人工智能编程基础-pipenv 补习课程表
人工智能编程基础：pipenv
一、课程概述
pipenv 是 Python 项目开发中非常重要的依赖管理工具，它整合了 pip 和 virtualenv 的功能，提供了更简单的方式管理项目依赖和虚拟环境。对于希望学习人工智能的开发者来说，掌握 pipenv 是基础且关键的一步，它能够帮助你在开发过程中更好地管理项目环境，避免依赖冲突，确保项目的可重复性和可维护性。
本课程表旨在帮助有工作经验但大学期间未认真学习 pipenv 基础知识的学习者系统地补全这一基础，为后续学习人工智能技术打下坚实基础。课程内容设计遵循 "基础概念→编程实践→应用拓展→高级技术" 的学习路径，强调从易到难、循序渐进，注重知识间的依赖关系和实际应用。
1.1 学习目标
通过本课程的学习，你将能够：
掌握 pipenv 的安装与环境配置：能够在不同操作系统上正确安装 pipenv，并进行基础配置
熟练进行环境管理：创建、激活、管理和删除 Python 虚拟环境
掌握包管理技能：安装、更新和卸载 Python 包，解决包依赖问题
应用高级环境管理技术：克隆环境、迁移环境、使用环境文件等
结合 AI 实际需求：在 pipenv 环境中配置 TensorFlow、PyTorch 等 AI 框架，进行深度学习开发
1.2 学习路径说明
本课程表按照从易到难、知识依赖关系设计，共分为五个学习模块，每个模块包含若干知识点。学习时应严格按照顺序进行，前一个模块是后一个模块的基础。每个知识点都包含学习要求、学习时长建议、学习资源、难点总结、课后练习作业和过关考试，确保全面掌握。
课程内容的安排遵循 "基础概念→编程实践→应用拓展→高级技术" 的学习路径，先掌握 pipenv 的基础概念和安装配置，再学习环境管理和包管理的基本操作，接着深入理解高级环境管理技术，然后学习与其他工具的集成，最后应用所学知识进行人工智能开发环境的配置。
二、学习建议
2.1 学习方法建议
理论与实践结合：pipenv 是一款实践性很强的工具，学习时要注重理论与实践的结合，通过大量的实际操作巩固所学知识。
多阅读官方文档：pipenv 的官方文档是最好的学习资源之一，建议在学习过程中经常查阅官方文档，了解最新功能和最佳实践。
参与开源项目：参与开源项目可以让你接触到实际的软件开发过程，学习团队协作和项目管理经验。
解决实际问题：尝试使用 pipenv 解决实际问题，如数据处理、机器学习、深度学习等，提高应用能力。
持续学习和实践：pipenv 技术发展迅速，要保持持续学习的态度，关注最新的技术发展和应用。
2.2 学习工具推荐
开发工具：强烈建议一边学习理论，一边用编程工具练习！！！
Jupyter Notebook：交互式学习和实践 pipenv 的最佳工具
VSCode：强大的代码编辑和调试工具
PyCharm：专业的 Python 开发环境，适合大型项目
学习资源：
pipenv 官方文档：https://pipenv.pypa.io/
中国大学 MOOC：提供大量优质的 Python 和 pipenv 课程
Coursera 和 edX：提供国际知名大学的相关课程
GitHub：开源项目和代码资源库
辅助工具：
NumPy：科学计算基础库，与 pipenv 紧密集成
Pandas：数据处理和分析工具，与 pipenv 互补
Matplotlib：数据可视化工具，与 pipenv 集成使用
TensorFlow/PyTorch：深度学习框架，与 pipenv 集成使用
2.3 学习进度管理
制定学习计划：根据课程表的安排，制定详细的学习计划，合理分配每天的学习时间，确保按时完成学习目标。
阶段性目标：将整个学习过程分为若干阶段，每个阶段设定明确的学习目标，如完成一个模块的学习并通过相应的过关考试。
学习记录：记录每天的学习内容、遇到的问题和解决方法，便于复习和总结。
定期复习：定期复习已学内容，强化记忆，避免遗忘，特别是核心知识点和操作技能。
模拟考试：在每个模块学习结束后，进行模拟考试，检验学习效果，及时发现和解决问题。
三、鼓励
本课程表系统地梳理了 pipenv 基础编程的核心知识点，从基础概念到高级应用，从环境管理到包管理，覆盖了 pipenv 的各个方面。通过按照本课程表的顺序学习，你将能够全面掌握 pipenv 的核心功能，并能够在人工智能开发场景中高效使用。
pipenv 作为 Python 数据科学和人工智能领域的基础工具，其功能丰富且强大，需要通过系统的学习和实践才能熟练掌握。希望本课程表能够帮助你克服学习困难，建立对 pipenv 的兴趣和信心，为未来的人工智能学习和研究打下坚实的基础。
记住，学习编程是一个循序渐进的过程，需要持续的努力和实践。希望你能够坚持学习，不断实践，最终达到熟练掌握 pipenv 的目标。祝你学习愉快，编程进步！
若过程中有任何疑问，可关注公众号（iLearnAI）进专家群交流，不要放弃！
四、课程表
详细的学习课程如下：
大类 | 序号 | 知识点 | 学习要求 | 学习时长建议 | 学习资源 | 难点总结 | 课后练习 | 过关考试 |
