Python 环境搭建与基础配置指南。本文介绍了选择 Python 编辑器的标准，重点推荐 Visual Studio Code 作为开发工具。详细讲解了 Miniconda 虚拟环境的安装与配置方法，包括国内镜像源设置以提升下载速度。涵盖了 conda 常用命令的使用，如创建、激活、删除环境及包管理操作。最后演示了如何在 VS Code 中关联 Miniconda 环境并运行 Hello World 代码，帮助初学者快速完成 Python 开发环境的初始化，为后续学习数据科学或 Web 开发打下基础。
Python 因其易学性、丰富的教育资源、强大的社区支持以及广泛的应用场景（如 Web 开发、数据科学、机器学习等），成为编程入门的理想选择。掌握 Python 不仅能提升就业竞争力，还能利用其庞大的开源生态系统加速开发。
工欲善其事，必先利其器。常见的 Python 编辑器包括 PyCharm、Visual Studio Code、Jupyter Notebook、Spyder 等。
本文推荐使用 Visual Studio Code，配合 Miniconda 进行环境管理。
建议使用虚拟环境隔离不同项目的依赖关系。常见的虚拟环境管理工具有 virtualenv、venv、conda 等。其中 conda 是跨平台的包和环境管理工具，推荐使用 Miniconda（Anaconda 的轻量版）。
Windows 用户通常只需按向导下一步即可安装。为加快下载速度，建议配置国内镜像源（以清华源为例）：
# 重置默认镜像源
conda config --remove-key channels
# 添加清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
# 显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
查看版本：验证安装是否成功
conda --version
创建环境：指定名称和 Python 版本
# 创建名为 python3 的环境，Python 版本为 3.8
conda create -n python3 python=3.8
# 同时安装 numpy 和 pandas
conda create -n data_env python=3.8 numpy pandas
查看环境列表：
conda env list
激活/退出环境：
conda activate env_name
conda deactivate
删除环境或包：
# 删除整个环境
conda remove --name env_name --all
# 删除特定包
conda remove --name env_name package_name
Python 插件。.py 文件，右下角会显示当前选择的 Python 解释器。print("Hello World!")
为确保环境无误，建议在终端执行以下命令验证：
# 检查 Python 版本
python --version
# 检查 pip 版本
pip --version
# 检查 conda 版本
conda --version
完成上述步骤后，您的 Python 开发环境已准备就绪。接下来可以开始学习基础语法或尝试实际项目。良好的环境配置习惯将有助于后续处理复杂的依赖管理和多版本共存问题。
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