代码收藏家技术教程 2025-06-12

Python环境搭建指南

下面是一篇非常详细的 Python 环境搭建分享文章，包含文字说明、步骤截图以及示例代码。文章主要以 Windows 系统为例，同时在最后附上 macOS 和 Linux 的简要说明。每一步都尽量做到“零基础可跟随”，希望对你有帮助。

前言
下载与安装 Python（Windows）
1. 访问官网并下载
2. 运行安装程序并选择安装项
3. 验证安装是否成功
配置环境变量（Windows）
1. 检查是否已自动配置
2. 手动配置环境变量
使用 Python 解释器及 pip
1. 进入命令提示符（CMD）
2. 查看 Python 版本
3. 使用 pip 安装库
创建与使用虚拟环境（venv）
1. 什么是虚拟环境？
2. 创建虚拟环境
3. 激活与退出虚拟环境
安装并使用常见 IDE/编辑器
1. 安装 Visual Studio Code
2. 配置 VS Code 支持 Python
3. 使用 PyCharm 入门（可选）
编写与运行第一个 Python 脚本
1. 创建并编辑 hello.py
2. 在命令行中运行脚本
安装常用第三方库（示例：requests、numpy）
1. 使用 pip 安装第三方库
2. 编写示例脚本调用库功能
macOS／Linux 系统下的简单说明
1. macOS 安装步骤
2. Ubuntu/Linux 安装步骤
常见问题及排查
结语

前言

背景与目的

Python 是一门广泛应用于数据分析、Web 开发、自动化运维等领域的高级编程语言，语法简洁、开源免费。

本文旨在帮助“零基础”或对计算机操作不熟悉的读者，从零开始一步步搭建好 Python 开发环境，并做最简单的项目演示。

适用人群

完全没有接触过编程或操作系统命令行的“小白”。

希望在本机（个人电脑）上安装、验证与使用 Python。

未来想做 Python 项目开发、学习数据分析或者自动化脚本的小伙伴。

阅读要求

需要有一台 Windows 桌面或笔记本电脑（Windows 7/8/10/11 均可）。

最好有网络环境，用于下载 Python 和编辑器。

如果使用 macOS／Linux，文末也提供了对应的简要参考步骤。

下载与安装 Python（Windows）

访问官网并下载

打开浏览器（如 Chrome、Edge、Firefox 等），在地址栏输入 https://www.python.org/，然后回车进入 Python 官网。（有点儿慢）
在页面上方导航栏点击 “Downloads”。
网站会自动检测你的操作系统，通常会显示一个“Download Python 3.x.x”的大按钮，建议点击该按钮下载目前最新的稳定版本（本文以 3.13.x 为例）。
点击按钮后，会开始下载一个名为 python-3.13.x-amd64.exe（64 位）或 python-3.13.x.exe（32 位）的可执行安装包。

提示：大多数现代 Windows 系统支持 64 位。如果不确定你的系统是 32 还是 64 位，可以在“此电脑”→右键“属性”里查看“系统类型”。

运行安装程序并选择安装项

下载完成后，双击运行下载的 python-3.13.x-amd64.exe 安装包，出现如下页面：
别急着安装，请先看完本小节再回头确认安装方向

最重要的一步：勾选“Add Python 3.13 to PATH”
安装界面底部有一个复选框“Add Python 3.13 to PATH”（将 Python 添加到系统环境变量），强烈建议勾选，否则后续在命令行中会找不到 python 命令。
勾选后再点击 “Install Now”（默认安装），将快速完成安装。
如果需要自定义安装路径或添加其他组件（如 pip、IDLE、文档、开发工具等），可以点击 “Customize installation”：
示例步骤：
1. 点击 “Customize installation”
2. 在“Optional Features”页面，默认会勾选 pip、tcl/tk and IDLE、Python test suite、py launcher 等，直接点击 “Next”。
3. 在“Advanced Options”页面，一般保持默认即可，勾选“Install for all users”（安装给所有用户）或者选择安装目录（若你想放在 D:\Programs\Python313 也可以修改）。
4. 点击“Install”开始安装。
安装过程会提示进度，等待数十秒到数分钟（取决于机器配置）后，出现“Setup was successful”提示，说明 Python 安装完成。

