The Python Guide：在 Windows 上安装与配置 Python 开发环境（Python 2.7 与 Python 3 全流程）

The Python Guide：在 Windows 上安装与配置 Python 开发环境（Python 2.7 与 Python 3 全流程）

【免费下载链接】python-guidePython best practices guidebook, written for humans.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-guide

导读

本文以《The Python Guide》（python-guide）仓库中的 Windows 安装指南 为主体，系统讲解在 Windows 平台完成 Python 安装、PATH 环境变量配置、pip/Setuptools 安装以及虚拟环境管理的完整流程，并补充 Python 3（Chocolatey 方式）安装路线。读完本文，你将能够在 Windows 上从零搭建一套可用于真实项目开发、依赖隔离、可随时重建的 Python 环境，并理解各步骤背后的设计动机（如 Python 安装包为何默认不修改 PATH、为何目录内嵌版本号等）。

一、安装之前：先想清楚要装哪个 Python

在动手之前，先明确版本选择。仓库中的 Picking a Python Interpreter（3 vs 2） 给出了明确的结论：Python 3 是强烈推荐的选择；Python 2 已于 2020 年 1 月 1 日终止生命周期（EOL），只在维护存量代码、依赖仅支持 Python 2 的库等强理由下才应考虑使用。

不过，许多系统（如旧版 macOS、CentOS/RHEL/Ubuntu 老版本）默认自带 Python 2.7，而且仍有大量历史教程以 Python 2 为示例。因此仓库同时保留了 Python 2 与 Python 3 两套安装指南：

• Python 2 安装指南：docs/starting/install/下的 Windows、Linux、OS X
• Python 3 安装指南：docs/starting/install3/下的 Windows、Linux、OS X

其中 Python 2 的 Windows 安装指南就是本文的主体；Python 3 的 Windows 指南（基于 Chocolatey）也会在后文完整展开。总入口见 Properly Installing Python。

二、在 Windows 上安装 Python 2.7（MSI 方式）

1. 下载与手动安装

从 Python 官方网站下载最新版 Python 2.7 的 Windows 安装包（MSI 格式）。如果想确保安装到完全最新的版本，可以打开 python.org 首页，点击Downloads > Windows链接获取。

Windows 版本的 Python 以MSI 安装包形式提供。手动安装只需双击文件即可启动安装向导。MSI 包格式的另一个重要价值是：它允许 Windows 管理员使用企业标准的工具（如组策略、脚本）自动化批量安装，适合需要大规模部署的运维场景。

2. 目录设计与多版本共存

Python 安装器在设计上有两个关键行为，理解了它们可以避免不少困惑：

• 安装目录内嵌版本号：按设计，Python 默认安装到带版本号的目录，例如 Python 2.7 会安装到C:\Python27\。这使得同一台机器上可以同时存在多个版本的 Python 而互不冲突。
• 不自动修改 PATH：安装器不会自动修改PATH环境变量，因此你对"运行哪一个 Python"始终保有完全的控制权——默认使用哪个解释器由你说了算（例如让python指向 Python 3，而python2指向 Python 2.7）。

当然，同一时间只能有一个解释器作为 Python 文件类型的默认关联程序。

3. 验证安装

打开命令提示符（cmd）或 PowerShell，输入：

python --version

如果能输出Python 2.7.x之类的版本信息，说明解释器已可用（若未配置 PATH，则需要先完成下一步）。

三、配置 PATH 环境变量：让python随手可用

每次输入 Python 解释器的完整路径非常繁琐，因此建议将默认 Python 版本的目录加入PATH。假设 Python 安装在C:\Python27\，需要把下面两个目录加入PATH：

C:\Python27\;C:\Python27\Scripts\

• 第一个目录C:\Python27\包含python.exe解释器本体；
• 第二个目录C:\Python27\Scripts\会在安装某些包时接收生成的命令行工具（command files），例如pip.exe、easy_install.exe等，因此是一个非常有用的补充。

用 PowerShell 一键配置

在 PowerShell 中运行下面这行命令，即可把上述目录追加到当前用户的Path环境变量（"User"表示仅作用于当前用户，不会影响系统级配置）：

[Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", "$env:Path;C:\Python27\;C:\Python27\Scripts\", "User")

注意：

• 该命令修改的是持久化的用户级环境变量，新开的终端窗口才会生效；已经打开的窗口可能需要重启终端（或注销/重新登录）才能识别新的 PATH。
• 在安装向导的某些步骤中，也提供了在安装过程中直接勾选/填写 PATH的选项，等效于手动配置。

小提示：多版本并存时如何区分

仓库的 Python 2 指南中提到，Python 安装目录内嵌版本号就是为了多版本共存。与之呼应，macOS 指南 中展示了借助python/python2/python3三个可执行名区分解释器的做法；在 Windows 上同样可以用C:\Python27\python.exe与C:\Python39\python.exe这类全限定路径精确指定解释器。

