02 工具的基本使用

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Trae 基本使用

选择 Python 编辑器

设置 Python 解释器

1. 点击左下角状态栏的 Python 版本号
2. 或使用快捷键 Ctrl + Shift + P 打开命令面板
3. 输入并选择 Python: Select Interpreter
4. 从列表中选择需要的 Python 环境（conda 环境、系统 Python 等）

验证当前环境

在终端中输入以下命令查看当前使用的 Python：

which python    # Linux/Mac
where python    # Windows
python --version

打开终端

在文件资源管理器中右键点击文件夹 → 在集成终端中打开

常用快捷键

运行调试

快捷键	功能
F5	启动调试
Shift + F5	停止调试

Conda 环境管理

创建环境

# 创建新环境（指定Python版本）
conda create -n 环境名 python=3.11# 创建环境时同时安装包
conda create -n 环境名 python=3.11 numpy pandas# 克隆现有环境
conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名

激活/退出环境

# 激活环境
conda activate 环境名# 退出当前环境
conda deactivate

查看环境

# 列出所有环境
conda env list
# 或
conda info --envs

删除环境

# 删除指定环境
conda remove -n 环境名 --all

包管理

安装包

# 使用conda安装
conda install 包名# 使用pip安装
pip install 包名# 安装指定版本
conda install 包名=1.2.3
pip install 包名==1.2.3# 从requirements.txt安装
pip install -r requirements.txt

查看已安装包

# 查看当前环境所有包
conda list# 查看指定包
conda list 包名

更新包

# 更新指定包
conda update 包名
pip install --upgrade 包名# 更新所有包
conda update --all
pip list --outdated

卸载包

# 使用conda卸载
conda remove 包名# 使用pip卸载
pip uninstall 包名

常用示例

# 1. 创建一个用于数据科学的环境
conda create -n datascience python=3.11 numpy pandas matplotlib jupyter# 2. 激活并进入环境
conda activate datascience# 3. 安装额外的包
pip install scikit-learn tensorflow# 4. 导出环境配置
conda env export > environment.yml# 5. 从配置文件创建环境
conda env create -f environment.yml