# AI Learning Project 这是一个基于Python和OpenAI的AI学习项目。 ## 环境设置 ### 初次下载项目 如果你是第一次克隆或下载这个项目,请按照以下步骤使用 `uv` 同步虚拟环境和依赖: 1. **确保已安装 uv** ```bash # 如果还没有安装 uv,可以使用以下命令安装 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh ``` 2. **同步虚拟环境和依赖** ```bash # 进入项目目录 cd ai_learning # 使用 uv 同步环境和依赖 uv sync ``` 这个命令会: - 自动创建虚拟环境(如果不存在) - 安装 `pyproject.toml` 中定义的所有依赖 - 根据 `uv.lock` 文件确保依赖版本的一致性 3. **激活虚拟环境** ```bash # 激活虚拟环境 source .venv/bin/activate #Windows用户 .venv/Scripts/activate # 或者使用 uv run 来直接在虚拟环境中运行命令 uv run python your_script.py ``` ### 添加新依赖 如果你希望在项目中添加新的依赖包,请按照以下步骤操作: 1. **添加依赖** ```bash # 添加生产依赖 uv add package_name # 添加开发依赖 uv add --dev package_name # 添加特定版本的依赖 uv add "package_name>=1.0.0" ``` 2. **示例** ```bash # 添加常用的数据科学包 uv add pandas numpy matplotlib # 添加开发工具 uv add --dev pytest black flake8 ``` 3. **更新锁定文件** ```bash # uv add 命令会自动更新 uv.lock 文件 # 如果需要手动更新所有依赖到最新版本 uv lock --upgrade ``` ### 其他常用命令 ```bash # 查看已安装的包 uv pip list # 移除依赖 uv remove package_name # 在虚拟环境中运行命令 uv run python script.py # 在虚拟环境中运行 Jupyter notebook uv run jupyter notebook ``` ## 项目结构 ``` ai_learning/ ├── README.md # 项目说明文档 ├── pyproject.toml # 项目配置和依赖定义 ├── uv.lock # 依赖锁定文件(确保环境一致性) ├── uv.toml # uv 配置文件 └── 林兆新/ # 项目代码目录 ``` ## 使用说明 1. 确保已按照上述步骤设置好环境 2. 激活虚拟环境或使用 `uv run` 命令 3. 开始你的AI学习之旅! ## 注意事项 - 请不要手动编辑 `uv.lock` 文件,它由 uv 自动管理 - 建议将 `.venv/` 目录添加到 `.gitignore` 中(如果使用 Git) - 在团队协作时,确保所有成员都使用 `uv sync` 来保持环境一致性