pipenv 安装与基础配置 | 1 | pipenv 概述与安装准备 | 1.了解 pipenv 的概念、特点和应用场景 2.理解 pipenv 与 Python 的关系 3.掌握 pipenv 版本选择的原则 4.能够正确选择适合自己操作系统的 pipenv 版本 | 建议 2 小时（理论学习 1 小时，实践 1 小时） | 1.腾讯云开发者社区《Pipenv：功能强大的 Python 依赖管理工具》 https://cloud.tencent.com/developer/article/2491388 2.CSDN 博客《pipenv，一个集成的依赖与环境管理 Python 库！》 https://blog.csdn.net/2401_83617404/article/details/140574126 3.博客园《告别依赖冲突烦恼！用 Pipenv 打造整洁 Python 开发环境 (附 Miniconda 终极解决方案)》 https://www.cnblogs.com/sk8-j/p/18762678 4.抖音视频《Python 教程：Pipenv - 轻松管理软件包和虚拟环境》 https://www.iesdouyin.com/share/video/7470133132398791975/ | 1.不同操作系统下 pipenv 版本的选择 2.区分 pipenv 与传统依赖管理工具的适用场景 3.理解 pipenv 的核心功能和优势 | 1.访问 pipenv 官方网站，了解最新版本信息 2.分析不同版本 pipenv 的区别和适用场景 3.根据自己的操作系统和需求，确定应下载的 pipenv 版本 | 1.笔试：pipenv 的概念、特点和应用场景 2.应用题：根据给定的操作系统和需求，选择合适的 pipenv 版本并说明理由 |
| 2 | pipenv 安装与验证 | 1.能够在 Windows、macOS 或 Linux 系统上正确安装 pipenv 2.掌握 pipenv 安装过程中的关键选项设置 3.能够验证 pipenv 安装是否成功 4.了解 pipenv 安装后的目录结构 | 建议 3 小时（理论学习 1 小时，实践 2 小时） | 1.腾讯云开发者社区《Pipenv：功能强大的 Python 依赖管理工具》 https://cloud.tencent.com/developer/article/2491388 2.CSDN 博客《pipenv 安装教程：从零开始搭建 Python 开发环境》 https://blog.csdn.net/miracleoa/article/details/120337590 3.抖音视频《pipenv 安装零基础教程 2025 还有什么软件不会安装，打在评论区，大圣隔天就出教程》 https://www.iesdouyin.com/share/video/7498813867154345216/ 4.博客园《告别依赖冲突烦恼！用 Pipenv 打造整洁 Python 开发环境 (附 Miniconda 终极解决方案)》 https://www.cnblogs.com/sk8-j/p/18762678 5.腾讯云开发者社区《Python 数据分析： Pandas 库概述与应用场景之 Series 与 DataFrame 创建指南》 https://cloud.tencent.cn/developer/article/2490612?frompage=seopage&policyId=20240000&traceId=01jy29ca36ttkanccafnqb6k70 | 1.不同操作系统下安装步骤的差异 2.环境变量的配置（尤其是 Windows 系统） 3.安装过程中选项的正确选择 4.安装后的验证方法 | 1.根据自己的操作系统下载并安装 pipenv 2.验证 pipenv 是否安装成功，检查版本信息 3.了解 pipenv 安装后的目录结构，特别是工作目录的位置 | 1.笔试：pipenv 安装步骤和关键选项说明 2.实操：在指定环境下成功安装 pipenv 并验证 |
| 3 | pipenv 基础配置与环境变量设置 | 1.掌握 pipenv 的基础配置方法 2.能够设置 pipenv 的环境变量 3.了解配置文件的作用和位置 4.能够解决 pipenv 安装后的常见问题 | 建议 3 小时（理论学习 1 小时，实践 2 小时） | 1.腾讯云开发者社区《Pipenv：功能强大的 Python 依赖管理工具》 https://cloud.tencent.com/developer/article/2491388 2.CSDN 博客《pipenv 环境变量管理：从基础到高级》 https://blog.csdn.net/gitblog_00111/article/details/148361340 3.博客园《告别依赖冲突烦恼！用 Pipenv 打造整洁 Python 开发环境 (附 Miniconda 终极解决方案)》 https://www.cnblogs.com/sk8-j/p/18762678 4.抖音视频《pipenv 环境变量配置详解》 https://www.iesdouyin.com/share/video/7515400812705697076/ 5.