竞赛背景与意义
- 介绍Python在数据科学、机器学习等领域的重要性
- 环境搭建对于竞赛项目效率的影响
- 常见竞赛平台对Python环境的特殊要求
基础环境准备
- 操作系统选择与优化（Windows/Linux/macOS）
- Python版本选择（3.x推荐版本）
- 解释器安装方式对比（官网安装/包管理器）
# Linux系统通过apt安装示例
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip
虚拟环境管理
- 虚拟环境的重要性与优势
- venv、virtualenv、conda环境对比
- 多版本Python共存方案
# 创建虚拟环境示例
python -m venv competition_env
source competition_env/bin/activate
核心工具链配置
- 包管理工具（pip/pipenv/poetry）
- 开发环境工具（Jupyter/VSCode/PyCharm）
- 依赖管理（requirements.txt/environment.yml）
# requirements.txt示例
numpy>=1.21.0
pandas>=1.3.0
scikit-learn>=0.24.0
竞赛专用库配置
- 数值计算库（NumPy/SciPy）
- 数据处理库（Pandas/Modin）
- 机器学习框架（Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch）
- 可视化工具（Matplotlib/Seaborn/Plotly）
性能优化配置
- BLAS/LAPACK加速配置
- GPU环境配置（CUDA/cuDNN）
- 并行计算工具（Dask/Ray）
- 内存优化技巧
# 检查GPU可用性
nvidia-smi
pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
团队协作配置
- 版本控制（Git/GitHub）
- 容器化方案（Docker）
- 环境共享（Binder/Colab）
- CI/CD集成（GitHub Actions）
常见问题解决方案
- 依赖冲突处理
- 离线环境搭建
- 不同平台兼容性问题
- 竞赛平台特殊限制应对
竞赛环境检查清单
- 基础功能测试脚本
- 性能基准测试方法
- 环境备份与恢复策略
- 最后一分钟问题调试技巧
未来趋势与进阶
- M1/M2芯片优化方案
- WebAssembly Python环境
- 云开发环境（GitHub Codespaces）
- 自动化环境配置工具（Ansible）
