搭建步骤
在windows搭建python开发环境一共分为3个步骤：
1.?安装python（必选）
2.?安装开发的编辑器（必选）
3.?搭建python工程（必选）
4.?安装打包的扩展插件（可选）
安装Python
下载 Python 安装程序：
访问Python 官网。
在首页，点击 "Downloads"，然后选择最新版本的 Python 安装程序。
运行安装程序：
下载完成后，双击下载的安装程序（通常是.exe文件）。
在安装程序窗口中，确保选中 "Add Python to PATH" 选项，然后点击 "Install Now"。
等待安装完成：
安装程序将自动安装 Python，并将其添加到系统的 PATH 环境变量中，这样你就可以在任何地方运行 Python 命令。
验证安装：
打开命令提示符（Command Prompt）或 PowerShell。
输入以下命令来检查 Python 是否成功安装：
python --version
或者，如果是 Python 3.x 版本：
python3 --version
如果成功安装，你将看到 Python 的版本信息。
安装 pip：
在安装 Python 的过程中，通常也会安装 pip（Python 包管理工具）。
你可以验证 pip 是否安装成功，输入以下命令：
pip --version
升级 pip（可选）：
如果你的 Python 版本较旧，你可能需要升级 pip。运行以下命令：
pip install --upgrade pip
现在，Python 已经成功安装在你的 Windows 系统上。你可以通过命令提示符或其他集成开发环境（IDE）来运行和开发 Python 代码。
安装开发编辑器
Python 开发者常用的编辑器有很多，选择一个取决于个人偏好和工作需求。以下是一些常见的 Python 编辑器和集成开发环境（IDE）：
Visual Studio Code（VSCode）：
Visual Studio Code 是一个轻量级、免费的开源编辑器，支持 Python 开发，并提供丰富的插件生态系统。它支持调试、自动完成、linting 等功能。
PyCharm：
PyCharm 是由 JetBrains 公司开发的专业 Python IDE，提供了强大的功能，包括代码导航、智能提示、调试等。有社区版（免费）和专业版（付费）可用。
Sublime Text：
Sublime Text 是一个轻量级但功能强大的文本编辑器，支持 Python 开发。你可以通过安装插件来增强其功能，例如安装支持 Python 的插件。
Atom：
Atom 是 GitHub 开发的免费、开源的文本编辑器，具有丰富的插件生态系统。你可以安装 Python 插件来增加对 Python 的支持。
Jupyter Notebook：
Jupyter Notebook 是一个基于 Web 的交互式计算环境，特别适用于数据科学和机器学习。它允许你在浏览器中编写和运行 Python 代码，并以交互式方式查看结果。
Spyder：
Spyder 是一个专为科学计算和数据分析而设计的 IDE，集成了 IPython 控制台、变量查看器、文件编辑器等工具，适合数据科学家和工程师。
以安装Visual Studio Code举例需要用到一些插件来支持更加友好的python开发。?
