1.引言
python开发需要准备的环境有python自身的安装，以及相关的集成开发环境IDE。其中python在不同的操作系统安装稍微有些区别，但是都很简单，具体环境准备的时候，我会分享windows和linux的安装，如果你是mac系统，了解了windows和linux的安装后，借助官网资料，或者搜索引擎的力量，相信你都可以解决。
至于集成开发环境IDE，推荐几个常用的如下：
- pycharm：一个重量级的开发IDE，安装包相对比较大，功能齐全。官网地址：www.jetbrains.com.cn/en-us/pycha…
- vscode：微软出品的集成开发环境IDE，前端同学应该很熟悉了。官网地址：code.visualstudio.com/
- jupyter：一款非常适合数据科学家和人工智能开发的工具。官网地址：jupyter.org/
下面具体来看操作步骤。
2.环境准备
2.1.python安装
2.1.1.windows安装python
首先访问官网，下载目标安装版本：www.python.org/
生产环境推荐安装稳定版本，且不要最新版本（一些第三方库和框架更新未必跟得上）,为了后续支持LLM+Agent开发，我这里选择3.10或者3.11版本：www.python.org/downloads/
我本地下载了3.11.9版本：
双击，跟着界面一步一步安装即可
我电脑安装位置，安装结果
配置环境变量，配置环境变量的目的，方便在命令行窗口直接运行python命令，以及后续IDE环境选择到python环境。
找到path，编辑
我电脑安装了多个版本，可以将当前最需要使用的版本，上移到最前面
验证安装是否成功，打开命令行窗口，输入：python -V
2.1.2.linux安装python
在windows安装python，方便开发应用。应用开发完成，实际部署通常都是在linux服务器上，因此我们需要在linux安装python。
linux安装python，有几种常见的方法
- 包管理器安装
- 源码安装
Linux发行版本包管理器安装：
#基于Debian的系统（如Ubuntu）
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
#基于RPM的系统（如Fedora、CentOS）
## Fedora
sudo dnf install python3 python3-pip python3-venv
## CentOS
sudo yum install epel-release
sudo yum install python3 python3-pip python3-venv
源代码安装python：
如果包管理器中，没有我们需要的特定python版本，可以从官网下载源码进行编译安装。
#1.访问官网，下载python源码
#2.解压下载文件进行安装
tar -xzf Python-x.y.z.tar.gz
cd Python-x.y.z
#3.配置和编译
./configure --enable-optimizations
make -j $(nproc)
#4.安装
sudo make altinstall
或者sudo make install
两者的区别：altinstall会覆盖系统默认的python命令，而直接install不会。根据实际需要选择即可
2.2.集成开发环境安装
2.2.1.pycharm安装
下载pycharm，官网地址：www.jetbrains.com.cn/en-us/pycha…
有商业版本和社区版本，商业版本要付费，如果是教育或者个人开发者，我们选择社区版本即可。
商业版本：
社区版本：
我本地选择下载了社区版本
双击运行，一路选择下一步安装即可（我电脑是因为安装过了，提示我要不要覆盖，你如果没有安装过，直接进入安装界面了）
打开安装好的pycharm
创建项目，并配置初始化环境，这里为后续入门代码，我们创建一个python_hello项目
看图，有一个虚拟环境的概念，在python开发中，存在两类需求
- 不同项目，依赖不同的python版本
- 不同的项目，python版本一致，但是具体第三方包依赖需要隔离
如上，我们可以通过虚拟环境，实现环境隔离，彼此互不影响。
创建好的项目目录，及虚拟环境目录
第一个python程序：hello,python！
2.2.2.jupyter安装
jupyter工具非常适合数据科学类，和人工智能类应用开发，它可以通过浏览器操作界面，实现远程开发协作和运行。
为什么说适合数据科学类，和人工智能类应用开发呢？
原因是这些类型应用对服务器配置有要求，比如说GPU这类昂贵的硬件，不是普通的PC机可以具备的，这样一来，我们可以在特定服务器上安装jupyter，在普通开发电脑上通过浏览器访问jupyter即可实现应用研发。
安装过程也非常简单！！！
访问官网地址：jupyter.org/install
安装python包管理工具pip后，执行
pip install jupyterlab
启动运行
jupyter lab
我本地安装环境演示，打开命令行窗口，执行命令：jupyter lab
浏览器访问：
创建：hello_jupyter_python文件，输入python代码，执行
代码实际执行，在服务端
