目录
一、前言
二、Python 基本介绍
2.1 Python 核心特点
2.2 Python 应用领域
2.3 Python 优缺点
2.4 现代 Python 生态趋势
2.5 Python 使用建议
三、Python 环境搭建
3.1 获取安装包
3.2 安装过程
3.3 效果验证
四、Python 编程初体验
4.1 Hello World 输出
4.2 执行py 文件
五、Python 开发工具安装与使用
5.1 VSCode安装与配置Python开发环境
5.1.1 获取安装包
5.1.2 安装VSCode
5.1.3 效果体验
5.1.4 安装Python 插件
5.1.5 编写python 代码
5.1.6 运行python 程序
5.2 PyCharm 环境安装与配置
5.2.1 获取安装包
5.2.2 安装过程
5.2.3 PyCharm 初始化
5.2.4 调整界面配色和语言
5.3 PyCharm 基本使用
5.3.1 创建项目
5.3.2 创建py文件
六、写在文末
一、前言
Python 是当今最热门的编程语言之一，以“简洁、易读、全能”著称。不管是各类互联网项目，还是如今比较火热的AI算法，AI智能体应用开发，以及办公自动化，数据分析等，可以说Python 这门编程语言发挥的功能无处不在，本篇将介绍如何在本地搭建一套完整的Python 开发环境。
二、Python 基本介绍
官网下载地址：Welcome to Python.org
2.1 Python 核心特点
Python 语言具有如下特点：
语法极简：使用缩进界定代码块，摒弃了 C++/Java 中的大括号，代码看起来像伪代码，非常接近自然语言。
动态类型：变量无需预先声明类型，写
a = 1是整数，下一行写a = "Hello"就变成字符串，非常灵活。解释执行：无需编译，写完代码直接运行，便于快速迭代和调试。
胶水特性：可以轻松调用 C/C++ 或 Fortran 写的底层库，也能通过 Jython 或 IronPython 与 Java 和 .NET 集成。
2.2 Python 应用领域
Python 的“全能”体现在它能覆盖几乎所有的开发场景：
人工智能与数据科学（最强势领域）：TensorFlow、PyTorch 用于深度学习；Pandas、NumPy 用于数据分析；Scikit-learn 用于机器学习。
Web 后端开发：Django（大而全）、Flask（轻量灵活）构建网站和 API。
自动化运维与脚本：批量处理文件、网络爬虫（Scrapy）、自动化测试。
科学计算与教育：取代 Matlab 进行物理模拟、数学建模。
量化金融：股票策略回测、风险分析。
2.3 Python 优缺点
下面给出Python 这门编程语言的优缺点对比
优点 | 缺点 |
上手极快，适合编程初学者入门 | 执行速度慢（相比 C/Go），因为是解释型语言 |
社区庞大，几乎任何问题都能搜到答案 | 移动端开发弱，在 iOS/Android 原生开发中基本不占主流 |
第三方库极丰富（PyPI 有 50 万+ 项目） | 全局解释器锁（GIL） 限制了多线程真正并行计算的能力 |
跨平台，Windows/macOS/Linux 通用 | 源码不易加密（本质是文本文件），商业分发需注意 |
2.4 现代 Python 生态趋势
类型注解：从 Python 3.5 开始引入，现在越来越流行，让动态语言也能享受静态类型检查（如 MyPy）带来的代码健壮性。
异步编程：
async/await语法让 Python 也能高效处理高并发的 I/O 密集型任务（如 FastAPI 框架）。性能加速：通过 PyPy（JIT 编译器）或 Numba（针对数组计算）大幅提升运行速度。
2.5 Python 使用建议
如果你是新手，Python 绝对是第一语言的最佳选择，2-3 个月就能写出实用的小工具。如果你是老手，把 Python 当作“瑞士军刀”来处理数据分析、原型验证或自动化，能极大提升你的工作效率。
三、Python 环境搭建
接下来演示如何在windows 系统下安装Python 环境，以最新的版本为例进行操作演示。
3.1 获取安装包
官网下载地址：Welcome to Python.org
找到适合自己操作系统的安装包下载下来，我这里选择windows版本的安装包，目前最新的版本是3.14.6，点击这个图标即可下载
如果选择历史版本的话，可以点击上图中的 "View the full list of downloads"，然后跳转到历史各个版本的下载页
3.2 安装过程
安装包下载到本地之后，以管理员身份运行
注意勾选下面的添加到PATH中，选择自定义安装
进入到下面的页面，其他选项不用动，直接下一步
来到下面的页面，勾选第一项，为所有的用户安装，同时最底部选择自定义安装目录，默认会安装到C盘下
以上选择完成后，点击安装即可，大约持续几十秒，等待进度条走完
看到下面的窗口说明安装完成，可以直接点击Close 关闭窗口
3.3 效果验证
