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00 · 环境与 REPL：把学习工具先立起来 — keel 龙骨

语法书不教但每天都要用的事：解释器怎么跑、依赖怎么隔离、怎么用 REPL 做实验。这门课后面的每一章都假设你有一个随手可开的实验环境。

语法书不教但每天都要用的事：解释器怎么跑、依赖怎么隔离、怎么用 REPL 做实验。这门课后面的每一章都假设你有一个随手可开的实验环境。

一、三个运行入口

# 1. 交互式 REPL——学语言的第一工具
python
>>> 1 + 1
2
>>> exit()

# 2. 跑脚本
python hello.py

# 3. 跑模块（后面模块章细讲两者的区别）
python -m json.tool data.json

REPL 是这门课指定的练习方式：每一章的示例都设计成可以直接贴进 REPL 看 output。它比写脚本文件好在即时反馈——一行进去，结果立刻出来，错了立刻改。

REPL 两个高频技巧：

>>> help(dict.get)      # 查任意对象的文档
>>> dir("abc")          # 列出对象支持的所有方法

二、venv：项目依赖隔离

Python 的包默认装进全局解释器——两个项目一个要 requests 2.x 一个要 1.x 就死锁了。venv 给每个项目一个独立的解释器副本：

# 创建（在项目根目录）
python -m venv .venv

# 激活
.venv\Scripts\activate        # Windows
source .venv/bin/activate     # Linux/macOS

# 之后 pip 安装只进这个环境
pip install requests
pip freeze > requirements.txt   # 记录依赖清单

三条纪律：

每个项目一个 venv，永远不要往全局 pip 装包（污染系统，卸不干净）；
requirements.txt（或 pyproject.toml）入库，venv 目录本身不入库；
新机器恢复 = 建新 venv + pip install -r requirements.txt。

bigger 项目还会用 uv / poetry 管理依赖——工具会变，「每项目隔离 + 依赖清单可复现」这个原则不变。

三、脚本 vs 模块：`name` 是什么

每个 Python 文件都有一个内置变量 __name__：

被python 直接运行时：__name__ == "__main__"；
被导入时：__name__ == "模块名"。

# tool.py
def main():
    print("干活")

if __name__ == "__main__":
    main()        # 只在直接运行时执行，被 import 时不执行

这就是「既是库又是脚本」的标准写法：import tool 时只拿到函数，python tool.py 时才跑入口逻辑。后面模块章会展开 import 的细节。

四、调试的第一课：print 之外的三板斧

print(f"{value=}")——f-string 的调试语法，输出 value=123（名值一起）；
breakpoint()——标准库自带的断点，执行到这里进入 pdb 交互调试（n 下一步、p 变量 打印、q 退出）；
type(x) / isinstance(x, T)——搞不清对象是什么先问它。

def buggy(items):
    breakpoint()          # 停在这里，交互式检查 items
    return sum(items)

日志体系（logging）在真实项目里比 print 重要，但学习期 REPL + breakpoint 够用。

五、本章自检

为什么两个项目的依赖会冲突？venv 怎么解决？
python tool.py 和 import tool 时，tool.py 里的 __name__ 分别是什么？
breakpoint() 进入的交互环境里，哪三个命令最常用？

↓下一步：01 章 · 数据结构核心——从「会用」到「用对」。

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