验证安装是否成功

打开“开始”菜单，找到 “Python 3.13（命令行）” 或 “Python 3.13（IDLE）” 等快捷方式：
这个只是快捷方式，下面的验证是CMD，就不一一截图了
如果想快速验证，在开始菜单搜索栏输入 cmd 并回车，打开命令提示符（CMD）；在命令行输入：
```
python --version
```
预期输出类似：
```
Python 3.13.4
```
如果看到类似版本号，说明 Python 可执行程序已被正确添加到系统路径（PATH），并能正常调用。
在同一命令行窗口，输入：
```
pip --version
```

预期输出类似：

pip 23.0.1 from C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Programs\Python\Python311\lib\site-packages\pip (python 3.11)

这说明 pip（Python 包管理器）已经安装，并且可以通过命令行安装其他库。

配置环境变量（Windows）

如果在上一步安装时已经勾选了“Add Python 3.11 to PATH”，通常无需手动配置；否则，可按照下面步骤手动添加。

检查是否已自动配置

打开命令提示符（CMD），执行：
```
python --version
```
如果出现版本号，表示 PATH 中已有 Python；若提示 'python' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序，则需要手动配置。

手动配置环境变量（如果之前勾选了不用手动配，这个针对太急了没勾选自动添加的）

在桌面或任务栏左下角点击“此电脑”（或“我的电脑”）——> 右键“属性”——> 点击“高级系统设置”。

在“系统属性”对话框中，点击“环境变量”按钮。
在“环境变量”窗口中，下方“系统变量”区域找到并选中 Path，然后点击“编辑”。

在编辑窗口中，点击“新建”，然后将 Python 的安装路径添加进去。例如：

C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Programs\Python\Python311\
C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Scripts\

这两条分别是 python.exe 与 pip.exe 的所在目录。
点击“确定”保存，关闭所有“环境变量”及“系统属性”窗口。
重新打开一个新 CMD 窗口，再次执行 python --version 和 pip --version，若显示版本号，则说明配置成功。

使用 Python 解释器及 pip

进入命令提示符（CMD）

同时按下 Win + R 键，打开“运行”对话框，输入 cmd，点击“确定”。

也可以点击“开始”菜单，搜索“cmd”并回车。

查看 Python 版本

在命令提示符中，输入：
```
python --version
```
看到类似 Python 3.13.2，说明 Python 已经可用。

也可以直接输入：

python

进入到 Python 交互式解释器，此时会看到类似：

Python 3.11.2 (main, Feb 15 2024, 10:23:45) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

这时，>>> 就是 Python 提示符，你可以在这里输入 Python 代码，比如 print("Hello, Python!") 并回车即会输出。
输入 exit() 或按 Ctrl + Z 再回车，退出 Python 交互式模式。

使用 pip 安装库

pip 是 Python 自带的包管理工具，用于安装第三方库（也叫依赖包）。
在 CMD 中，输入：
```
pip --version
```
若能正常显示版本，说明 pip 可用；
否则需要确认 Python 安装是否勾选了 pip。
安装示例：我们安装一个非常常见的网络请求库 requests：
```
pip install requests
```

执行后，会看到下载与安装的日志，如：

Collecting requests
  Downloading requests-2.28.1-py3-none-any.whl (62 kB)
Installing collected packages: requests
Successfully installed requests-2.28.1

这表示 requests 库已被安装到当前 Python 环境中。

创建与使用虚拟环境（venv）

什么是虚拟环境？

概念：虚拟环境（Virtual Environment）可以让不同项目使用互不干扰的包版本。例如，项目 A 可能需要 Django 2.x，项目 B 需要 Django 4.x，虚拟环境就能分别为它们隔离不同依赖。