腾讯云开发者社区《Python 数据分析： Pandas 库概述与应用场景之 Series 与 DataFrame 创建指南》 https://cloud.tencent.cn/developer/article/2490612?frompage=seopage&policyId=20240000&traceId=01jy29ca36ttkanccafnqb6k70 | 1.环境变量设置的方法（Windows、macOS、Linux） 2.配置文件的作用和修改方法 3.pipenv 与系统 Python 的冲突处理 4.pipenv 默认工作目录的修改 | 1.设置 pipenv 的环境变量，确保可以在命令行中直接使用 pipenv 命令 2.修改 pipenv 的默认工作目录 3.解决 pipenv 安装后可能出现的常见问题（如命令找不到等） | 1.笔试：pipenv 环境变量设置和配置文件修改方法 2.应用题：根据给定的问题，提出 pipenv 安装后的解决方案 |
pipenv 基础操作 | 4 | pipenv 命令行基础 | 1.了解 pipenv 的基本功能和作用 2.掌握 pipenv 命令行的基本使用方法 3.能够查看 pipenv 的版本信息和配置信息 4.理解 pipenv 的工作原理 | 建议 3 小时（理论学习 1 小时，实践 2 小时） | 1.腾讯云开发者社区《Pipenv：功能强大的 Python 依赖管理工具》 https://cloud.tencent.com/developer/article/2491388 2.CSDN 博客《pipenv 命令完全指南：从安装到依赖管理》 https://blog.csdn.net/gitblog_00003/article/details/148361229 3.掘金《Matplotlib 绘图艺术：从新手到高手的全面指南》 https://juejin.cn/post/7434525301890498560 4.博客园《matplotlib 机器学习绘图》 https://www.cnblogs.com/goldsunshine/p/19045905 5.中国大学 MOOC《Python 编程基础》Matplotlib 部分 https://www.icourse163.org/course/NUDT-1466045161?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_ | 1.pipenv 与 pip 的区别和联系 2.pipenv 命令行的基本语法 3.pipenv 的配置文件（Pipfile）的作用 4.pipenv 的工作流程 | 1.打开命令行工具，练习基本的 pipenv 命令 2.查看 pipenv 的版本信息和配置信息 3.了解 pipenv 的工作原理和基本功能 | 1.笔试：pipenv 的基本功能和命令行语法 2.应用题：根据给定的场景，选择合适的 pipenv 命令 |
| 5 | 环境管理基础 | 1.掌握创建虚拟环境的方法 2.能够激活和停用虚拟环境 3.了解查看已创建环境的方法 4.能够删除不需要的环境 | 建议 5 小时（理论学习 2 小时，实践 3 小时） | 1.腾讯云开发者社区《Python 数据分析： Pandas 库概述与应用场景之 Series 与 DataFrame 创建指南》 https://cloud.tencent.cn/developer/article/2490612?frompage=seopage&policyId=20240000&traceId=01jy29ca36ttkanccafnqb6k70 2.CSDN 博客《pipenv 环境管理实战：从创建到删除》 https://blog.csdn.net/gitblog_00091/article/details/148361329 3.掘金《Matplotlib 绘图艺术：从新手到高手的全面指南》 https://juejin.cn/post/7434525301890498560 4.抖音视频《pipenv 环境管理详解：创建、激活、删除》 https://www.iesdouyin.com/share/video/7371343994913082665/ 5.上海建桥学院信息技术学院《1050041 - 人工智能概论 - 教学进度表 - 英语 B20-11 (专升本)- 孙红 (pdf)》 https://xxjs.gench.edu.cn/_upload/article/files/c2/d6/65635748480ab66fabf8b5131afc/dbe8d93a-faa0-4397-b8ae-c195bc72d8b4.pdf | 1.不同操作系统下激活环境的差异 2.环境名称的规范和注意事项 3.环境管理的基本命令（pipenv shell、pipenv run 等） 4.基础环境与虚拟环境的区别 | 1.创建一个名为 "python39" 的虚拟环境，指定 Python 版本为 3.9 2.激活和停用创建的虚拟环境 3.查看当前系统中所有已创建的环境 4.删除一个不需要的环境 | 1.笔试：环境管理的基本命令和参数 2.应用题：根据要求创建、激活和删除虚拟环境 |