Visual Studio Code插件
在 Visual Studio Code 中，你可以通过安装合适的扩展来增强对 Python 语法的支持、获取代码提示等功能。以下是一些常用的 Python 扩展：
Python：
这是由 Microsoft 开发的官方 Python 扩展，提供了丰富的功能，包括语法高亮、智能提示、调试支持等。安装后，它会自动检测你的 Python 环境并配置相应的工具。
Jupyter：
如果你计划在 Visual Studio Code 中使用 Jupyter Notebooks，可以安装 Jupyter 扩展。它提供了对 Jupyter Notebooks 的本地和远程支持，包括代码执行、Markdown 渲染等功能。
Pylance：
Pylance 是由 Microsoft 和 Palantir 共同开发的 Python 扩展，基于 Microsoft 的 Language Server Protocol (LSP)。它提供了更快的代码分析、智能提示等功能。
Kite AutoComplete：
Kite 是一款智能代码补全工具，它通过学习来提供更准确的代码提示。安装 Kite 扩展后，它会在代码编辑器旁边显示相关的代码建议。
Code Runner：
Code Runner 扩展允许你在 Visual Studio Code 中直接运行代码片段，支持多种语言，包括 Python。这对于快速测试和验证代码非常方便。
可以在 Visual Studio Code 中使用快捷键Ctrl + P（Windows/Linux）或Cmd + P（Mac）打开命令面板，然后输入ext install后跟扩展名来安装这些扩展。例如：
安装 Python 扩展：ext install ms-python.python
安装 Jupyter 扩展：ext install ms-toolsai.jupyter
安装 Pylance 扩展：ext install ms-python.vscode-pylance
安装 Kite 扩展：ext install kiteco.kite
安装 Code Runner 扩展：ext install formulahendry.code-runner
搭建开发工程
搭建一个 Python 项目并在 Visual Studio Code 上运行，需要进行以下步骤：
步骤一：创建项目文件夹
在你的计算机上选择一个适当的文件夹，用于存放项目文件。
在该文件夹中创建一个新的文件夹，作为你的 Python 项目文件夹。可以使用命令行或资源管理器来完成这个步骤。
步骤二：在 VS Code 中打开项目
打开 Visual Studio Code。
使用快捷键Ctrl + O（Windows/Linux）或Cmd + O（Mac）打开项目文件夹，选择你刚创建的 Python 项目文件夹并打开。
步骤三：创建 Python 文件
在 Visual Studio Code 中，右键点击项目文件夹，选择 "New File"。
为文件命名，例如main.py，然后在文件中输入一些 Python 代码，如：
print("Hello, World!")
步骤四：配置 Python 解释器
在 VS Code 中打开终端，使用快捷键Ctrl + ``（Windows/Linux）或 Cmd + ``（Mac）。
在终端中，输入以下命令来创建一个虚拟环境（可选但推荐）：
python -m venv venv
然后激活虚拟环境：在 Windows 上：
.\venv\Scripts\activate
安装项目所需的任何依赖项，例如：
pip install numpy
步骤五：配置调试器
在 Visual Studio Code 左侧菜单中选择 "Run" 并点击 "Add Configuration..."。
选择 "Python"，然后选择 "Python File"。
在launch.json文件中，将"program"的值更改为你的 Python 文件的路径，例如"${workspaceFolder}/main.py"。
步骤六：运行项目
打开你的 Python 文件（例如main.py）。
在文件中点击右键，选择 "Run Python File in Terminal"。
现在，你的 Python 项目应该在 Visual Studio Code 中运行，并在终端中显示输出。通过这个基本的项目搭建，你可以继续添加更多文件、模块和依赖项，以满足项目的需求。
打包的扩展插件
在 Python 中，你可以使用工具来将你的 Python 代码打包成一个可执行的二进制文件，这样其他人就不需要安装 Python 解释器就能运行你的程序。以下是一些常用的工具：
1.PyInstaller:
PyInstaller 是一个流行的工具，它可以将 Python 代码打包成一个独立的可执行文件，包括依赖项。安装 PyInstaller：
pip install pyinstaller
然后，使用以下命令将 Python 脚本打包成可执行文件：
pyinstaller your_script.py
这将在dist文件夹中生成一个可执行文件。
2.cx_Freeze:
cx_Freeze 是另一个用于将 Python 代码打包成可执行文件的工具。安装 cx_Freeze：
pip install cx_Freeze
然后，使用以下命令：
cxfreeze your_script.py --target-dir dist
这将在dist文件夹中生成一个可执行文件。
3.Py2exe:
Py2exe 是用于将 Python 脚本转换为 Windows 可执行文件（.exe）的工具。安装 Py2exe：
pip install py2exe
然后，使用以下命令：
python setup.py py2exe
这将在dist文件夹中生成一个可执行文件。
使用 PyInstaller 示例：
安装 PyInstaller：
pip install pyinstaller
打包 Python 脚本：
pyinstaller --onefile your_script.py
这将在dist文件夹中生成一个可执行文件，文件名与你的脚本相同。
请注意，打包的可执行文件可能会较大，因为它包含了 Python 解释器和你的代码的依赖项。选择适合你项目需求的工具，并根据需要进行调整和优化。