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个人网站维护费用,互联国际网站,为何建设银行的网站登不上去,邢台有几个县在 WSL 中通过 VSCode/CursorCond 虚拟环境运行 Python 代码 全教程本文基于你已安装 WSL的前提#xff0c;重点讲解「WSL 中安装 Miniconda→创建 Python 虚拟环境→VSCode/Cursor 连接 WSL 并使用 conda 环境运行代码」的完整流程#xff0c;步骤精准可落地。一、核心前提已…在 WSL 中通过 VSCode/CursorCond 虚拟环境运行 Python 代码 全教程本文基于你已安装 WSL的前提重点讲解「WSL 中安装 Miniconda→创建 Python 虚拟环境→VSCode/Cursor 连接 WSL 并使用 conda 环境运行代码」的完整流程步骤精准可落地。一、核心前提已启用 WSL2Ubuntu/Debian 等发行版且能正常启动终端Windows 端已安装 VSCode/Cursor建议最新版本网络通畅需下载 Miniconda 和 Python 包。二、步骤 1在 WSL 中安装 MinicondaWSL 默认无 conda 环境需先安装轻量版 Miniconda替代 Anaconda节省空间。1. 打开 WSL 终端按下Win R输入wsl回车或直接打开 Ubuntu 终端确保当前为普通用户避免全程 root 操作。2. 下载 Miniconda 安装包执行以下命令下载适配 Linuxx86_64的 Miniconda3 安装包2024 版bash运行# 下载Miniconda安装脚本国内镜像加速推荐 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh # 若wget未安装先执行sudo apt install -y wget3. 执行安装脚本bash运行# 运行安装脚本bash而非sh避免兼容性问题 bash miniconda.sh4. 安装交互步骤关键按Enter阅读许可协议连续按Space跳过最后输入yes同意选择安装路径默认/home/你的用户名/miniconda3直接按Enter即可无需修改关键安装完成后会提示Do you wish to initialize Miniconda3 by running conda init?输入yes自动配置环境变量避免后续 conda 命令找不到安装完成后删除安装脚本可选rm miniconda.sh。5. 验证 Miniconda 安装关闭当前 WSL 终端重新打开让环境变量生效执行以下命令若输出 conda 版本号则安装成功bash运行conda --version # 示例输出conda 24.5.0首次启动终端会显示(base)前缀说明默认激活了 base 环境后续可关闭见下方优化。6. 可选优化 conda 默认行为默认每次打开终端都会激活 base 环境可关闭bash运行conda config --set auto_activate_base false关闭后重新打开终端(base)前缀消失需手动激活环境。三、步骤 2在 WSL 中创建 conda Python 虚拟环境1. 可选配置 conda 国内镜像加速下载避免下载 Python 包时速度慢配置清华镜像bash运行# 创建conda配置文件 mkdir -p ~/.condarc # 写入镜像配置覆盖原有内容 cat ~/.condarc EOF channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud EOF # 清除缓存 conda clean -i2. 创建 conda 虚拟环境bash运行# 创建名为python_wsl_env的环境指定Python版本推荐3.10/3.11 conda create -n python_wsl_env python3.10 -y # 参数说明 # -n环境名称自定义如py310、my_project # python3.10指定Python版本 # -y自动确认所有安装选项无需手动输入yes3. 管理 conda 虚拟环境常用命令操作命令激活环境conda activate python_wsl_env退出环境conda deactivate查看所有环境conda info --envs或conda env list删除环境谨慎conda remove -n python_wsl_env --all -y安装包激活后conda install numpy pandas -y用 pip 安装包激活后pip install requests4. 验证虚拟环境激活环境后执行以下命令确认 Python 路径指向 conda 环境bash运行conda activate python_wsl_env # 查看Python路径 which python # 示例输出/home/你的用户名/miniconda3/envs/python_wsl_env/bin/python # 查看Python版本 python --version # 示例输出Python 3.10.14四、方案 1VSCode 连接 WSLconda 环境运行 Python1. 安装 VSCode 必备插件打开 Windows 端 VSCode在左侧「扩展商店」CtrlShiftX安装Remote - WSL微软官方核心插件用于连接 WSLPython微软官方支持 conda 环境识别、代码运行 / 调试Pylance自动随 Python 插件安装增强 Python 语法提示。2. 连接 VSCode 到 WSL方式 1命令面板连接按下CtrlShiftP打开命令面板输入「WSL: Connect to WSL」选择你的 WSL 发行版如 Ubuntu-22.04等待连接完成VSCode 左下角会显示「WSL: Ubuntu-22.04」表示已进入 WSL 环境。方式 2WSL 终端启动 VSCode打开 WSL 终端激活 conda 环境可选进入项目目录bash运行cd ~ # 进入用户主目录或自定义项目目录如mkdir -p ~/python_project cd ~/python_project code . # 在当前目录启动VSCode自动连接WSL3. 