Python 开发环境

概述

本文档详细介绍了服务器上预配置的 Python 开发环境的使用方法。我们为所有用户提供了一个统一的公共 Python 虚拟环境 pubpy，该环境基于 Python 3.13 构建，预装了人工智能和科学计算相关的核心库。

环境信息

• 环境名称: pubpy
• Python 版本: 3.13
• 管理工具: Conda
• 适用场景: AI 开发、科学计算、数据分析

快速开始

通过以下命令来配置 conda；以后每次打开终端都可以直接使用 conda 命令

# 永久配置 conda，修改 shell 配置文件
eval "$(/opt/miniconda/bin/conda shell.bash hook)"
conda init
# 重新加载 shell 配置或重启终端
source ~/.bashrc
conda activate pubpy

激活虚拟环境

在开始任何开发工作之前，请先激活预配置的虚拟环境：

conda activate pubpy

验证环境

激活环境后，可以通过以下命令验证环境是否正确配置：

# 检查 Python 版本
python --version

# 检查已安装的包
conda list

# 测试核心库导入
python -c "import numpy, matplotlib, openai, anthropic; print('环境配置正确')"

测试 torch 是否已安装以及 cuda 是否可用

python3 -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}'); print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'CUDA设备数量: {torch.cuda.device_count()}' if torch.cuda.is_available() else 'CUDA不可用')"

期待输出

PyTorch版本: 2.6.0+cu124
CUDA可用: True
CUDA设备数量: 10

预装软件包

核心计算库

包名	版本	用途
numpy	2.3.2	数值计算基础库
scipy	1.16.1	科学计算扩展库
sympy	>= 1.13.1	符号数学计算
matplotlib	3.10.6	数据可视化库

AI/ML 相关库

包名	版本	用途
openai	1.106.1	OpenAI API 客户端
anthropic	0.66.0	Anthropic API 客户端
langchain	0.3.27	LangChain 核心框架
langchain_openai	0.3.33	LangChain OpenAI 集成
langchain_anthropic	0.3.20	LangChain Anthropic 集成
langgraph	0.6.7	LangChain 图形化工作流
chainlit	2.8.0	对话式 AI 应用框架
pytorch	2.6.0+cu124	深度学习库

开发工具

包名	版本	用途
ipykernel	6.29.5	Jupyter 内核支持
flask	3.1.2	Web 应用框架
aiohttp	3.12.15	异步 HTTP 客户端/服务器
python-dotenv	>= 1.1.0	环境变量加载工具

使用指南

在 Jupyter Notebook 中使用

1. 启动 Jupyter Notebook 或 JupyterLab
2. 创建新的 notebook 时选择 pubpy 内核
3. 开始编写代码

在 VSCode 中使用

1. 打开 VSCode 并连接到服务器
2. 在 Python 文件中按 Ctrl+Shift+P 打开命令面板
3. 选择 "Python: Select Interpreter"
4. 选择 pubpy 环境对应的 Python 解释器

示例代码

以下是一个简单的测试示例，验证环境配置：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import openai
from anthropic import Anthropic

# 测试 numpy
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(f"NumPy 数组: {arr}")
print(f"数组平均值: {np.mean(arr)}")

# 测试 matplotlib
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y)
plt.title("正弦函数图像")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("sin(x)")
plt.grid(True)
plt.savefig("test_plot.png", dpi=150, bbox_inches='tight')
plt.close()
print("图像已保存为 test_plot.png")

# 验证 AI 库导入
print("OpenAI 库版本:", openai.__version__)
print("Anthropic 库已成功导入")

print("✅ 开发环境配置验证完成")

注意事项

重要提醒

⚠️ 注意: 这是一个共享环境，请勿随意安装或卸载包，以免影响其他用户的使用。

💡 提示: 如需安装额外的包，请联系课程团队或助教，或在个人目录下创建独立的虚拟环境。

最佳实践

1. 环境激活: 每次开始工作前都要激活 pubpy 环境
2. 代码管理: 将个人代码保存在自己的用户目录下
3. 资源使用: 合理使用计算资源，避免长时间占用
4. 版本兼容: 编写代码时注意包版本兼容性

获取帮助

如遇到其他问题，请：

1. 查看系统日志和错误信息
2. 联系技术支持团队 FAQ