【前端学习AI】Python环境搭建

Anaconda：多版本环境管理工具

工具概述

Anaconda 是 Python 数据科学领域常用的环境管理工具，可快速创建、切换多版本 Python 环境，避免版本冲突，同时内置大量科学计算依赖包。

安装方式

1. 下载渠道选择（优先镜像源）

官方下载渠道存在两大痛点：① 需登录账号才能下载；② 服务器位于境外，国内下载速度极慢。

推荐渠道 ：清华镜像源，无需登录，下载速度快，资源与官方同步。

2. 版本选择原则

核心标准：以「发布日期」为判断依据，优先选择最新版本，避免旧版本存在的兼容性错误、安装异常等问题。

注意：不要直接选择网页最底部的版本，需按发布日期排序后挑选最新版。
注意：官方已停止发布Windows32位的软件

3. 配置环境变量

Anaconda 安装后需手动配置环境变量，否则无法在控制台直接使用 conda 命令。

3.1 配置步骤

进入系统设置：设置 → 系统 → 关于 → 高级系统设置 → 环境变量；
在「系统变量」中找到 Path 变量，点击「编辑」；
新增 Anaconda 相关路径（参考下方默认路径，需根据实际安装目录调整）；
保存配置，重启控制台使设置生效。

3.2 默认环境变量路径（参考）

text 复制代码

C:\ProgramData\anaconda3
C:\ProgramData\anaconda3\Scripts
C:\ProgramData\anaconda3\Library\bin

3.3 安装与配置验证

bash 复制代码

# 查看 conda 版本，正常显示版本号则安装配置成功
conda --version

提示：若提示"conda 不是内部或外部命令"，请检查环境变量路径是否正确，或重启控制台重试。

使用示例

Anaconda 的核心价值在于环境的创建、切换、管理，建议使用 Anaconda 内置安装的界面应用 Anaconda Navigator。

uv： Python 包管理器

工具概述

uv 由 Astral 公司基于 Rust 开发，兼容 pip 使用习惯，核心优势为「安装速度极快」「内存占用低」「内置虚拟环境管理」，是 pip/venv 的高效替代方案，可大幅提升包安装与项目管理效率。

安装方式

1. 安装方法（优先镜像源）

直接从官方源安装易因网络问题导致超时，推荐使用国内镜像源，Windows/macOS/Linux 系统通用。

bash 复制代码

# 清华 PyPI 镜像安装（推荐）
pip3 install uv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1.1 安装验证

bash 复制代码

# 查看 uv 版本，正常显示版本号则安装成功
uv --version

提示：若 Windows 系统提示"uv 不是内部或外部命令"，需检查 Python 的 Scripts 目录（如 C:\ProgramData\anaconda3\Scripts）是否加入环境变量，或重启终端重试。

使用示例

1. 初始化项目

bash 复制代码

# 初始化名为 project_demo 的项目（会自动生成 pyproject.toml 文件）
uv init project_demo

2. 配置镜像源

在项目根目录的 pyproject.toml 文件中配置 uv 镜像源，确保后续包安装速度：

toml 复制代码

[project]
name = "project_demo"
version = "0.1.0"
requires-python = ">=3.13"  # 需根据实际使用的 Python 版本调整

[tool.uv]
# 配置清华 PyPI 镜像源
index-url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"

提示：全局安装uv模块，需要以管理员身份运行cmd窗口

3.安装模块

bash 复制代码

# 安装 langchain_openai 模块
uv add langchain_openai

Ruff：高性能代码检查与格式化工具

工具概述

Ruff 是基于 Rust 开发的 Python 代码检查（Linter）与格式化（Formatter）二合一工具，核心价值是自动化规范代码风格、检测潜在问题，提升开发效率与代码质量。

配置文件（pyproject.toml）

通过项目根目录的 pyproject.toml 文件自定义 Ruff 规则，优先级高于默认配置，可适配项目专属规范。

toml 复制代码

[project]
name = "project-demo"
version = "0.1.0"
requires-python = ">=3.10"

