你什么也没有得到，空船而去，空船而归，但心是欢喜的。 -- 骆玉明 《诗里特别有禅》
阅读完本文你可以：完成python开发环境搭建。
本机系统环境：macOS 12.6.2
安装项：
- Python 3.11.8
- Anaconda 2.5.0
- Visual Studio Code 1.86.0
Python
目前调用大模型的API并不限制特定编程语言，但是Python因其丰富的数据科学和机器学习库而广受欢迎，在自然语言处理（NLP）和AI开发领域尤为普遍，比如通过Hugging Face Transformers库可以轻松调用各种预训练大模型API。对于初学者或快速原型开发，Python通常更为便捷。
python下载地址：www.python.org/downloads/
根据自己的环境选择对应的安装包，我的环境是mac使用的是 3.11.8，安装使用默认配置，直接一路"继续"就好。
安装完成后，执行命令查看是否安装成功。
python -V
如果输出"Python 3.11.8"则表示安装成功。
Anaconda
Anaconda 是一个流行的开源数据科学平台，它提供了便于安装、管理和使用 Python 和 R 等语言的数据科学软件包的环境。Anaconda已经自带了很多版本的python环境，也可以只安装Anaconda然后选择其自带的python环境。
Anaconda 主要包含以下组件：
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Conda：一个开源的包管理系统和环境管理器，用来创建、管理和切换不同的Python环境，我们常用的组件
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Anaconda Navigator：一个图形用户界面，可以直观地管理环境、安装包、启动Jupyter Notebook、Spyder等开发工具，我们常用的组件
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Anaconda Distribution：预装了许多常用的数据科学和机器学习库，如NumPy、Pandas、Scikit-Learn、Matplotlib等，同时也支持R语言的统计和图形化工具。
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Jupyter Notebook（或JupyterLab）：一个基于Web的交互式计算环境，支持混合代码、文本、数学表达式、富媒体输出等形式，极大地方便了数据清理、探索性分析和结果展示等工作。
Anaconda下载地址：www.anaconda.com/download
配置
安装成功后就可以创建运行环境了，点击桌面上的Anaconda Navigator图标，打开Anaconda Navigator界面
Anaconda Navigator内，点击左下的"Create"按钮，输入自定义的环境名称，勾选Python环境，并选择对应的python版本，我这里选择的是3.11.8，点击弹窗内"Create"后会开始创建环境，这需要一段时间。环境创建好后，会在右侧看到当前环境的所有已安装的依赖包。
Conda常用命令
- 创建同时指定Python版本的新环境
conda create --name myenv python=3.9 - 激活名为myenv的环境
conda activate myenv - 列出所有已创建的环境
conda env list - 退出当前激活的Conda环境
conda deactivate - 删除名为myenv的环境
conda remove --name myenv --all - 在当前环境安装包
conda install package_name - 在激活的conda环境中使用pip安装包
conda activate myenv && pip install package_name - 更新当前环境中的所有包
conda update --all - 更新指定包至最新版本
conda update package_name - 从当前环境卸载包
conda remove package_name - 导出当前环境配置到environment.yml文件
conda env export > environment.yml - 根据environment.yml文件创建新环境
conda env create -f environment.yml - 查看当前Conda环境的详细信息
conda info - 列出当前环境中已安装的所有包
conda list - 添加新的conda频道
conda config --add channels channel_name - 查看当前conda版本号
conda --version
这些命令工具在Anaconda Navigator内大部分都可以界面化操作。
Visual Studio Code
Visual Studio Code (简称VSCode) 是一款由微软开发的开源、跨平台的源代码编辑器，适用于Windows、Linux和macOS操作系统。VSCode以其轻量级、高度可定制性和丰富的扩展生态系统而广受欢迎，尤其适合Python及其他多种编程语言的开发。
下载地址：code.visualstudio.com/Download
配置
安装python扩展
点击"Install"（安装）按钮开始安装扩展。
激活并选择conda环境
- 方式一：点击右下角的解释器，选择conda环境
- 方式二：过按
Cmd+Shift+P（Mac）或Ctrl+Shift+P（Windows/Linux）可以打开命令面板，输入 "Python: Select Interpreter"后回车，选择conda环境
安装"通义灵码"扩展
通义灵码，是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。
可用于日常辅助开发，但是有些公司基于安全性考虑禁止在公司内部使用。
安装方式与其它扩展方式相同。
安装Jupyter扩展
Jupyter 是一个开源的交互式计算环境，最初称为 IPython notebook，用于数据清理、转换、可视化、数值模拟、统计建模、机器学习等多个领域。它提供了一个基于Web的笔记本界面，用户可以在其中编写和运行代码、查看实时结果、制作图表、撰写叙述性的文本等。
如果习惯使用Jupyter编辑器，可以安装该扩展
如果使用Jupyter编辑器需要注册conda的环境切换按钮在编辑器的右上角
结束语
本系列博客主要作为个人学习AGI过程的知识记录，可能会存在错误，如有误，望指正。