| 6 | 包管理基础 | 1.掌握安装包的方法（pipenv install） 2.能够更新已安装的包（pipenv update） 3.了解卸载包的方法（pipenv uninstall） 4.能够搜索包的信息（pipenv search） | 建议 5 小时（理论学习 2 小时，实践 3 小时） | 1.腾讯云开发者社区《Python 数据分析： Pandas 库概述与应用场景之 Series 与 DataFrame 创建指南》 https://cloud.tencent.cn/developer/article/2490612?frompage=seopage&policyId=20240000&traceId=01jy29ca36ttkanccafnqb6k70 2.CSDN 博客《pipenv 包管理实战：安装、更新与卸载》 https://blog.csdn.net/gitblog_00003/article/details/148361229 3.掘金《Matplotlib 绘图艺术：从新手到高手的全面指南》 https://juejin.cn/post/7434525301890498560 4.抖音视频《pipenv 包管理详解：安装、更新、卸载》 https://www.iesdouyin.com/share/video/7371343994913082665/ 5.上海建桥学院信息技术学院《1050041 - 人工智能概论 - 教学进度表 - 英语 B20-11 (专升本)- 孙红 (pdf)》 https://xxjs.gench.edu.cn/_upload/article/files/c2/d6/65635748480ab66fabf8b5131afc/dbe8d93a-faa0-4397-b8ae-c195bc72d8b4.pdf | 1.包安装的不同方式（指定版本、指定源等） 2.包更新的策略和注意事项 3.包卸载的正确方法 4.搜索包的语法和选项 | 1.在已创建的虚拟环境中安装 numpy、pandas 等常用包 2.更新已安装的包到最新版本 3.卸载一个不需要的包 4.搜索特定版本的包信息 | 1.笔试：包管理的基本命令和参数 2.应用题：根据要求安装、更新和卸载指定的包 |
高级环境管理 | 7 | 环境克隆与迁移 | 1.掌握克隆环境的方法（pipenv lock 和 pipenv install） 2.能够迁移环境到其他设备或平台 3.了解环境文件的导出和导入方法 4.能够解决环境克隆和迁移过程中的常见问题 | 建议 6 小时（理论学习 2 小时，实践 4 小时） | 1.CSDN 博客《pipenv 环境克隆与迁移详解》 https://blog.csdn.net/tekin_cn/article/details/145674416 2.腾讯云开发者社区《Python 数据分析： Pandas 库概述与应用场景之 Series 与 DataFrame 创建指南》 https://cloud.tencent.cn/developer/article/2490612?frompage=seopage&policyId=20240000&traceId=01jy29ca36ttkanccafnqb6k70 3.掘金《Matplotlib 绘图艺术：从新手到高手的全面指南》 https://juejin.cn/post/7434525301890498560 4.博客园《matplotlib 机器学习绘图》 https://www.cnblogs.com/goldsunshine/p/19045905 5.CSDN 博客《Matplotlib 基础入门知识点总结》 https://blog.csdn.net/xx_studying/article/details/127855567 | 1.环境克隆的命令参数和选项 2.环境迁移的步骤和注意事项 3.环境文件的格式和内容 4.跨平台迁移的兼容性问题 | 1.克隆一个已有的环境 2.导出当前环境的配置文件（Pipfile 和 Pipfile.lock） 3.在另一台设备上导入环境配置文件，创建相同的环境 4.解决环境克隆和迁移过程中可能出现的问题 | 1.笔试：环境克隆和迁移的方法和步骤 2.应用题：根据要求克隆和迁移指定的环境 |
| 8 | 高级环境管理技术 | 1.掌握环境路径自定义的方法 2.能够管理环境变量 3.了解离线环境搭建的方法 4.能够解决环境管理中的高级问题 | 建议 7 小时（理论学习 3 小时，实践 4 小时） | 1.CSDN 博客《pipenv 高级环境管理：路径自定义与变量管理》 https://blog.csdn.net/gitblog_00111/article/details/148361340 2.CSDN 博客《pipenv 环境搭建全攻略：从零避坑到高阶实战，打造完美 Python 开发环境！》 https://blog.csdn.net/caishuangxi111/article/details/145874521 3.腾讯云开发者社区《pipenv 完全指南：从环境管理到工具集成》 https://cloud.tencent.com/developer/article/2521201?policyId=1004 4.