搭建本地的Jupyter Labs开发环境
Jupyter Notebook是交互式编程与数据科学分析工具，支持 40+ 编程语言，其基于浏览器的「代码块+可视化」工作流，已成为机器学习、数据清洗、学术研究的标准环境。核心优势包括实时执行代码片段并保存结果、 支持[Markdown文档与[LaTeX公式]混排、 可导出HTML/PDF/幻灯片等格式。
安装Python
访问Python官网下载并安装对应的开发环境。
1、选择你要的python版本
2、找到对应的操作系统文件，我是windows 64位
3、运行python-3.10.0-amd64.exe文件，安装的过程和我们在windows系统上安装其他软件的过程相似，比较简单。配置环境变量可以直接勾选自动配置。
安装完成后，进入cmd,输入如下命令，出现python版本安装成功。
python --version
安装conda
Anaconda是一个开源Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化软件包管理系统和部署。Anaconda透过Conda进行软件包管理，并拥有许多适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。以下是在 Windows 系统 上安装 Conda 的详细步骤（提供两种方式：Anaconda 和 Miniconda）
下载安装
1、选择 Conda 发行版
Anaconda（推荐初学者）：包含 Conda + 600+ 预装科学计算包（如 NumPy、Pandas），体积较大（约 500MB~3GB）。
Miniconda（推荐轻量用户）：仅包含 Conda 和 Python，需手动安装其他包，体积小（约 50MB）。
2、 安装步骤（以 Miniconda 为例）
（1）下载安装包， 访问 Miniconda 官网：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
（2）下载 Python 3.x 版本 的 Windows 64-bit*安装包（“.exe” 文件）。
要注意的是，输入邮箱，才会出现下载记录，你会获得Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe，
（3）运行安装程序，双击下载的 .exe 文件（如 Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe）。
按提示操作：
Install for → 选择 All Users（需管理员权限）或 Just Me。
Destination Folder → 默认 C:\Users<用户名>\Miniconda3 或自定义路径（避免中文和空格）。
Advanced Options → 勾选：
Add Miniconda3 to my PATH environment variable（配置环境变量）。
Register Miniconda3 as my default Python（可选）。
如果配置环境变量有问题，可以参考这篇博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/679248911，内容很详细。
（4）验证安装
打开 Anaconda Prompt（推荐）
conda --version
conda基本使用
（1）创建虚拟环境
conda create --name py310 python=3.10 # 创建名为 myenv 的环境，指定 Python3.10
conda activate py310 # 激活环境
（2）推出环境
conda deactivate
（3）切换国内镜像加速（如清华源）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
（4）卸载 Conda
删除安装目录（如 C:\Users<用户名>\Miniconda3）。
清理环境变量中的 Conda 相关路径。
（可选）删除用户目录下的 .conda 文件夹（C:\Users<用户名>.conda）。
安装JpupyterLab
还需要通过包管理工具，配置一个独立的Python 3.10的环境，并安装好JupyterLab、OpenAI以及后面要用到的一系列开发包。我把对应的pip命令也列在了下面，供你参考。
pip install jupyterlab==4.0.9
pip install ipywidgets==8.1.1
pip install openai==1.6.1
安装完JupyterLab之后，然后启动JupyterLab。你可以从浏览器里，通过Jupyter Notebook交互式地运行这个课程后面的代码，体验OpenAI的大语言模型神奇的效果。
jupyter-lab .
下一步我们将通过新建Python 3的Notebook，来体验交互式地运行Python代码调用DeepSeek的API。