好处：避免全局安装包冲突；便于管理项目依赖；方便项目移植与部署。Python 3 自带 venv 模块，无需额外安装。

创建虚拟环境

打开 CMD，切换到你想存放项目的位置，例如：

cd C:\Users\<用户名>\Documents
mkdir MyPythonProject
cd MyPythonProject

在项目根目录下执行：
```
python -m venv venv
```
以上命令会创建一个名为 venv 的子文件夹，其中包含隔离的 Python 解释器及相关包（具体路径如 C:\Users\<用户名>\Documents\MyPythonProject\venv\）。
图 9：执行 python -m venv venv 后，在资源管理器中看到新生成的 venv 文件夹。
说明
venv：文件夹名称，可自定义（如 env、myenv）。
-m venv：告诉 Python 使用内置模块 venv 创建虚拟环境。

激活与退出虚拟环境

激活虚拟环境
Windows 下，仍在 CMD 中，执行：
```
venv\Scripts\activate
```
成功激活后，命令行提示符前面会出现 (venv)，如下图示：
含义：此时，所有的 python、pip 等命令都在该虚拟环境内执行，互不影响全局的 Python 环境。
退出虚拟环境
在激活状态下输入：
```
deactivate
```
即可退出虚拟环境，CMD 提示符前面的 (venv) 会消失，恢复到全局环境。
在虚拟环境中查看已安装包
激活后，输入：
```
pip list
```
会显示当前虚拟环境中已安装的包（此时通常只剩下 pip、setuptools、wheel 三个基础包）。

安装并使用常见 IDE/编辑器

虽然命令行（CMD）与纯文本编辑器（如记事本）也可以进行 Python 开发，为了提高效率、获得更好的代码提示与调试体验，推荐使用以下常见的 IDE 或编辑器。

安装 Visual Studio Code

访问官网 https://code.visualstudio.com/，下载 Windows 版安装程序（.exe）。
双击运行安装程序，一路“下一步”即可，勾选“Add to PATH” 或 “Add to context menu”（添加到右键菜单）可选。
安装完成后，打开 VS Code，界面如下：

配置 VS Code 支持 Python

打开 VS Code 左侧“扩展”图标（或快捷键 Ctrl+Shift+X）。
在搜索框中输入 Python，找到由 Microsoft 提供的官方扩展 “Python”；点击“安装”。
扩展安装完毕后，需要选择 Python 解释器：
1. 在 VS Code 左下角会显示当前 Python 版本，点击它。
2. 弹出可选列表，选择刚才安装的全局 Python（如 Python 3.13.4 64-bit）或你创建的虚拟环境（路径形如 ...\MyPythonProject\venv\Scripts\python.exe）。
3. 选择成功后，VS Code 会在状态栏显示所选解释器。
新建一个 .py 文件（如 test.py），输入：
```
print("Hello, VS Code!")
```
按下右上角绿色的 ▶（Run Python File）按钮，或右键选择“在终端中运行 Python 文件”，即可在下方终端看到输出 Hello, VS Code!。

使用 PyCharm 入门（可选）

访问官方网站 https://www.jetbrains.com/pycharm/，下载社区版（Community）。
运行安装程序，一路“下一步”即可；安装完成后，打开 PyCharm。
第一次打开时会提示创建或导入项目：
选择“New Project”，在 “Location” 填写项目路径（如 C:\Users\<用户名>\Documents\PyCharmProject）。
在 “Python Interpreter” 下拉框中，如果已安装全局 Python，会自动显示；也可以点击“…”按钮，添加虚拟环境（PyCharm 会帮你自动创建 venv）。
点击“Create” 即可进入项目。
在项目下新建 Python 文件（右键项目名→New→Python File），输入代码并运行即可。

小结：VS Code 相对轻量、开源；PyCharm Community 版功能更完善（有更强的调试与自动补全）。按个人喜好任选即可。

编写与运行第一个 Python 脚本

创建并编辑 `hello.py`

在任意文件夹（如 Documents\PythonDemo）下新建一个文件夹 PythonDemo，并在其中新建一个文件 hello.py。

使用记事本、VS Code 或 PyCharm 打开 hello.py，输入以下示例代码：

# hello.py
# 这是一个最简单的 Python 脚本，输出一句问候语。

def main():
    name = input("请输入你的名字：")
    print(f"你好，{name}！欢迎使用 Python。")

if __name__ == "__main__":
    main()

