4. Python环境搭建与库准备

排放因子库的构建与多行业数据核验，依赖一套稳定、高效的 Python 数据处理栈。本章将指导你完成核心依赖库的安装与基础配置，确保后续实战环节的数据读取、清洗、计算与导出能够顺畅执行。

4.1 核心库功能概览

在开始安装之前，先明确四个核心库在碳排放数据治理中的角色：

4.2 环境搭建与库安装

推荐使用 pip 进行安装。为避免依赖冲突，建议在虚拟环境中操作。

4.2.1 创建虚拟环境（可选但推荐）

# 创建名为 emission_env 的虚拟环境
python -m venv emission_env

# 激活虚拟环境（Windows）
emission_env\Scripts\activate

# 激活虚拟环境（macOS/Linux）
source emission_env/bin/activate

4.2.2 批量安装核心库

# 一次性安装所有依赖
pip install pandas numpy sqlalchemy openpyxl

# 验证安装版本
python -c "import pandas; print(f'Pandas: {pandas.__version__}')"
python -c "import numpy; print(f'NumPy: {numpy.__version__}')"
python -c "import sqlalchemy; print(f'SQLAlchemy: {sqlalchemy.__version__}')"
python -c "import openpyxl; print(f'OpenPyXL: {openpyxl.__version__}')"

4.3 数据库驱动配置（SQLAlchemy 扩展）

SQLAlchemy 本身是一个 ORM 框架，需要配合具体的数据库驱动才能连接实际数据库。在排放因子库场景中，最常用的是 SQLite（本地测试）和 PostgreSQL（生产环境）。

# 安装 PostgreSQL 驱动（用于生产环境因子库）
pip install psycopg2-binary

# 测试 SQLAlchemy 连接 SQLite
python -c "
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///test_emission.db')
print('数据库引擎创建成功:', engine)
"

4.4 环境验证与常见问题排查

完成安装后，建议执行一次完整的导入测试，确保所有库能协同工作。

# 完整导入测试脚本
import pandas as pd
import numpy as np
from sqlalchemy import create_engine, text
import openpyxl

print("所有库导入成功！")

# 1. 创建测试 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'factor_name': ['电力排放因子', '天然气排放因子'],
    'value': [0.5703, 2.1650],
    'unit': ['tCO2/MWh', 'tCO2/tce']
})
print("Pandas DataFrame 创建成功：")
print(df)

# 2. NumPy 数值计算
converted = np.array(df['value']) * 1000
print(f"NumPy 单位换算（kg）: {converted}")

# 3. SQLAlchemy 写入 SQLite
engine = create_engine('sqlite:///test_emission.db')
df.to_sql('factors', engine, if_exists='replace', index=False)
print("SQLAlchemy 写入数据库成功")

# 4. OpenPyXL 导出 Excel
df.to_excel('test_factors.xlsx', index=False, engine='openpyxl')
print("OpenPyXL 导出 Excel 成功")

4.5 排放因子库数据流架构

下图展示了四个核心库在排放因子库构建与校验流程中的协作关系：

4.6 环境配置清单速查

为方便后续章节快速复现环境，整理一份完整的依赖清单：

# requirements.txt 内容
pandas>=2.0.0
numpy>=1.24.0
sqlalchemy>=2.0.0
openpyxl>=3.1.0
psycopg2-binary>=2.9.0  # 可选，PostgreSQL 支持
pymysql>=1.0.0          # 可选，MySQL 支持

# 一键安装命令
pip install -r requirements.txt