢迎来到 Python 世界！
Python 版本: 3.9.7 (default, ...)

常用工具推荐

代码格式化工具

# 安装 black（代码格式化）
pip install black

# 安装 flake8（代码检查）
pip install flake8

Jupyter Notebook

对于数据科学和学习，Jupyter Notebook 是很好的选择：

pip install jupyter
jupyter notebook

故障排除

常见问题

1. 命令找不到：确保 Python 已添加到系统 PATH
2. 权限问题：Linux/macOS 用户可能需要使用 sudo
3. 网络问题：配置镜像源或使用代理

获取帮助

• Python 官方文档
• Stack Overflow
• Python 社区论坛

小结

恭喜！您已经成功搭建了 Python 开发环境。现在可以开始学习 Python 编程了。

下一步

环境搭建完成后，让我们继续学习 Python 基础语法！

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练习任务：

1. 在您的计算机上安装 Python 和一个代码编辑器
2. 创建并运行 "Hello World" 程序
3. 创建一个虚拟环境并激活它