如何验证Python 环境是否安装成功呢，windows 系统下通过cmd打开命令行窗口，输入 python ，看到下面的效果
四、Python 编程初体验
4.1 Hello World 输出
基于上面搭建完成的开发环境，默认情况下打开CMD窗口后，就可以直接进行python代码编写了，让我们输出第一个Hello World呈现，如下：
Print ，输出指定的内容到控制台
输入exit，从CMD窗口退出
注意：
上述在进行程序开发时，所编写的符号，全部为英文符号，否则程序运行会出错。
4.2 执行py 文件
如果想一次性执行多行Python代码，可以将多行Python代码定义在一个文件中(hello.py)，然后基于python命令运行这个文件。
如下，在本地有一个py文件，里面添加一些python代码，在CMD窗口中执行命令：
python hello.py可以看到能够正常执行当前的这个py文件中的内容输出
五、Python 开发工具安装与使用
Python程序的开发工具有很多，比较常见的有VSCode，PyCharm 等常用的 IDE，而PyCharm是使用的最为广泛的Python开发工具。下面分别做安装使用和介绍。
IDE：
集成开发环境(Integrated Development Environment)，是集成了代码编写功能、分析功能、调试功能等一体化的集成环境的开发软件。
5.1 VSCode安装与配置Python开发环境
5.1.1 获取安装包
官网下载地址：Visual Studio Code - The open source AI code editor | Your home for multi-agent development，根据自己的系统，将安装包下载到本地
5.1.2 安装VSCode
VSCode安装比较简单，双击安装包文件
选择自定义安装到本地的某个目录
等待进度条走完即可
点击完成，然后会打开如下VsCode页面
5.1.3 效果体验
在VsCode 中打开本地的文件目录，直接在终端窗口中执行，可以看到同样的效果
5.1.4 安装Python 插件
要在 VSCode 中写 Python，除了前面本地安装Python环境之外，还需要安装Python 相关的插件：
打开 VSCode 左侧的扩展（Extensions）
在搜索框输入Python，选择下面第二个插件并点击安装
安装完成后先关闭 VSCode
至此，VSCode 已经支持 Python 了
5.1.5 编写python 代码
如下，在当前的在文件夹下新建一个.py 文件，比如hello.py，当你输入函数时，会自动进行代码补全提示
5.1.6 运行python 程序
除了上面在终端窗口运行程序，也可以直接在当前代码区域，右键运行
效果是一样的
到这里，Python + VSCode 的完整开发环境已经配置好：
Python 环境安装并添加到环境变量
VSCode 下载并安装 Python 插件
能够正常运行并在独立终端中输出结果
5.2 PyCharm 环境安装与配置
在实际开发中，使用PyCharm 进行项目开发会更多，接下来演示如何在本地电脑中安装与配置PyCharm 开发环境。
5.2.1 获取安装包
安装包下载地址：Download PyCharm: The Python IDE for data science and web development by JetBrains
下载安装包的时候需要检查下本机的系统，一般选择第一个即可
5.2.2 安装过程
下载到本地后，双击安装
勾选上面的2项即可
下面这个页面直接跳过，点击安装
5.2.3 PyCharm 初始化
紧接着上面，安装完成后，点击运行，如果本地没有安装过其他的IDE工具，不会显示下面的效果，我本地安装过VsCode ，Cursor ，所以将关联的IDE展示出来，这里可以直接选择最后那个跳过
然后进入到下面的主页界面
5.2.4 调整界面配色和语言
File>Settings，在设置窗口中，选择Appearance & Behavior>Appearance，然后选择第二项即可
如果需要将界面设置为中文显示，仍然在系统设置中，找到下面的选项，语言选择为简体中文，区域设置为中国，然后重启编辑器即可
重启之后，界面就呈现中文显示效果了
5.3 PyCharm 基本使用
接下来通过实际案例操作演示下如何开始使用PyCharm 编写项目和程序。
5.3.1 创建项目
如下，点击新建按钮，在下拉框中选择新建项目
在弹出框中，指定项目保存的本地目录即可
创建成功后，自动打开新的项目窗口
其中env 文件夹里面存放的是项目依赖的环境信息
通过虚拟的运行环境.venv，可以保证每一个Python项目都在一个相对独立的隔离的运行环境中运行，项目与项目之间互不影响。
5.3.2 创建py文件
在文件目录下创建一个py结尾的文件，输入一段代码，如下：
编写完成后，直接在编辑区域右键即可运行
六、写在文末
本文通过较大的篇幅详细介绍了Python 环境的本地搭建过程，希望对看到的同学有用，本篇到此结束，感谢观看。