四、安装后必做：Setuptools 与 pip

1. 为什么它们是"最关键的两个第三方包"

Setuptools 与 pip 是 Python 生态中最核心的两个第三方包：

• 安装完成后，你可以用一条命令完成任何合规 Python 软件的下载、安装与卸载；
• 你还能以极小的成本，把这种"网络安装"能力集成到自己的 Python 软件中（即通过setup.py声明依赖，由 pip 自动解析安装）。

仓库各安装指南（如 Linux 版）都强调：在开始构建真实项目之前，务必安装这些工具，其中Setuptools 尤其应该总是安装，因为它是使用其他第三方库的基础。

2. 哪些版本自带 pip

• Python 2.7.9 及之后（Python 2 系列）；
• Python 3.4 及之后。

都默认内置 pip。因此，只要你的 Python 版本满足上述条件，这一节大多只需"确认 + 升级"。

3. 检查 pip 是否已安装

打开命令提示符运行：

command -v pip

说明：command -v是类 Unix 风格的命令，用于查看某个命令的解析路径。如果 pip 存在，会输出其可执行文件路径；如果输出为空或报错，说明 pip 尚未安装或不在 PATH 中。

在 Windows 上也可以直接运行pip --version验证。需要注意：在某些发行版上pip与pip3分别对应 Python 2 / Python 3（详见 Linux 安装指南），Windows 上建议使用python -m pip ...形式调用，避免版本歧义。

4. 安装 / 升级 pip 与 Setuptools

如果 pip 缺失，按官方 pip 安装指南操作即可——该流程会自动安装最新版 Setuptools。对于已自带 pip 的版本，直接升级到最新：

python -m pip install -U pip

（该命令在 Python 3 的 Windows 指南 中同样被推荐使用，用于确保所有受支持的 Python 3 版本都带上最新的 pip。）

五、现代路线：用 Chocolatey 安装 Python 3

如果你不想手动下载 MSI，仓库提供了更现代的 Python 3 安装路线——使用Chocolatey（Windows 7+ 的社区级包管理器，体验类似 macOS 上的 Homebrew）。

1. 安装 Chocolatey

先按照 Chocolatey 官方安装说明完成 Chocolatey 的安装。

2. 一条命令安装 Python 3

Chocolatey 将 Python 3 作为默认推送版本，因此安装非常简单：

choco install python

运行完毕后，应该就能直接从控制台启动 Python 了。Chocolatey 的一个显著优点是自动把 Python 加入 PATH，省去了手动配置环境变量的步骤——这与上文 Python 2 MSI 安装器"不修改 PATH"的行为形成鲜明对比，也解释了为什么它是推荐路线。

3. 升级 pip

所有受支持的 Python 3 版本都内置 pip，只需确保它是最新的：

python -m pip install -U pip

六、虚拟环境：让每个项目的依赖井水不犯河水

1. 什么是虚拟环境

虚拟环境（Virtual Environment）是一套将不同项目所需依赖隔离存放的工具：它为每个项目创建独立的 Python 环境。它解决的经典困境是：

"项目 X 依赖 1.x 版，而项目 Y 需要 4.x 版。"

例如，你可以同时维护一个依赖 Django 2.0 的项目和一个依赖 Django 1.8 的项目（Python 3 指南的示例；Python 2 指南中的对应示例是 Django 1.10 与 1.8），各自互不干扰。此外，虚拟环境还能让你的全局 site-packages 目录保持干净、可控。

详细的虚拟环境教程位于 Pipenv & Virtual Environments。

2. 低层工具：virtualenv（Windows 同样适用）

virtualenv是创建隔离 Python 环境的底层工具：它创建一个文件夹，内含项目所需的一切可执行文件与 pip 副本。安装与验证：

$ pip install virtualenv $ virtualenv --version

基本用法（Windows 与类 Unix 通用）：

$ cd project_folder $ virtualenv venv

virtualenv venv会在当前目录创建venv文件夹（venv是业界通用约定名，常见于各类 ignore 文件如.gitignore中），其中包含 Python 可执行文件与一份 pip 副本。环境名可任意取，省略名称则文件直接放到当前目录。

激活环境（Windows 与 Unix 命令不同）：

C:\Users\SomeUser\project_folder> venv\Scripts\activate

激活后，提示符左侧会出现环境名（如(venv)C:\Users\SomeUser\project_folder>），此后pip install安装的任何包都会进入venv文件夹，与全局 Python 安装隔离。Linux/macOS 对应命令是source venv/bin/activate。退出环境统一使用：

$ deactivate

删除环境只需删除venv文件夹本身。仓库还提醒：Python 3.3 起标准库内置了venv模块，可替代第三方virtualenv。

3. 高层工具：Pipenv（推荐）

Pipenv 是面向项目的依赖管理器，精神上类似 Node.js 的 npm 或 Ruby 的 Bundler——比 pip 更上层，简化了常见场景下的依赖管理。安装（使用--user做用户级安装，避免破坏系统包）：

