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Python 安装与环境搭建

在真正开始学习 Python 语法之前,我们必须先解决一个更现实的问题:代码运行在哪里?项目如何隔离?依赖如何管理?如果这些基础没有打牢,后续一切学习都会变得混乱。

很多初学者认为"安装 Python"只是下载一个安装包,点击下一步即可完成,但对于面向工程开发的大模型项目而言,环境管理远比想象中重要,因为模型依赖往往庞大而复杂,一旦版本冲突,整个项目就可能无法运行。因此,我们从第一节开始,就用工程化思维来搭建环境,而不是停留在入门层面。

安装 Python

Python 官网地址是:

https://www.python.org

进入下载页面后,根据操作系统选择对应版本。当前建议选择 Python 3.10 或 3.11,这两个版本在大模型生态中兼容性较好。

版本选择说明
过旧版本可能无法运行最新框架
过新版本有时存在生态适配问题
稳定主流版本最合理的策略(推荐 3.10/3.11)

安装时有一个选项必须勾选

Add Python to PATH

如果没有勾选,后续在命令行中将无法直接使用 python 命令。

安装完成后,打开终端(Windows 使用 PowerShell 或 CMD,Mac/Linux 使用 Terminal),输入:

bash
python --version

如果看到版本号输出,说明安装成功。

理解 Python 解释器

当你运行一段 Python 代码时,本质上是由 Python 解释器 读取代码文件,然后逐行执行。

可以直接进入交互模式测试:

bash
python

进入后你会看到类似:

>>>

在这里输入:

python
print("Hello, Python")

这说明你的解释器已经可以正常工作。

不过,真实项目开发并不会在交互模式中完成,我们更关心的是项目结构和环境隔离。

为什么必须使用虚拟环境

当你开始接触大模型相关项目时,你会发现一个现实问题:不同项目依赖的库版本往往不同。例如:

项目依赖版本
项目 Atransformers 4.30
项目 Btransformers 4.38

如果直接在系统环境中安装,版本冲突几乎不可避免。因此,我们必须为每个项目创建独立环境,这就是虚拟环境存在的意义。

虚拟环境的本质,是在当前目录下创建一个独立的 Python 运行副本,以及独立的第三方库目录,使项目之间互不影响。

创建虚拟环境(venv)

Python 3 自带虚拟环境工具 venv,无需额外安装。

在项目目录下执行:

bash
python -m venv venv

这条命令会创建一个名为 venv 的文件夹,内部包含:

  • 独立解释器
  • site-packages 目录
  • 脚本文件

接下来需要激活环境。

Windows:

bash
venv\Scripts\activate

Mac / Linux:

bash
source venv/bin/activate

激活成功后,终端前面会出现:

(venv)

这意味着后续安装的所有库,都只会存在于当前项目环境中。

依赖管理与 pip

在激活虚拟环境后,可以安装库:

bash
pip install requests

此时 requests 只会安装到当前 venv 中,而不会污染系统环境。

当项目开发完成后,可以导出依赖:

bash
pip freeze > requirements.txt

这个文件记录了所有安装的库及其版本,其他人只需执行:

bash
pip install -r requirements.txt

即可复现完整环境。

在大模型项目中,这一步尤其关键,因为模型框架依赖复杂,环境不可控会导致运行失败。

推荐的项目目录结构

从第一天开始就养成结构规范习惯。

一个标准 Python 项目结构可以是:

my_project/

├── venv/               # 虚拟环境
├── src/                # 源代码
│   ├── main.py
│   └── utils.py

├── requirements.txt
└── README.md

如果是未来的大模型项目,还可能增加:

├── data/
├── models/
├── logs/

结构清晰的项目,维护成本会显著降低。

关于 IDE 的选择

你可以使用:

IDE特点
VSCode轻量推荐
PyCharm功能强大

对于大模型开发,VSCode 配合 Python 插件即可满足绝大多数需求,而且对虚拟环境识别友好。

本节的核心理解

到这里,你不仅完成了 Python 安装,更重要的是建立了工程思维:

  • 代码必须运行在可控环境中
  • 每个项目必须隔离依赖
  • 环境必须可复现

这些习惯将在后续学习 FastAPI、LangChain、RAG 系统时发挥关键作用。

基于 MIT 许可发布