为什么全世界 90% 以上的数据分析师和人工智能工程师，都选择 Python 作为第一门编程语言？
答案非常简单：优雅、简洁、像英语一样自然。在其他语言中打印一段文字可能需要 5 到 10 行模板代码，而在 Python 中只需一行：
print("Hello, World!")
但在开始写代码前，我们面临的第一关就是搭建一个稳定、独立、不踩坑的 Python 开发环境。如果环境没配好，经常会出现“明明安装了包却提示找不到”、“不同项目依赖版本冲突”等头疼问题。
本章将手把手带你理解 Python 环境构成、完成 Python 安装与虚拟环境隔离，并掌握数据科学领域最受欢迎的交互式工具 —— Jupyter Notebook！
完成本章学习后，你将能够：
说出 Python 解释器、pip、虚拟环境与 Jupyter Notebook 的作用与关系；
独立检查 Python 安装状态并理解 PATH 环境变量的作用；
使用 python -m venv 为项目创建独立的虚拟环境并进行激活；
在 VS Code 中正确选择项目解释器，并使用 python -m pip 安全安装依赖包；
熟练使用 Jupyter Notebook 进行代码编写、单元格运行与快捷键操作；
识别并独立排查环境找不到、中英文标点、变量未定义等初学者高频报错。
开始配置前，我们先建立对 Python 开发环境的直觉认知：
| 核心概念 | 它是什么 | 生活比喻 | 你会用它做什么 |
|---|---|---|---|
| Python 解释器 | 执行 Python 代码的电脑程序 | 实验设备引擎 | 运行 .py 脚本、翻译代码给电脑 |
pip 包管理器 | Python 官方的第三方扩展库安装工具 | 材料采购工具 | 安装 NumPy、Pandas、Matplotlib 等工具库 |
虚拟环境 (venv) | 项目专属、相互隔离的 Python 目录 | 专属独立实验室 | 避免不同项目之间的工具包版本冲突 |
| Jupyter Notebook | 基于网页的交互式开发与实验文档 | 实验记录本 | 逐格运行代码、查看可视化图表与笔记 |
切记：不要把所有的第三方包都一股脑装在电脑全局的 Python 中！每个项目都应该有自己独立的 .venv 虚拟环境。这样即使一个项目的包损坏了，也不会影响电脑上的其他项目。
什么是 PATH？
PATH是操作系统的快捷搜索路径。勾选后，系统终端（PowerShell 或 CMD）才能在任意目录下识别并执行python命令。
打开终端（Windows 快捷键 Win + R 输入 powershell，或 Mac/Linux 打开 Terminal），输入以下命令并回车：
python --version
python -m pip --version
预期输出：
Python 3.11.x
pip 23.x.x from ...
只要能正常显示 Python 和 pip 的版本号，就说明基础环境已经安装成功！
在终端中切换到你的项目根目录（例如 F:\Project\AILearning），运行以下命令：
# 在当前目录下创建一个名为 .venv 的独立虚拟环境
python -m venv .venv
运行后，你会发现项目文件夹下多出了一个名为 .venv 的隐藏目录，里面包含了一套全新的 Python 解释器。
根据你的操作系统，在终端运行激活脚本：
.venv\Scripts\Activate.ps1
source .venv/bin/activate
激活成功后，终端命令行最前方会出现 (.venv) 前缀标志：
(.venv) PS F:\Project\AILearning>
Windows 提示“禁止运行脚本”怎么办？
如果 PowerShell 提示 Set-ExecutionPolicy 相关报错，只需在当前终端运行以下命令 temporary 放宽策略后重新激活即可：
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip激活虚拟环境后，安装第三方包时建议使用 python -m pip 语法：
python -m pip install --upgrade pip
使用 python -m pip 可以 100% 保证是将工具包安装到当前 Python 解释器对应的虚拟环境中，彻底杜绝“装错位置”的隐患。
确认虚拟环境 (.venv) 已激活后，使用 pip 显式安装 Jupyter 包：
# 1. 安装 Jupyter Notebook 及其依赖包
python -m pip install jupyter
安装完成后，有两种最常见的启动与使用方式：
在激活了 (.venv) 的终端中运行以下命令：
# 2. 启动网页版 Jupyter Notebook
jupyter notebook
运行后终端会启动本地 Web 服务器，并自动在浏览器中打开 http://localhost:8888 页面。你可以在网页中点击 New -> Python 3 (ipykernel) 新建 Notebook 文档。
