第4章 Python环境搭建：版本选择、虚拟环境与依赖管理

做量产烧录脚本，Python环境是第一道坎。我见过太多人在这上面栽跟头——版本不对、依赖冲突、打包后跑不起来。说白了，环境搭不好，后面写得再漂亮也是白搭。

这一章，我把这几年踩过的坑、积累的经验都摊开来讲。你跟着做，基本不会出问题。

4.1 Python版本怎么选？

先给结论：量产烧录脚本，我推荐用Python 3.8或3.10。

为什么不是最新的3.12？你想想看，烧录脚本要跑在产线工位上，那些工控机可能还是Windows 7或者Ubuntu 18.04。Python 3.12对旧系统的支持已经砍了不少，到时候装不上就尴尬了。

我个人的选择标准是这样的：

4.2 虚拟环境——每个项目一个“小房间”

你有没有遇到过这种情况：项目A需要pyserial 3.4，项目B需要pyserial 3.0，装来装去把系统搞崩了？

虚拟环境就是解决这个问题的。它给每个项目创建一个独立的Python环境，互不干扰。

4.2.1 venv——Python自带的方案

从Python 3.3开始，venv就是标准库的一部分了。不需要额外安装，直接用：

# 创建虚拟环境
python -m venv myenv

# 激活（Windows）
myenv\Scripts\activate

# 激活（Linux/Mac）
source myenv/bin/activate

# 退出
deactivate

激活后，命令行前面会出现 (myenv) 提示符。这时候你装的所有包都只在这个环境里生效。

4.2.2 为什么我后来改用Poetry？

venv虽然简单，但有个痛点：依赖管理全靠手写requirements.txt。项目大了以后，版本冲突、依赖嵌套，查起来特别头疼。

Poetry把虚拟环境创建、依赖管理、打包发布全包了。它用 pyproject.toml 统一管理配置，还自动生成 poetry.lock 锁定版本。

安装Poetry：

# 推荐方式（避免污染系统Python）
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

# 或者用pip
pip install poetry

初始化项目：

poetry new my-flash-tool
cd my-flash-tool
poetry add pyserial pyusb
poetry add --dev pytest pyinstaller

看看生成的 pyproject.toml：

[tool.poetry]
name = "my-flash-tool"
version = "0.1.0"
description = "量产烧录脚本"
authors = ["Your Name"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.10"
pyserial = "^3.5"
pyusb = "^1.2"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^7.0"
pyinstaller = "^5.0"

[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

4.3 依赖管理实战——从requirements.txt到Poetry

先看看传统方式怎么做的：

# requirements.txt
pyserial==3.5
pyusb==1.2.0
pywin32==305; platform_system == "Windows"
pyside6==6.5.0

安装：

pip install -r requirements.txt

这种方式的问题在于：你没法保证不同机器上装的是完全一样的版本。特别是那些没有指定精确版本的包，今天装和明天装可能就不一样了。

用Poetry就简单多了：

# 添加依赖
poetry add "pyserial>=3.5,<4.0"

# 安装所有依赖（包括dev）
poetry install

# 只安装生产依赖
poetry install --only main

# 更新依赖
poetry update

Poetry会自动生成 poetry.lock，把这个文件提交到Git里，团队所有人装出来的环境一模一样。

4.4 IDE推荐——工欲善其事，必先利其器

写烧录脚本，IDE选对了能省一半时间。我主要用两个：VS Code和PyCharm。

4.4.1 VS Code——轻量、灵活、免费

如果你经常要在不同项目间切换，或者电脑配置一般，VS Code是首选。

必装插件：

• Python（微软官方）——语法高亮、智能提示、调试
• Pylance——类型检查，能提前发现很多低级错误
• Poetry——在VS Code里直接管理Poetry环境
• GitLens——看代码是谁写的、什么时候改的

配置虚拟环境：

// settings.json
{
  "python.defaultInterpreterPath": "${workspaceFolder}/.venv/Scripts/python.exe",
  "python.terminal.activateEnvironment": true,
  "python.linting.enabled": true,
  "python.linting.pylintEnabled": true
}

4.4.2 PyCharm——功能全面、开箱即用

PyCharm的社区版免费，专业版要钱。但说实话，写烧录脚本社区版完全够用。

PyCharm的优势：

• 内置数据库工具——调试时直接看SQLite数据
• 强大的重构功能——改个变量名，所有引用自动更新
• 远程开发——可以连到产线工控机上调试

我个人是VS Code和PyCharm混着用。写小工具用VS Code，做大项目用PyCharm。没有绝对的好坏，顺手就行。

4.5 本章知识体系

下面这张图把Python环境搭建的核心逻辑串起来了：

4.6 我的推荐配置清单

如果你不想纠结，直接照这个来：

1. Python 3.10——装到 C:\Python310 或 /usr/local/python3.10
2. Poetry——全局安装，每个项目独立环境
3. VS Code + Python插件 + Pylance
4. 项目根目录建 .venv，加到 .gitignore
5. 用 poetry add 管理所有依赖