$ pip install --user pipenv

在 Windows 上，若安装后pipenv命令不可用，需要把用户级 Scripts 目录加入 PATH：运行py -m site --user-site得到类似C:\Users\Username\AppData\Roaming\Python36\site-packages的路径，将其中的site-packages替换为Scripts，得到C:\Users\Username\AppData\Roaming\Python36\Scripts，再把它加入用户 PATH（可通过控制面板修改，改完可能需要注销后生效）。

项目内安装依赖：

$ cd project_folder $ pipenv install requests

Pipenv 会创建虚拟环境并在项目目录生成Pipfile（用于记录项目依赖，便于分享与重装）。之后使用pipenv run python main.py运行脚本，或用pipenv shell进入一个已激活依赖的 shell。

4. Windows 用户的增强工具：virtualenvwrapper-win

类 Unix 上有 virtualenvwrapper 把所有环境集中管理；Windows 上对应的是virtualenvwrapper-win：

$ pip install virtualenvwrapper-win

Windows 下默认的WORKON_HOME为%USERPROFILE%\Envs。常用命令：

• mkvirtualenv project_folder：在~/Envs下创建环境；
• workon project_folder：激活/切换环境（会自动退出当前环境）；
• deactivate：退出；
• rmvirtualenv venv：删除环境。

七、进阶配置：pip 与虚拟环境的"红线"管理

仓库的 Further Configuration of pip and Virtualenv 提供了两条 Windows 开发者常用的硬核配置。

1. 强制 pip 只能在虚拟环境里安装

多项目切换时很容易"以为装进了虚拟环境，实际装进了全局"。可以在pip.ini（Windows 上位于%USERPROFILE%\pip\pip.ini，Unix 是~/.pip/pip.conf）中写入：

[global] require-virtualenv = true

此后在非虚拟环境中执行pip install会得到提示：

$ pip install requests Could not find an activated virtualenv (required).

若仍需要安装全局工具包，可定义别名函数gpip() { PIP_REQUIRE_VIRTUALENV=false pip "$@"; }（类 Unix 的~/.bashrc写法）来按需绕过。

2. 缓存已下载的包

pip 6.0 起默认启用缓存机制，无需配置；旧版本可通过pip.ini的[global]段设置：

[global] download-cache = %USERPROFILE%\pip\cache

类 Unix 对应download-cache = $HOME/.pip/cache，缓存可避免每个新项目重复下载同一批包。

八、验证安装与常见问题排查

装完之后，建议按下面清单做一轮端到端验证：

检查项	命令	期望结果
Python 解释器	python --version（Python 3 用python3）	输出版本号
pip 可用	python -m pip --version	输出 pip 版本及其所属 Python 路径
虚拟环境创建	virtualenv venv后venv\Scripts\activate	提示符出现(venv)前缀
依赖冻结/重建	pip freeze > requirements.txt与pip install -r requirements.txt	能在新环境复现相同版本依赖

常见问题与对策：

1. 'python' 不是内部或外部命令：PATH 未生效，重新检查C:\Python27\（或对应安装目录）是否已加入用户 PATH，并重启终端。
2. pip指向了错误的 Python：优先使用python -m pip ...调用，确保 pip 与当前解释器版本一一对应。
3. command -v pip无输出：pip 未安装或未入 PATH，按第四节流程处理。
4. 激活脚本venv\Scripts\activate报执行策略错误：这是 PowerShell 的执行策略限制，与 Python 本身无关，按 PowerShell 官方文档调整策略或用 cmd 执行即可。

九、延伸阅读（仓库内相关文档）

• Properly Installing Python（安装总入口）：三平台安装指南索引，以及"为什么推荐同时安装 Setuptools、Pip 与 Virtualenv"的说明。
• Picking a Python Interpreter（3 vs 2）：版本选型、CPython/PyPy/Jython 等实现对比。
• Pipenv & Virtual Environments：虚拟环境完整教程（Pipenv 与 virtualenv 双路线、依赖冻结与重建）。
• Further Configuration of pip and Virtualenv：require-virtualenv、下载缓存等进阶配置。
• Installing Python 3 on Windows（Chocolatey 路线）：本文第五节内容的原文出处。
• Installing Python 2 on Linux 与 Installing Python 2 on Mac OS X：跨平台安装参考。

结语

在 Windows 上搭建 Python 环境的完整路径可以概括为四步：选对版本 → 装好解释器（MSI 或 Chocolatey）→ 配好 PATH 与 pip/Setuptools → 用虚拟环境隔离项目依赖。理解"内嵌版本号目录 + 不自动改 PATH"这两条设计，你就能在多版本共存时始终掌控"运行的是哪个 Python"；而 pip 与虚拟环境的组合，则是保证全局环境干净、项目依赖可复现的基石。这套流程与本仓库的 Linux 指南、macOS 指南 相互呼应，构成了跨平台的统一最佳实践。

【免费下载链接】python-guidePython best practices guidebook, written for humans.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-guide