完整 Python 运行流程，涵盖日常开发和工程化实践

原创于 2025-06-19 19:49:44 发布 · 418 阅读

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#python #开发语言

完整 Python 运行流程，涵盖日常开发和工程化实践：

一、项目初始化阶段（首次配置）

1. 选择 Python 版本

根据项目需求，通过以下方式选择 / 安装 Python：

bash

# 检查系统已安装版本
python --version  # 或 python3 --version

# 用pyenv安装多版本（推荐）
pyenv install 3.10.12  # 安装指定版本
pyenv global 3.10.12   # 设置全局版本

2. 创建虚拟环境

在项目根目录下：

bash

# 使用venv（Python内置）
python -m venv .venv  # 创建环境到.venv目录

# 使用conda（数据科学项目推荐）
conda create -n myproject python=3.10

# 使用poetry（现代Python项目）
poetry init  # 交互式创建项目

3. 激活环境

bash

# venv环境
## Windows:
.venv\Scripts\activate
## macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

# conda环境
conda activate myproject

# poetry环境
poetry shell

4. 安装依赖

bash

# 从requirements.txt安装
pip install -r requirements.txt

# 单独安装（自动更新requirements.txt）
pip install numpy pandas
pip freeze > requirements.txt  # 更新依赖文件

# poetry方式
poetry add numpy pandas

二、日常开发流程

1. 进入项目目录

bash

cd /path/to/your/project

2. 激活虚拟环境

bash

# 选择对应的激活命令（见上文）

3. 运行 Python 代码

bash

# 运行脚本
python script.py

# 带参数运行
python script.py --input data.csv --output results.txt

# 交互式运行（IPython）
ipython

# Jupyter Notebook
jupyter notebook

4. 调试与测试

bash

# 断点调试
python -m pdb script.py

# 单元测试
python -m unittest test_script.py

三、项目交付与协作

1. 导出环境配置

bash

# venv/conda环境
pip freeze > requirements.txt

# conda环境（含Python版本）
conda env export > environment.yml

# poetry环境
poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt

2. 提交到版本控制

bash

# 添加必要文件
git add requirements.txt script.py
git commit -m "Add initial code and dependencies"
git push origin main

3. 他人复现环境

bash

# 克隆项目
git clone https://github.com/your/project.git
cd project

# 基于requirements.txt创建环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 或基于conda环境文件
conda env create -f environment.yml
conda activate myproject

四、高级技巧与工具链

1. 自动激活环境

使用direnv工具，在项目目录创建.envrc文件：
bash
```
layout python3  # 自动创建/激活venv环境
```

2. 环境变量管理

创建.env文件存储敏感信息：
env
```
DB_HOST=localhost
API_KEY=your_api_key
```

在代码中读取：

python

运行

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
import os
api_key = os.getenv("API_KEY")

3. Makefile 简化操作

makefile

# Makefile示例
install:
    pip install -r requirements.txt

run:
    python script.py

test:
    python -m unittest discover

执行：make install 或 make run

五、常见问题速查

问题	解决方案
模块导入失败	1. 检查环境是否激活 2. `pip list`查看包是否安装 3. 检查 PYTHONPATH
版本冲突	1. 用`poetry`锁定依赖版本 2. 查看`pipdeptree`分析依赖树
环境变量不生效	1. 确保`.env`文件在项目根目录 2. 使用`python-dotenv`库读取
Jupyter 找不到虚拟环境	1. 激活环境后安装内核：`python -m ipykernel install --user --name myenv`