快速搭建学习 AIGC 的基础编程环境

见字如面，与大家分享实践中的经验与思考。

如果你只是想了解 AIGC 的应用，使用现成的平台和工具即可，完全可以跳过 Python 环境的配置。但你想深入学习 AIGC 的技术实现或自己定制模型，那么配置 Python 环境是必要的。

接下来这边文章带你快速配置 Python，并使用它调用 open ai 的接口。

环境准备

Python 安装

https://www.python.org/downloads/

下载安装好后，配置Python相关的path路径，通过 vi ~/.zshrc ，加入：

export PATH="/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.13/bin:$PATH"

在终端进行验证：

$ python3 --version
Python 3.13.1
$ pip3 --version
pip 24.3.1 from /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.13/lib/python3.13/site-packages/pip (python 3.13)

pip 常用命令

pip3 install xxx  ## 安装package
pip3 install xxx==1.0.0  ## 安装特定版本的 package
pip3 install -r requirements.txt  ## 安装文件中的 package
pip3 uninstall xxx ## 卸载 package
pip3 show xxx  ## 显示当前 pacakge 的安装版本
pip3 index versions xxx ## 显示可安装的版本
pip3 list ## 显示本地所有已安装的package列表

Jupyter Notebook 准备

在终端或命令行运行以下命令：

$ pip3 install notebook

等待下载完成：

验证：

$ jupyter notebook --version

执行结果参考上图。

注意：如果使用的是 IDEA 编辑器的话，需要安装 Python 和 Jupyter 插件。

到这里你的基础环境已经准备好了，现在开始进行简单的实战。首先先进行基础知识学习，也可跳过进入实战部分。

基础知识学习

Python3 基础教程：https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html Python Cheat Sheet：https://ehmatthes.github.io/pcc_2e/cheat_sheets/cheat_sheets/

先花一些时间跟着 python 教程进行基础知识的学习和实践，后续也可通过 Python Cheat Sheet 查看忘记的知识点。

编辑器的选择有很多，看个人喜好。可以选择 VsCode、PyCharm、IDEA等，也可以是现代的 AI 编辑器，如：Cursor。

微信公众号私信：pycharm2099，获得教程和破解包。同理 idea2099。

实战

虚拟环境配置

在最开始使用 Python 时，都会安装一个全局的（Global）Python 解释器，并运行 Python 代码。但随着项目的增多，不同的工程项目（Project），而每个项目可能会使用到不同的 Python 版本，所以就需要一种机制可以让我们随时创建或删除不同的 Python 解释器，于是虚拟环境（Virtual environment）也就应运而生。

这里使用 poetry 进行虚拟环境的管理（也可使用 venv、pipenv、virtualenv、conda 等）。

$ pip3 install poetry

安装成功后，初始化项目：

$ mkdir eric-aigc
$ cd eric-aigc
$ poetry init

如果你的项目已经有了pyproject.toml 和 poetry.lock 文件重新安装依赖。

$ poetry install

poetry 常用命令：

poetry init ## 初始化项目并生成 pyproject.toml 文件
poetry new my_project ## 创建一个新的项目，包含标准的目录结构
poetry config --list ## 查看当前配置
poetry add package_name ## 添加依赖并安装到虚拟环境中
poetry add package_name@^1.2 ## 安装指定版本或版本范围的依赖
poetry add package_name --group dev ## 添加开发环境依赖（如测试工具）
poetry remove package_name ## 移除依赖并更新 pyproject.toml
poetry update ## 更新所有依赖到最新版本
poetry update package_name ## 更新指定依赖到最新版本
poetry install ## 安装所有依赖，基于 pyproject.toml 文件
poetry install --no-root ## 安装依赖但不安装当前项目
poetry lock ## 生成或更新 poetry.lock 文件
poetry build ## 构建项目，生成 .whl 和 .tar.gz 文件
poetry export -f requirements.txt ## 将依赖导出为 requirements.txt 格式
poetry shell ## 激活 Poetry 创建的虚拟环境
poetry env list ## 列出虚拟环境
poetry check ## 检查 pyproject.toml 是否有效
poetry show ## 显示已安装的依赖

如果你使用的 IDEA 的话，进行如下配置，并且在project中切换到该虚拟环境：

调用 Open AI 接口

新建一个文件名为 chatgpt-demo.ipynb 的 jupyter notebook 文件，来测试调用原生的 open api 接口。

以上将密钥等信息配置在当前项目的 .env 文件下，如上图中的 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_API_BASE。

结尾

配置好 Python 环境通常是学习 AIGC（人工智能生成内容）的第一步。AIGC 的研究和实践大多依赖于 Python，它作为一门易学易用且功能强大的编程语言，拥有丰富的深度学习框架和工具，在AIGC开发中扮演着举足轻重的角色。

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