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Python入门如何搭建开发环境_Python入门环境配置的详细步骤

首先安装Python解释器并添加至PATH,然后选择PyCharm或VS Code配置IDE,接着创建虚拟环境…


首先安装Python解释器并添加至PATH,然后选择PyCharm或VS Code配置IDE,接着创建虚拟环境隔离依赖,最后用pip安装所需库并导出依赖文件。

Python入门如何搭建开发环境_Python入门环境配置的详细步骤

如果您准备开始学习Python编程,但尚未配置好开发环境,则可能无法顺利运行和测试代码。以下是搭建Python开发环境的具体步骤:

一、安装Python解释器

要运行Python程序,必须在系统中安装Python解释器。官方提供的安装包包含标准库和pip,便于后续扩展功能。

1、访问Python官方网站下载页面,选择与匹配的最新稳定版本。

2、运行安装程序时,请务必勾选Add Python to PATH选项,避免手动配置。

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3、完成安装后,在命令行输入python --version验证是否安装成功。

二、配置集成开发环境(IDE)

使用专业的IDE可以提升效率,提供语法高亮、自动补全和调试功能。

1、下载并安装PyCharm Community Edition,这是一个免费且功能强大的Python专用编辑器。

2、启动PyCharm后创建新项目,选择已安装的Python解释器路径。

3、另一种轻量级选择是安装Visual Studio Code,然后添加Python扩展插件以支持Python开发。

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三、使用虚拟环境隔离项目依赖

不同项目可能依赖不同版本的第三方库,使用虚拟环境可防止包冲突。

1、打开命令行工具,进入项目目录,执行python -m venv venv命令创建名为venv的虚拟环境。

2、激活虚拟环境:Windows系统运行venvScriptsactivate,OS或Linux运行source venv/bin/activate

3、确认提示符前出现(venv)标识,表示已成功进入隔离环境,此时安装的包仅作用于当前项目。

四、安装常用第三方库

通过pip工具可以便捷地安装社区维护的开源库,扩展Python功能。

1、确保虚拟环境已激活,运行pip install numpy pandas matplotlib安装数据处理与可视化基础库。

2、使用pip list查看当前环境中已安装的所有包及其版本。

3、将项目依赖导出至文件:执行pip freeze > requirements.txt,便于他人复现环境。

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作者: nijia

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