打开 WSL 项目目录点击 VSCode 左侧「资源管理器」CtrlShiftE→「打开文件夹」选择 WSL 中的目录如~/python_project点击「确定」若提示「信任此文件夹」选择「是」否则无法正常运行代码。4. 选择 conda 虚拟环境作为解释器按下CtrlShiftP输入「Python: Select Interpreter」在弹出的列表中找到并选择你的 conda 环境✅ 正确路径示例~/miniconda3/envs/python_wsl_env/bin/python❌ 避免选系统 Python/usr/bin/python3或 base 环境选择后VSCode 右下角会显示「Python 3.10.14 (python_wsl_env: conda)」表示配置成功。5. 运行 / 调试 Python 代码步骤 1新建测试文件在 VSCode 中右键项目目录→「新建文件」命名为test_conda.py输入代码python运行import sys import numpy # 若已安装numpy可验证包是否可用 print(Python解释器路径, sys.executable) print(Python版本, sys.version) print(numpy版本, numpy.__version__) # 未安装则注释此行 print(Hello from WSL conda env!)步骤 2运行代码3 种方式右上角运行按钮点击编辑区右上角的「▶️」选择「Run Python File in Terminal」VSCode 底部会打开 WSL 终端输出结果自动激活 conda 环境终端手动运行打开 VSCode 内置终端Ctrl先激活conda环境conda activate python_wsl_env再执行python test_conda.py断点调试在代码行号左侧点击添加断点→按下F5启动调试可逐行执行、查看变量自动使用 conda 环境。五、方案 2Cursor 连接 WSLconda 环境运行 PythonCursor 基于 VSCode 内核配置逻辑与 VSCode 一致仅界面略有差异核心步骤如下1. 安装 Cursor 的 WSL 插件打开 Windows 端 Cursor左侧「扩展商店」CtrlShiftX搜索并安装「Remote - WSL」微软官方插件与 VSCode 通用Cursor 默认内置 Python 支持无需额外安装 Python 插件。2. 连接 Cursor 到 WSL按下CtrlShiftP打开命令面板输入「WSL: Connect to WSL」选择你的 WSL 发行版连接成功后Cursor 左下角显示「WSL: Ubuntu-22.04」。3. 打开 WSL 目录并选择 conda 解释器点击「File → Open Folder」选择 WSL 中的项目目录如~/python_project确认信任按下CtrlShiftP输入「Python: Select Interpreter」选择 conda 环境python_wsl_envCursor 右下角会显示 conda 环境版本配置完成。4. 运行 Python 代码新建test_conda.py同 VSCode 示例代码方式 1右上角运行点击编辑区右上角「▶️ Run」选择「Run Python File in Terminal」终端输出结果方式 2终端运行打开 Cursor 内置终端Ctrl激活conda环境后执行python test_conda.py方式 3AI 辅助运行Cursor 特色选中代码→按下CtrlL打开 AI 窗口→输入「运行这段代码并验证 conda 环境是否生效」AI 会执行代码并返回结果 环境验证信息。六、常见问题与解决方案1. VSCode/Cursor 中找不到 conda 虚拟环境原因conda 环境未被 VSCode/Cursor 识别或解释器路径未刷新解决确保已在 WSL 终端激活过该 conda 环境在 VSCode/Cursor 中执行命令面板→「Python: Refresh Interpreter List」刷新列表手动指定路径命令面板→「Python: Select Interpreter」→「Enter interpreter path」→输入/home/你的用户名/miniconda3/envs/python_wsl_env/bin/python。2. WSL 终端中输入 conda 命令提示「command not found」原因安装 Miniconda 时未选择conda init环境变量未配置解决bash运行# 手动初始化conda ~/miniconda3/bin/conda init bash # 重启终端或执行source ~/.bashrc使配置生效 source ~/.bashrc3. 运行代码提示「ModuleNotFoundError: No module named numpy」原因包安装在 base 环境未安装在当前 conda 环境解决激活目标环境后安装bash运行conda activate python_wsl_env conda install numpy -y4. 终端输出中文乱码解决在 WSL 终端执行以下命令配置 UTF-8 编码bash运行echo export LC_ALLen_US.UTF-8 ~/.bashrc echo export LANGen_US.UTF-8 ~/.bashrc source ~/.bashrc重启 VSCode/Cursor 的 WSL 终端即可。5. 激活 conda 环境提示「CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use conda activate」原因shell 未初始化 conda或使用 zsh 而非 bash解决bash运行# 若用bash conda init bash # 若用zshWSL默认是bash若手动切换过 conda init zsh # 重启终端七、总结WSL 中 conda 环境的核心是「安装 Miniconda→创建虚拟环境→激活使用」VSCode/Cursor 通过「Remote - WSL」插件连接 WSL 后选择 conda 环境的 Python 解释器即可无缝运行代码关键注意所有包需安装在目标 conda 环境中而非 base 环境避免依赖冲突。按照以上步骤你可在 WSL 的隔离环境中安全运行 Python 代码同时利用 VSCode/Cursor 的便捷开发功能调试、AI 辅助等。