.ipynb 的文件（例如 demo.ipynb）；(.venv) 解释器。Visual Studio Code (VS Code) 是目前最主流的代码编辑器。
文件 -> 打开文件夹，打开你的项目目录 F:\Project\AILearning；Ctrl + Shift + P（Mac 上为 Cmd + Shift + P），输入并选择：
Python: Select Interpreter
(.venv) 标识的解释器路径（如 ./.venv/Scripts/python.exe）。在数据科学中，我们最常用的是 Notebook 交互文档（扩展名为 .ipynb）。
Notebook 由一个个 Cell（单元格） 组成：
In [ ]: 标识；| 快捷键 | 功能描述 | 使用场景 |
|---|---|---|
| Shift + Enter | 运行当前单元格，并跳转到下一个单元格 | 最常用的代码运行方式 |
| Ctrl + Enter | 运行当前单元格，但停留在当前位置 | 调试单行代码 |
| A (选中单元格时) | 在当前单元格上方插入新单元格 (Above) | 补充前置代码 |
| B (选中单元格时) | 在当前单元格下方插入新单元格 (Below) | 新增后续代码 |
| D + D (双击 D) | 删除当前单元格 (Delete) | 清理无用代码 |
单元格左侧的 In [ ]: 括号代表了代码执行状态：
In [ ]: —— 未运行：代码尚未被执行；In [*]: —— 正在运行：代码正在计算中（如在处理大数据）；In [1]: —— 已运行：数字代表代码在当前会话中被执行的先后顺序。在 Jupyter Notebook 中，单元格可以按任意顺序运行，内存中保存的变量由最后一次执行的单元格决定。
让我们开始编写真正的 Python 代码！
print() 是 Python 的内置输出函数。要输出文字，需要用英文双引号 "" 或单引号 '' 包围：
print("欢迎来到 Python 的世界！")
print(10 + 5) # 输出 15
把变量想象成一个“贴有标签的盒子”：使用单等号 = 把右边的数值放入左边的变量名中：
# 1. 把 18 放入名为 age 的变量盒子里
age = 18
# 2. 把 "小明" 放入名为 user_name 的变量盒子里
user_name = "小明"
# 3. 打印变量
print(user_name)
print(age)
请在下方的代码块中，点击 “运行代码”，体验环境验证与 Python 代码计算：
在配置环境与初学代码时，常见的报错与解决排查方案如下：
| 错误现象 / 异常类型 | 常见原因 | 标准排查与处理方式 |
|---|---|---|
python : 无法将“python”项识别为 cmdlet... | 安装 Python 时未勾选 Add python.exe to PATH | 重新运行 Python 安装包，选择 Modify，补勾选 PATH 选项并重启终端 |
ModuleNotFoundError: No module named 'xxx' | 第三方包未安装，或者装到了全局环境而非当前 .venv 中 | 确认终端前有 (.venv) 标志，运行 python -m pip install 包名 |
SyntaxError: invalid character | 误用了中文标点符号（如中文双引号 “” 或中文括号 （）） | 切换为英文输入法，将所有引号、括号、逗号替换为英文半角字符 |
NameError: name 'xxx' is not defined | 调用的变量名拼写错误，或定义该变量的单元格尚未运行 | 检查变量拼写与大小写；确保上方定义变量的代码单元格已按 Shift+Enter 运行 |
无法加载文件...因为在此系统上禁止运行脚本 | Windows PowerShell 默认禁止运行 .ps1 激活脚本 | 在终端运行 Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass 临时放宽限制 |
python --version 验证本地 Python 解释器是否安装成功；PATH 环境变量的作用，并能在终端任意路径运行 Python 命令；python -m venv .venv 创建项目独立虚拟环境的方法；Ctrl+Shift+P 切换选中的 Python 解释器；Shift + Enter 快捷键运行单元格代码；SyntaxError 与环境缺失引发的 ModuleNotFoundError。共 4 道精选测试题 · 答题进度已自动保存
恭喜你顺利完成了 Python 开发环境搭建与 Notebook 入门！
下一步我们将深入学习 02. 变量、数据类型与运算符，掌握整数、浮点数、字符串以及 Python 中丰富的数据类型转换技巧。
pip 与 venv 权威指南。