说明

对AI应用开发所涉及到的流程、工具、技能进行系列介绍，全部文章收录于《AI应用开发》专栏。关注+收藏，不错过后续精彩。

环境检查

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1. 检查 Python 版本

打开终端（Windows 用 PowerShell 或 CMD，macOS/Linux 用 Terminal），执行：

python --version
# 或
python3 --version

期望输出：Python 3.9.x 或更高（推荐 3.10+）
如果版本低于 3.9，请到 python.org 下载安装新版本（.exe格式，支持自定义安装）。
示例：
地址：python3.14.5
下载位置：Files -> Windows installer (64-bit)
如果提示“命令未找到”，说明还没装 Python，同样去下载安装。

✅ 确认后再做下一步。

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2. 检查 pip 并升级

pip --version
# 或
pip3 --version

期望输出：pip 2x.x.x from ...
如果提示没有 pip，重新运行 Python 安装程序(.exe 格式，可自定义安装)，确保勾选了“Add Python to PATH”和安装 pip。

升级 pip 到最新：

python -m pip install --upgrade pip

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3. 创建项目文件夹并搭建虚拟环境

虚拟环境能让每个项目的依赖隔离开，避免冲突。我们在ai-dev工作目录创建一个 虚拟环境agent-demo。

# 在想要的位置创建主目录（例如桌面）
mkdir ~/ai-dev    # macOS / Linux
mkdir F:\ai-dev   # Windows (PowerShell)
cd 到该目录

# 创建第一个项目的环境
mkdir 01-chatbot
cd 01-chatbot
python -m venv venv

此时文件夹内会出现一个 venv 目录（可以按需起名字），里面装着独立的 Python 和 pip。

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4. 激活虚拟环境

这一步很关键，每次打开新终端窗口都要做。

Windows (PowerShell)：

.\venv\Scripts\Activate.ps1

如果提示执行策略受限，先运行：

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Windows (CMD)：

venv\Scripts\activate.bat

macOS / Linux：

source venv/bin/activate

激活成功后，命令行前面会出现 (venv) 标识。
此时再查看 Python 路径，应该指向 venv 内部：

where python   # Windows // 如果无输出，可使用Get-Command python 代替
which python   # macOS/Linux

✅ 路径包含 .../01-chatbot/venv/... 就对了。

在windows中，可以编写一键启动脚本，快速 激活环境：

1. 脚本放在工作目录下
2. 使用时双击即可

@echo off
start powershell.exe -NoExit -Command "& 'F:\ai-dev\agent-demo\Scripts\Activate.ps1' ; cd 'F:\ai-dev'"

退出激活环境
deactivate

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5. 安装必需的 AI 开发库

• openai：openai 调用模型sdk
• deepseek：deepseek调用模型sdk
• python-dotenv：加载本地.env文本的变量配置为程序系统变量，在代码中获取使用
• requests：发送http请求
• streamlit：支持界面
  在虚拟环境激活状态下安装：

pip install openai python-dotenv requests
pip install streamlit   # 后面做界面用，先装上

如果你想用国内的模型，也可以现在就把对应 SDK 装上，例如：

pip install dashscope   # 通义千问
pip install zhipuai     # 智谱

安装完后检查：

pip list

能看到这些包就 OK。

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6. 配置 API Key（安全存储）

在项目根目录 01-chatbot 下新建一个 .env 文件：

# 内容示例
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

千万不要把 Key 硬编码在脚本里，也不要提交到 Git。
同时在项目下新建 .gitignore，里面写入：

.env
venv/
__pycache__/

然后用以下 Python 代码测试是否能读到环境变量。

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7. 用一段脚本验证整个环境

在 01-chatbot 目录下创建 test_env.py：

import os
import sys
from dotenv import load_dotenv

# 加载 .env
load_dotenv()

print("Python 版本:", sys.version)
print("虚拟环境:", sys.prefix)

# 检查关键包
try:
    import openai
    print("openai 版本:", openai.__version__)
except ImportError:
    print("❌ 缺少 openai")

try:
    import streamlit
    print("streamlit 版本:", streamlit.__version__)
except ImportError:
    print("❌ 缺少 streamlit")

# 检查 API Key
key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if key and key.startswith("sk-"):
    print("✅ API Key 已配置")
else:
    print("❌ API Key 未配置或格式不正确")

运行：

python test_env.py

如果看到类似输出，且没有报错，说明环境已经完全就绪：

Python 版本: 3.11.5 ...
虚拟环境: /Users/xxx/Desktop/ai-apps/01-chatbot/venv
openai 版本: 1.55.0
streamlit 版本: 1.38.0
✅ API Key 已配置

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8. 发送第一个 API 请求

继续创建 hello_ai.py：

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",  # 或 gpt-4o-mini
    messages=[{"role": "user", "content": "你好，请用一句话介绍你自己"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

python hello_ai.py

如果看到一句话回复，恭喜你，预备阶段里程碑已达成 🎉

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📋 快速自检清单

你可以逐项打勾：

• Python 版本 ≥ 3.9，python --version 正常
• pip 已升级，pip --version 显示 24.x 以上
• 项目目录已创建，并进入该目录
• 已执行 python -m venv venv 创建虚拟环境
• 虚拟环境已激活（终端有 (venv)）
• 核心包已安装：openai, python-dotenv, streamlit
• .env 文件存在，已写入正确的 API Key
• .gitignore 已包含 .env 和 venv/
• test_env.py 运行全部通过
• hello_ai.py 成功返回大模型回复

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