## 前言

前面我们介绍了 Java、NodeJS、C/C++ 的环境配置，作为程序员，Python 也是我们经常使用的语言，今天我们就来介绍一下 Python 的环境配置以及在 VSCode 中如何快速配置 Python 环境。

## 安装 Python 环境

首先我们安装一下 miniconda，这是一个轻量级的 Python 发行版，包含 Python 环境、Pip 包管理工具、Conda 环境管理工具以及一些常用的基础库。

想必大家会有一个疑问，为什么不从官网下载 Python 环境而是用 miniconda 呢？

1. miniconda 集成了 Python 环境、Pip 包管理工具、Conda 环境管理工具，安装一个软件就可以非常方便地管理 Python 环境了。
2. miniconda 集成了很多常用的基础库，比如 NumPy、Pandas、SciPy 等，不需要我们手动安装。
3. miniconda 的安装包非常小，只有几百 MB，而官网下载的 Python 安装包有好几 GB。

安装步骤：复制到命令行执行即可

```bash
mkdir -p ~/miniconda3
curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh
```

![安装 miniconda](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2025/png/1863084/1742123602924-81e30f4e-2743-4fb4-b298-de5ad392475c.png?x-oss-process=image%2Fformat%2Cwebp%2Fresize%2Cw_1300%2Climit_0)

重新打开一个命令行窗口，初始化 conda 环境，执行以下命令，这里是初始化了 bash 和 zsh 的配置，如果你使用的是其他的终端自行配置即可：
```bash
~/miniconda3/bin/conda init bash
~/miniconda3/bin/conda init zsh
```

测试一下 Python、Pip、Conda 环境是否安装成功，执行以下命令：
```bash
python --version && pip --version && conda --version
```

![测试 Python 环境](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2025/png/1863084/1742123889925-89ec6e13-a6b7-4f25-b09e-16597946108c.png?x-oss-process=image%2Fformat%2Cwebp%2Fresize%2Cw_1300%2Climit_0)


## VSCode 配置Python 环境

VSCode 的 Python 环境配置非常简单，只需要在 VSCode 中安装 Python 插件即可。

Python Extension Pack，这是一个插件扩展包，一个插件解决关于 Python 的很多问题，包含多个关于 Python 的插件，环境配置、环境管理、语法高亮、运行调试、测试用例管理等等。

![Python Extension Pack](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/1863084/1718508952788-b6bf0901-4406-4c4f-8b66-461fe2e5af34.png?x-oss-process=image%2Fformat%2Cwebp%2Fresize%2Cw_1500%2Climit_0)

我们写一个 hello world 的 Python 文件，执行一下，可以看到已经成功运行了，同时还支持 Debug 的功能。

![运行 Python 文件](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2025/png/1863084/1742124807736-77831a25-cf09-44f7-809d-1af9915064e2.png?x-oss-process=image%2Fformat%2Cwebp%2Fresize%2Cw_1500%2Climit_0)

一般我们使用 `Command + Shift + P` 来打开命令面板，输入 `Python: Select Interpreter` 可以来选择 Python 环境。

## NeoVim 配置 Python 环境（选看）

### 1. Python LSP 配置

如果你看过我前面关于 NeoVim 的教程的话相信就不陌生了，现在我们在 LazyVim 中配置一下 Python 环境。相关配置都是在 Mason 这个插件中管理的，包括 LSP、DAP、Formatter、Linter 等等。

首先安装一下 Python 的 LSP，用 NeoVim 打开一个 Python 文件，输入 `:Mason` 打开 Mason 插件的配置页面， 然后 `Ctrl + f` 在 Mason 中搜索 `python` 就会过滤出 python 语言相关的 LSP 安装一个即可，推荐 pyright、python-lsp-server。

![Python LSP](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2025/png/1863084/1742125138471-d7c7b67e-ced7-4a82-81fc-8922cf3d404d.png?x-oss-process=image%2Fformat%2Cwebp%2Fresize%2Cw_1500%2Climit_0)

### 2. 打开 python 语言支持

输入 `:LazyExtras`，找到 lang.python，按 `x` 会安装 python 语言相关的插件

![打开 python 语言支持](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2025/png/1863084/1742125296744-f900136b-feca-43df-8ea4-0a6035741a3c.png?x-oss-process=image%2Fformat%2Cwebp%2Fresize%2Cw_1500%2Climit_0)

到此默认的 Python 环境就配置好了，包括语法提示、错误检查、代码格式化等 IDE 的功能，可以愉快的写 Python 代码了。

语法提示: 

![语法提示](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2025/png/1863084/1742125635377-5e1e3d6e-9397-43ac-90b1-2bb5d4e858da.png?x-oss-process=image%2Fformat%2Cwebp%2Fresize%2Cw_1500%2Climit_0)

错误检查:

![错误检查](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2025/png/1863084/1742125665929-17d58557-3a8c-445c-abcb-fba98f232802.png?x-oss-process=image%2Fformat%2Cwebp%2Fresize%2Cw_1500%2Climit_0)


## 最后

如果跟着上面的教程配置下来，那么恭喜你，你已经成功配置好了 Python 环境，可以愉快的写 Python 代码了。而且上面介绍的方法也非常简单方便，只需要跟着配置一次，后面更新设备我相信也能够快速的配置起来。

以上我们介绍了 Python 基础环境的安装、VSCode 中配置 Python 环境、NeoVim 中配置 Python 环境，都是比较轻量级的环境，如果你需要维护一个大型的 Python 项目，那么你可能需要一个更加强大的 IDE，比如 PyCharm，绝大多数的关于 Python 的工作使用 VSCode 就能满足需求了，同时 VSCode 中有很多好用的插件，这也是很多开发者使用 VSCode 原因。

## 参考资料

- [miniconda 安装](https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install)
- [conda、miniconda、anaconda](https://www.dataschool.io/conda-vs-anaconda-vs-miniconda/)
- [LazyVim 配置 Python 环境](https://www.lazyvim.org/extras/lang/python)