3. 开发环境搭建：Python、PyCharm 与必备库
好，咱们正式开始动手。开发环境搭建这步，说重要也重要，说不重要也……其实挺重要的。我见过不少新手在这上面栽跟头，装了半天的东西最后连串口都打不开。嗯，咱们一步一步来，稳一点。
我个人习惯用 Python 3.9~3.11 之间，别太新也别太旧。PyCharm 社区版足够用，别急着花钱。库的版本我会列出我测试过的组合。
3.1 Python 环境安装
上 python.org 下载对应系统版本。Windows 勾选「Add Python to PATH」——这个我踩过坑，一开始没勾，后面命令行打 python 就报错，还得手动加环境变量，烦得很。
装完后打开终端（cmd 或 PowerShell），验证一下：
python --version
pip --version如果能正常显示版本号，说明第一步走通了。如果提示「python 不是内部命令」，大概率是 PATH 没配置好。重新运行安装包，选 Modify 修复一下就行。
我曾经在同一个电脑上装了 Python 3.8、3.10 和 3.12，结果 pip install 装到了一个版本，运行又用另一个版本，排查了一下午。建议只保留一个 Python 版本，或者用虚拟环境区分。
3.2 PyCharm 安装与配置
去 JetBrains 官网下载 Community 版。安装一路 Next，注意勾选「Add launchers dir to PATH」和「.py」关联。这样右键 .py 文件就能直接 Open with PyCharm，方便。
首次启动会弹配置向导。我建议别选「Light」主题（除非你真的很喜欢），选「Darcula」或者「IntelliJ Light」都行。字体我调成 16px，眼睛舒服点。
新建项目时，Location 选一个专门的文件夹，比如 D:\XY2-100_Work。Interpreter 选「New environment using Virtualenv」——这是虚拟环境，隔离项目依赖，后面装库不会影响系统 Python。
说白了，PyCharm 就是个编辑器加项目管理器。我们用它的终端集成、代码补全和调试功能。
3.3 必备库安装：pyserial、numpy、matplotlib
这三个库是 XY2-100 通信开发的左膀右臂。我直接给命令：
pip install pyserial==3.5
pip install numpy==1.24.3
pip install matplotlib==3.7.1如果你用 PyCharm 的话，更简单——打开下方 Terminal 标签，或者通过 File → Settings → Project → Python Interpreter → 点击 + 号搜索库名安装。
| 库名 | 用途 | 我常用的版本 |
|---|---|---|
| pyserial | 串口通信，读写 COM 口 | 3.5 |
| numpy | 数组运算、数据处理 | 1.24.3 |
| matplotlib | 数据可视化、实时绘图 | 3.7.1 |
装完后简单验证一下：
python -c "import serial; print(serial.__version__)"
python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"
python -c "import matplotlib; print(matplotlib.__version__)"如果没报错，恭喜你，环境搭好了。如果报错 ModuleNotFoundError，检查是不是在正确的虚拟环境里装的。我经常犯这种错误——在系统 Python 里装了一堆库，结果 PyCharm 用的虚拟环境里啥都没有。
把三个包名写进 requirements.txt，然后
pip install -r requirements.txt，一次搞定。
3.4 整体环境结构
下面这张图把整个开发环境搭建的流程画出来了。你看，分成四个区域：基础层、工具层、库层、验证层。按照箭头顺序走，基本不会出错。
3.5 验证环境：写个简单脚本
光装完还不算完，咱们跑一个小程序，确认三者能协同工作。新建一个 test_env.py：
import serial
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print("pyserial version:", serial.__version__)
print("numpy version:", np.__version__)
print("matplotlib version:", plt.matplotlib.__version__)
# 随便画个图检验 matplotlib
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title("Environment Test OK")
plt.show()如果能弹出正弦曲线窗口，说明环境搭建成功。如果窗口不显示，检查是否安装了完整版 matplotlib（有时需要 pip install matplotlib[qt]）。
如果你没有 XY2-100 硬件，可以先用 USB 转串口模块（比如 CH340G）短接 TX 和 RX 做回环测试。这部分我们下一章细说。
好了，到这里环境就全部到位了。回想我自己第一次搭 XY2-100 环境，就是被「用错了虚拟环境」这个小问题卡了半小时。你按照上面的流程来，每一步验证一下，基本不会走弯路。环境搭好了，后面写起代码来就顺了。