环境搭建
官网
和node类似，我们需要先去python官网去下载对应的包就可以。不过注意哈，访问很慢，需要用梯子。
滚动到底部，选择你需要的python版本包，如果是自己练习项目，那选择最新的旧好，如果是公司项目，那需要问下公司在用的python版本。不同版本的python在一些内置api上差异很大，一定要注意哦！
点击下载完成后，直接安装python包即可，记得勾选环境变量。
minicoda3
如果遇到python官网下载包特别慢，也可以使用下国内的镜像，mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/mi…
尽量按照时间排序，选择最新的包。
包下载完成后，就直接下一步就ok，记得勾选环境变量。
项目依赖
不管哪种方式，执行完成后，我们都查看下python是否安装成功和对应版本。
python和node很像，都可以安装一些第三方依赖包。不同的是node是安装到当前项目的node_modules下，而python则是全局安装，例如pip install PyPDF2。
看着是不是很像前端的
node_modules，那一定有同学问了，有没有package.json呀！
我们可以通过pip freeze > requirements.txt去生成一个text文件，但是生成的文件是全局所有的依赖而不是该项目中引用的。
我们可以使用第一个第三方包
pipreqs
pip install pipreqs and pipreqs ./ --force
requirements.txt文件生成后，我们可以通过pip install -r requirements.txt安装项目中的依赖包。
虚拟环境
当所有你电脑里的项目越来越多，很有可能会遇到不同项目使用同一个包的版本不同，那就会遇到冲突，所以我们需要为每个项目创建一个虚拟环境。
下面以venv为例，注意要python3.5版本以上：
先创建虚拟目录 py -m venv venv_dir
scripts里提供了一些脚本activate(进入虚拟环境)和deactivate（退出虚拟环境），在虚拟环境中安装的包都会放到lib下面。
比如执行venv_dir\Scripts\activate.bat，既可进入虚拟环境。可以观察命令行前面是否有虚拟环境的目录或者执行where python查看下python的地址。
进入虚拟环境后，我们就可以在虚拟环境中安装依赖了。
依赖安装成功后，会发现依赖包就在我们的虚拟环境中，这时我们重新生成下requirements.txt, 看看是生成全局的依赖还是虚拟环境的依赖。
python中生成虚拟环境的方式有很多种，还有pipenv，conda等，如果python版本超过3.5的话，还是推荐官方的venv。