代码解析：
1. input() 用来接收用户在终端输入的内容；
2. print() 用来在屏幕上打印输出；
3. if __name__ == "__main__": 是 Python 中常见的入口判断，确保直接运行脚本时才执行 main()。

在命令行中运行脚本

打开 CMD，切换到脚本所在目录。例如：
```
cd C:\Users\<用户名>\Documents\PythonDemo
```
确认当前目录下有 hello.py：
```
dir
```
如果看到 hello.py，就可以运行：
```
python hello.py
```
运行后，终端会出现：
```
请输入你的名字：
```
你可以输入任意名字（如 小明），然后回车，终端会输出：
```
你好，小明！欢迎使用 Python。
```

安装常用第三方库（示例：requests、numpy）

使用 pip 安装第三方库

确保当前已激活对应的虚拟环境（如果使用虚拟环境的话）。
若尚未激活，先进入项目目录，再执行：
```
venv\Scripts\activate
```
安装示例库：
安装 requests：
```
pip install requests
```
安装 numpy：
```
pip install numpy
```

执行成功示例日志：

Collecting requests
  Downloading requests-2.28.1-py3-none-any.whl (62 kB)
Installing collected packages: requests
Successfully installed requests-2.28.1

Collecting numpy
  Downloading numpy-1.24.0-cp311-cp311-win_amd64.whl (15.3 MB)
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.24.0

安装过程会下载对应库的最新稳定版本并将其安装到当前环境中。

编写示例脚本调用库功能

在项目目录（如 PythonDemo）下，新建文件 demo_requests.py，写入：

# demo_requests.py
# 使用 requests 库进行简单的网络请求示例

import requests

def main():
    url = "https://api.github.com"  # GitHub 公共 API 根地址
    response = requests.get(url)
    print("状态码：", response.status_code)
    print("响应 JSON 前 200 字符：", response.text[:200])

if __name__ == "__main__":
    main()

运行：
```
python demo_requests.py
```

预期输出类似：

状态码： 200
响应 JSON 前 200 字符： {
  "current_user_url": "https://api.github.com/user",
  "current_user_authorizations_html_url": "https://github.com/settings/connections/applications{/client_id}",
  "authorizations_url": "https://api.github.com/authorizations",
  ...

在同一项目目录下，新建文件 demo_numpy.py，写入：

# demo_numpy.py
# 使用 numpy 库进行简单的矩阵运算示例

import numpy as np

def main():
    a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
    print("矩阵 a：")
    print(a)
    print("矩阵 b：")
    print(b)
    print("a + b =")
    print(a + b)
    print("a * b (对应元素相乘) =")
    print(a * b)
    print("a.dot(b) (矩阵乘法) =")
    print(a.dot(b))

if __name__ == "__main__":
    main()

运行：
```
python demo_numpy.py
```

预期输出：

矩阵 a：
[[1 2]
 [3 4]]
矩阵 b：
[[5 6]
 [7 8]]
a + b =
[[ 6  8]
 [10 12]]
a * b (对应元素相乘) =
[[ 5 12]
 [21 32]]
a.dot(b) (矩阵乘法) =
[[19 22]
 [43 50]]

macOS／Linux 系统下的简单说明

如果你使用 macOS 或 Linux（如 Ubuntu），下面简单介绍对应的安装思路，因为与 Windows 有一些差异。

macOS 安装步骤

检查系统自带 Python
打开“终端”（Terminal），输入：
```
python3 --version
```
大多数现代 macOS 自带 Python 2.x 和 Python 3.x，但为了保证版本与功能完整，建议通过 Homebrew 安装最新 Python。
安装 Homebrew（若已安装可跳过）

在终端中输入：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

根据提示输入密码并等待安装完成。
通过 Homebrew 安装 Python
安装命令：
```
brew update
brew install python@3.11
```
安装完成后，执行：
```
python3 --version
pip3 --version
```
此时 python3、pip3 就可用。
创建虚拟环境（venv）

