Mac搭建python开发环境

本文介绍了如何在Mac上快速搭建Python开发环境,包括安装Python、配置环境变量以确保Python3为默认版本,以及验证安装是否成功。针对Mac已预装Python2的情况,给出了修改.bash_profile设置Python3路径的建议。

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笔者是Java开发,但是经常需要写一些小工具,即写即用,如果用Java相对麻烦,起码需要如下步骤:

下载jar
编写代码
打包
上传
运行Main

Python作为脚本语言,直接可以在linux上运行,这一点使得在工具这个小场景下特别适用,因为它只需要两步:

编写代码
运行

之前笔者有介绍怎么在window上搭建Python的开发环境,需要的伙伴请移步。

安装python
brew install python
配置环境变量

如果Mac原本没有安装过python,那不需要这一步。可是一切都没有那么顺利,笔者Mac默认安装了python2,和python3的区别还是挺大的,长期考虑建议使用python3,所以需要设置一下环境变量。

修改~/.bash_profile,添加如下内容:

python3=/usr/local/Cellar/python/3.6.5/bin
export PATH=$PATH:$python3

笔者brew安装python的路径是/usr/local/Cellar/python/3.6.5/bin,这里大家根据自己的情况修改。

校验是否安装成功
> python

Python 3.7.1 (Oct 20 2018, 14:05:16) on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
<think>好的,用户想了解如何在Windows下搭建Python开发环境的具体步骤和工具推荐。首先,我需要回忆一下相关的知识,并结合提供的引用内容来组织回答。 根据引用[2],搭建Python环境的第一步是安装Python解释器。用户需要到官网下载安装包,选择适合的版本,比如3.x系列。安装过程中记得勾选“Add Python to PATH”以便在命令行中使用。安装完成后,可以通过命令行输入python --version来验证,如引用[4]所示,显示版本号即成功。 接下来是编辑器的选择。引用[3]推荐了PyCharm,分为社区版和专业版,社区版免费且适合初学者。安装PyCharm后,配置解释器路径,这通常在设置里完成,指向之前安装的Python.exe。此外,VS Code也是一个轻量级选项,需要安装Python扩展,这在引用里没有提到,但属于常见做法,可能需要补充说明。 虚拟环境部分,虽然引用中没有详细说明,但venv是Python自带的工具,使用命令python -m venv myenv可以创建,激活后安装依赖库,如requests和numpy,这些都是常用的库,用户可能需要这些示例。 工具推荐方面,除了PyCharm和VS Code,Jupyter Notebook适合数据分析,但引用里没有提到,可以适当加入。包管理工具pip是必须提到的,引用[2]提到安装Python解释器时会自带pip,所以用户可以直接使用。 最后,验证开发环境,创建一个测试脚本,运行无误则说明环境搭建成功。常见问题如PATH未配置,需要提醒用户检查,或者重新安装时勾选选项。 需要确保步骤清晰,分点说明,工具推荐部分区分必选和可选,帮助用户根据需求选择。同时,注意引用来源,比如PyCharm的下载链接来自引用[3],安装Python的步骤参考引用[2]和[4]。 可能用户是刚入门的开发者,所以语言要简洁明了,避免专业术语过多。同时,提供相关问题,帮助他们进一步学习,比如虚拟环境的使用、不同编辑器的对比等。</think>### 如何搭建 Python 开发环境? #### 1. **安装 Python 解释器** - **步骤**: 1. 访问 [Python 官网](https://www.python.org/downloads/),下载最新稳定版(如 3.x 系列)安装包。 2. 运行安装程序,勾选 **`Add Python to PATH`**(关键步骤,否则需手动配置环境变量)[^2]。 3. 完成安装后,打开命令行输入 `python --version`,若显示版本号(如 `Python 3.7.7`)即安装成功[^4]。 - **验证示例**: ```bash C:\Users\YourName> python --version Python 3.12.0 ``` #### 2. **选择代码编辑器/IDE** - **推荐工具**: - **PyCharm**(适合专业开发): - 下载地址:[JetBrains PyCharm](http://www.jetbrains.com/pycharm/) - 社区版免费,支持语法高亮、调试、版本控制等功能[^3]。 - **VS Code**(轻量级,需安装插件): - 安装 Python 扩展包(如 `Python`、`Pylance`),通过插件市场一键配置。 - **Jupyter Notebook**(适合数据分析): - 通过 `pip install jupyterlab` 安装,支持交互式编程。 #### 3. **配置虚拟环境(可选但推荐)** - **作用**:隔离项目依赖,避免版本冲突。 - **步骤**: 1. 命令行输入 `python -m venv myenv` 创建虚拟环境。 2. 激活环境: - **Windows**:`myenv\Scripts\activate` - **Mac/Linux**:`source myenv/bin/activate` 3. 安装依赖库(如 `requests`、`numpy`): ```bash pip install requests numpy ``` #### 4. **工具链推荐** - **必选工具**: - **pip**:Python 包管理工具,安装 Python 时已自带。 - **Git**:版本控制工具(需单独安装)。 - **可选工具**: - **Anaconda**:适合科学计算,集成常用数据科学库。 - **Docker**:用于容器化部署(需独立安装)。 #### 5. **验证开发环境** - 创建一个 `test.py` 文件,写入以下代码: ```python print("Hello, Python!") ``` - 在终端运行 `python test.py`,若输出 `Hello, Python!` 则环境配置成功。 --- ### 工具对比表 | 工具 | 适用场景 | 特点 | |---------------|----------------|------------------------------| | PyCharm | 大型项目开发 | 功能全面,支持Django框架 | | VS Code | 轻量级编辑 | 插件丰富,启动速度快 | | Jupyter | 数据分析 | 交互式编程,可视化结果 | --- ### 常见问题 - **问题1**:命令行输入 `python` 提示“未找到命令”? **解决**:检查是否勾选 `Add Python to PATH`,或手动添加 Python 安装路径到系统环境变量。 - **问题2**:如何升级 pip? **解决**:运行 `python -m pip install --upgrade pip`。 ---
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