[tool.ruff]
target-version = "py310"  # 适配的 Python 版本，与上方保持一致
line-length = 88  # 代码行长度限制（默认 88，符合 PEP8 规范）

[tool.ruff.lint]
# 启用核心规则集（推荐，避免过度检查）
select = ["E", "W", "F", "I", "B"]
# 禁用特定规则（根据项目需求调整，示例：禁用行长度检查）
disable = ["E501"]
# 忽略无需检查的文件/目录（必配置，避免检查冗余文件）
exclude = [
    "venv/",
    "__pycache__/",
    "build/",
    "dist/",
    ".git/"
]

[tool.ruff.format]
line-length = 88  # 格式化行长度与检查规则保持一致
quote-style = "preserve"  # 保留原有引号风格（默认会统一为双引号）

规则类别	含义
E/W	PEP8 规范相关问题（如缩进错误、空格缺失）
F	代码逻辑错误（如未定义变量、函数参数错误）
I	导入相关问题（如未使用导入、导入顺序混乱）
B	潜在 Bug 风险（如不安全的断言、空 except 语句）

控制台集成

1. 使用 pip 安装

bash 复制代码

# 基础安装
pip install ruff

# 国内镜像源加速安装（推荐，解决下载慢问题）
pip install ruff -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1.1 安装验证

bash 复制代码

# 查看 Ruff 版本，正常显示版本号则安装成功
ruff --version

控制台使用示例

Ruff 的核心命令分为两类：「代码检查」（ruff check）和「代码格式化」（ruff format），分工明确，配合使用效果最佳。

代码格式化（ruff format）

作用：自动优化代码样式，解决缩进混乱、空格缺失、行过长等格式问题，让代码整洁统一。

基础用法

bash 复制代码

# 格式化单个文件
ruff format main.py

# 格式化指定目录（递归处理所有 .py 文件）
ruff format ./src/

# 格式化当前目录所有文件（最常用）
ruff format .

只检查不修改（--check 参数）

适用于代码提交前校验，仅检测格式问题，不实际修改文件：

bash 复制代码

# 检查单个文件格式
ruff format --check main.py

# 检查当前目录所有文件格式
ruff format --check .

代码检查（ruff check）

作用：检测代码中的逻辑错误、规范违规等问题（如未定义变量、未使用导入），仅报告问题，不主动修改文件。

基础用法

bash 复制代码

# 检查单个文件
ruff check main.py

# 检查当前目录所有文件
ruff check .

自动修复问题（--fix 参数）

一键修复支持自动修复的问题（如删除未使用导入、调整缩进）：

bash 复制代码

# 自动修复单个文件的可修复问题
ruff check --fix main.py

# 自动修复当前目录所有文件的可修复问题
ruff check --fix .

核心命令区别对比

命令	核心目标	是否修改文件	典型场景
ruff format	调整代码样式（美观度、统一性）	✅ 是	本地开发时统一代码格式
ruff format --check	检查格式问题，不修复	❌ 否	代码提交前格式合规校验
ruff check	检测代码错误、逻辑风险	❌ 否	开发中排查代码潜在问题
ruff check --fix	修复代码错误、规范违规问题	✅ 是	批量修复项目中的违规代码

VS Code编辑器集成

可实现「保存时自动格式化+自动修复问题」，无需手动执行命令，提升开发效率。

1. 安装 Ruff 插件

打开 VS Code，点击左侧「扩展」图标。
在搜索框输入「Ruff」，选择官方出品的插件。
点击「安装」，等待安装完成。

2. 配置自动保存触发

在项目根目录新建文件夹 .vscode。
在 .vscode 文件夹内新建文件 settings.json。
写入以下配置：

json 复制代码

{
    // 保存时自动格式化代码
    "editor.formatOnSave": true,
    // 保存时自动触发代码检查修复
    "editor.codeActionsOnSave": {
        "source.fixAll": "always"
    },
    // 将 Ruff 设置为 Python 文件的默认格式化工具
    "[python]": {
        "editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff"
    },
}

配置生效后，编辑 Python 文件并保存（Ctrl+S），会自动执行 Ruff 格式化与可修复问题修复。