Cursor新手必看：快速配置Python环境指南

Python作为当今最热门的编程语言之一，在数据分析、人工智能、Web开发等诸多领域都有着广泛应用。而Cursor则是一款功能强大的编程工具，支持多种语言开发，其代码补全、语法高亮等功能，能显著提升开发效率。对于新手而言，在Cursor中快速配置好Python环境，是开启编程之旅的重要一步。本文就将详细为大家介绍这一过程。

##1. Python与Cursor的关系
Python是一种编程语言，要运行.py文件，就必须安装编译环境。而Cursor是一款编程工具，支持多种语言的开发工作，并提供了诸如代码补全、语法高亮等实用功能，方便开发者编写代码。两者相辅相成，并不冲突。当我们配置好Python环境后，便能够在Cursor中高效地编写和运行Python代码。

1. 配置Python编译环境

通常来说，Python环境配置主要有两种方式：直接安装Python或者使用Anaconda（这里更推荐使用其简化版Miniconda）。

1.1 直接安装Python

1. 从Python官网(https://www.python.org/)下载安装包，然后按照提示一步步完成安装。本次训练营主要试用Python 3.11.9版本，下载链接为(https://www.python.org/downloads/release/python - 3119/) 。
2. 创建虚拟环境：使用命令python3 -m venv 20250306_LangChain （你可以根据自己喜好选择名字） ，也可以创建另一个如python3 -m venv 20250306_LlamaIndex。
3. 激活环境：
   • mac/linux系统：首先进入刚创建的虚拟环境目录，例如20250306_LangChain，然后执行source 20250306_LangChain/bin/activate 。
   • Windows系统：进入20250306_LangChain\Scripts\activate 。

1.2 使用Miniconda

Anaconda是一个数据科学平台，它集成了Python以及众多数据计算库，还支持虚拟环境管理。不过，Anaconda安装包较大，安装时间较长。相比之下，Miniconda作为Anaconda的简化版，占用空间更小，更适合新手使用。

1. 下载安装Miniconda：访问Miniconda官方下载页面(https://www.anaconda.com/docs/getting - started/miniconda/install#quickstart - install - instructions) 。
   • 下载：在命令行中输入wget "https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3 - latest - Windows - x86_64.exe" - outfile ".\miniconda.exe" 。
   • 安装：执行Start - Process - FilePath ".\miniconda.exe" - ArgumentList "/S", "/D = D:\python\miniconda3" - Wait 。这里解释一下/D = D:\python\miniconda3参数：
     • /D是Miniconda安装程序的命令行参数，用于指定安装目标目录。
     • D:\python\miniconda3是你希望将Miniconda安装到的路径。请确保该路径存在，如果不存在，安装程序可能会尝试创建它。

2 新建conda环境

打开Anaconda Prompt（在windows搜索框中输入Anaconda Prompt），输入conda env list，若无报错并显示环境列表，则表示安装成功，如(base) C:\Users\FLY>conda env list，显示# conda environments: # base * D:\python\miniconda3 。接着，新建conda环境，使用命令conda create -n rag - base python = 3.11.9 ，然后激活环境conda activate rag - base。

在Cursor中配置Python

1. 打开Cursor，点击箭头所指的按钮。
2. 打开Cursor命令面板 (Command Palette)，快捷键为Ctrl + Shift + P 。
3. 在输入框中输入Python，找到对应的Python解释器。
   

安装项目依赖

进入项目依赖requirements_XXX.txt所在目录，执行pip install -r requirements_XXX.txt ，至此，你便完成了在Cursor中Python环境的配置以及项目依赖的安装，可以开始愉快地编写Python代码啦！希望这篇文章能帮助新手朋友们顺利开启在Cursor中的Python编程之旅。