[Linux操作系统]手把手教你配置Python开发环境，轻松开启编程之旅|python开发环境配置基本步骤,Python开发环境配置,Linux操作系统,云主机博士

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本文详细介绍了Linux操作系统中Python开发环境的配置过程，包括基本步骤和关键环节。通过手把手的教学，帮助读者轻松搭建Python开发环境，为编程之旅保驾护航。无论你是编程新手还是有一定基础的开发者，本文都将为你提供实用的配置指南。

本文目录导读：

Python简介
下载Python安装包
macOS系统下Python开发环境配置
Linux系统下Python开发环境配置

随着人工智能、大数据等技术的飞速发展，Python语言凭借其简洁、易学、功能强大的特点，成为了越来越多开发者的首选，想要学习Python，首先需要搭建一个合适的开发环境，本文将详细介绍如何在Windows、macOS和Linux系统上配置Python开发环境，让你轻松开启编程之旅。

Python简介

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，它广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算等领域，Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁性，使得开发者能够用更少的代码完成更多的工作。

下载Python安装包

1、访问Python官方网站：https://www.python.org/

2、根据您的操作系统选择对应的Python版本进行下载。

三、Windows系统下Python开发环境配置

1、安装Python

下载完成后，双击安装包，按照提示进行安装，安装过程中，请确保勾选“Add Python to PATH”选项，这样系统会自动将Python添加到环境变量中。

2、配置环境变量

如果在安装过程中没有勾选“Add Python to PATH”，则需要手动配置环境变量，具体操作如下：

（1）右键点击“计算机”或“此电脑”，选择“属性”；

（2）在系统窗口中，点击“高级系统设置”；

（3）在系统属性窗口中，点击“环境变量”；

（4）在系统变量中，找到“Path”变量，点击“编辑”；

（5）在变量值的最后添加Python的安装路径，如：;C:Python39;

3、验证安装

打开命令提示符（Win+R，输入cmd），输入以下命令：

```

python --version

```

如果显示Python的版本信息，说明安装成功。

macOS系统下Python开发环境配置

1、安装Python

macOS系统自带Python 2.7，但为了不影响系统环境，建议使用Homebrew来安装Python，具体操作如下：

（1）打开终端；

（2）输入以下命令安装Homebrew：

```

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

```

（3）安装Python：

```

brew install python

```

2、验证安装

在终端中输入以下命令：

```

python3 --version

```

如果显示Python的版本信息，说明安装成功。

Linux系统下Python开发环境配置

1、安装Python

大多数Linux发行版都自带Python，但版本可能较低，为了安装最新版本的Python，可以使用包管理器进行安装，以下以Ubuntu为例：

```

sudo apt-get update

sudo apt-get install python3

```

2、验证安装

在终端中输入以下命令：

```

python3 --version

```

如果显示Python的版本信息，说明安装成功。

配置Python开发环境是学习Python的第一步，本文详细介绍了在Windows、macOS和Linux系统下配置Python开发环境的方法，相信通过本文的指导，你已经成功搭建了Python开发环境，接下来就可以开始愉快的编程学习了。

以下是50个中文相关关键词：

Python, 开发环境, 配置, Windows, macOS, Linux, 安装, 环境变量, 命令提示符, Homebrew, 包管理器, Ubuntu, 编程, 人工智能, 大数据, Web开发, 数据分析, 科学计算, 解释型, 面向对象, 动态数据类型, 高级程序设计语言, 代码可读性, 简洁性, 开发者, 编程语言, 安装包, 官方网站, 系统变量, 环境配置, 终端, Homebrew安装, Python版本, 验证安装, 系统环境, 发行版, 包管理, 开源, 编程学习, 开发工具, 虚拟环境, IDE, PyCharm, Visual Studio Code, Sublime Text, Atom, Jupyter Notebook, 数据科学, 机器学习, 深度学习, 自然语言处理, 图像识别, 框架, 库, 模块