进入项目目录，执行：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

激活后，提示符前会出现 (venv)，可以使用 pip install <package> 安装包；结束后输入 deactivate 退出。
编辑器推荐
macOS 推荐使用 VS Code，安装与 Windows 类似；也可使用自带的 TextEdit（切换为纯文本模式）或 PyCharm。

Ubuntu/Linux 安装步骤

使用 apt 安装 Python
打开终端，先更新软件源：
```
sudo apt update
```

安装 Python 3：

sudo apt install python3 python3-venv python3-pip

安装完成后，验证：
```
python3 --version
pip3 --version
```
创建并激活虚拟环境

进入项目目录，执行：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

退出：
```
deactivate
```
编辑器推荐
Ubuntu 默认带有 gedit 文本编辑器，也可安装 VS Code（下方示例）：
```
sudo snap install --classic code
```

或者安装 PyCharm：

sudo snap install pycharm-community --classic

常见问题及排查

安装后 python 命令无效/未识别
原因：未勾选“Add Python to PATH” 或手动未配置环境变量。
解决：
1. 重新运行安装程序，选择“Modify”，勾选“Add Python to PATH”；
2. 或按前文“手动配置环境变量”步骤，将 Python 安装目录及 Scripts 目录添加到 PATH。
pip install 失败，提示网络问题或权限不足
检查网络是否通畅；国内用户可切换到国内 PyPI 镜像，例如：
```
pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
如果提示权限不足，可尝试以管理员身份运行 CMD（右键“以管理员身份运行”）；或者在 Linux/macOS 下使用 sudo（不推荐频繁使用）。
虚拟环境激活失败或命令未找到
确认当前目录下是否存在 venv 文件夹；如果没有，先执行 python -m venv venv。
Windows 下在 PowerShell 中，如果执行 venv\Scripts\activate 报错，可尝试：
```
.\venv\Scripts\Activate.ps1
```
或者先执行（允许脚本执行）：
```
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
```
Linux/macOS 下，必须使用 source venv/bin/activate。
运行脚本报错找不到模块
确认是否在正确的 Python 环境（全局 vs 虚拟环境）下安装了依赖；在脚本所在目录下激活虚拟环境并执行 pip list 查看是否有对应库。
检查脚本中 import 语句是否拼写正确（大小写敏感）。
VS Code 找不到 Python 解释器
在 VS Code 左下角点击解释器名称，手动选择正确的 Python 路径（全局或虚拟环境都可以）。
确认扩展 “Python” 已正确安装。

结语

本文从“零基础”出发，详细介绍了在 Windows、macOS、Ubuntu/Linux 等系统下如何下载、安装与配置 Python 环境，并结合示例代码与截图位置说明，让“小白”也能快速上手。

回顾要点：

下载并安装 Python 时，一定要勾选“Add to PATH”，以便在命令行使用 python 与 pip。
推荐使用虚拟环境（venv）来隔离项目依赖，避免包版本冲突。
常用编辑器有 VS Code、PyCharm，可提高开发效率。
pip 是 Python 官方推荐的包管理工具，用于安装第三方库。

后续建议：

学习 Python 基础语法（变量、条件、循环、函数、模块等），可以参考 Python 官方文档或者各种入门教程。
学习使用 Git 来进行版本控制，结合 GitHub／GitLab 等代码托管平台。
根据个人兴趣选择领域：Web 开发（如 Flask、Django）、数据分析与科学计算（如 pandas、NumPy、Matplotlib、scikit-learn）、自动化运维（如 Ansible、Fabric）、爬虫（如 Scrapy、Requests）、机器学习（如 TensorFlow、PyTorch）等。

希望这篇分享能让你顺利完成 Python 环境搭建，祝你学习愉快、进步飞速！

（本文在撰写时以 Windows 10/11 为主要示例，macOS、Linux 的安装方式可参考对应小节；若截图请根据实际操作界面自行截取并插入到对应“图 X”位置。）

作者：BACKLS

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