博客园《iSunXiaoXiao - 博客园》 https://www.cnblogs.com/iSun520/p/18743457 5.腾讯云开发者社区《Python 数据分析： Pandas 库概述与应用场景之 Series 与 DataFrame 创建指南》 https://cloud.tencent.cn/developer/article/2490612?frompage=seopage&policyId=20240000&traceId=01jy29ca36ttkanccafnqb6k70 | 1.环境路径自定义的方法和注意事项 2.环境变量管理的高级技巧 3.离线环境搭建的步骤和应用场景 4.环境管理中的常见高级问题及解决方法 | 1.创建一个自定义路径的虚拟环境 2.管理环境中的环境变量，设置和取消特定的环境变量 3.搭建一个离线环境，安装所需的包 4.解决环境管理中的高级问题（如权限问题、文件损坏等） | 1.笔试：高级环境管理的方法和技术 2.应用题：根据要求创建自定义路径的环境，并解决可能出现的问题 |
| 9 | 环境文件管理 | 1.掌握环境文件的导出方法（pipenv lock） 2.能够创建和编辑环境文件（Pipfile） 3.了解环境文件的结构和内容 4.能够使用环境文件创建和更新环境 | 建议 6 小时（理论学习 2 小时，实践 4 小时） | 1.CSDN 博客《pipenv 环境克隆与迁移详解》 https://blog.csdn.net/tekin_cn/article/details/145674416 2.CSDN 博客《pipenv 使用指南，涵盖环境管理、包管理 、常用命令及最佳实践》 https://blog.csdn.net/wamp0001/article/details/147561884 3.腾讯云开发者社区《pipenv 完全指南：从环境管理到工具集成》 https://cloud.tencent.com/developer/article/2521201?policyId=1004 4.博客园《iSunXiaoXiao - 博客园》 https://www.cnblogs.com/iSun520/p/18743457 5.腾讯云开发者社区《Python 数据分析： Pandas 库概述与应用场景之 Series 与 DataFrame 创建指南》 https://cloud.tencent.cn/developer/article/2490612?frompage=seopage&policyId=20240000&traceId=01jy29ca36ttkanccafnqb6k70 | 1.环境文件的结构和内容规范 2.环境文件中依赖关系的表示方法 3.使用环境文件创建和更新环境的方法 4.环境文件在团队协作和项目管理中的应用 | 1.导出当前环境的配置文件 2.编辑环境文件，添加或删除特定的包依赖 3.使用编辑后的环境文件创建新的环境 4.更新现有环境以匹配环境文件的配置 | 1.笔试：环境文件管理的方法和技术 2.应用题：根据要求导出、编辑和使用环境文件 |
集成应用 | 10 | pipenv 与 Jupyter Notebook 集成 | 1.掌握在 pipenv 中安装和配置 Jupyter Notebook 的方法 2.能够在 Jupyter Notebook 中使用不同的虚拟环境 3.了解 Jupyter Notebook 的基本使用方法 4.能够解决集成过程中的常见问题 | 建议 8 小时（理论学习 3 小时，实践 5 小时） | 1.腾讯云开发者社区《Python 数据分析： Pandas 库概述与应用场景之 Series 与 DataFrame 创建指南》 https://cloud.tencent.cn/developer/article/2490612?frompage=seopage&policyId=20240000&traceId=01jy29ca36ttkanccafnqb6k70 2.掘金《Matplotlib 绘图艺术：从新手到高手的全面指南》 https://juejin.cn/post/7434525301890498560 3.抖音视频《AI 训练师实操环境！pipenv+Jupyter 教程》 https://www.iesdouyin.com/share/video/7515400812705697076/ 4.抖音视频《Jupyter 有哪些使用技巧，1 分钟带你全面了解》 https://www.iesdouyin.com/share/video/7482604144281373964/ 5.抖音视频《介绍 JupyterNotebook 代码编辑页面的操作，运行管理页面的操作》 https://www.iesdouyin.com/share/video/7262192723090787647/ | 1.Jupyter Notebook 的安装和配置方法 2.将虚拟环境添加到 Jupyter Notebook 内核的步骤 3.Jupyter Notebook 的基本操作和快捷键 4.集成过程中的常见问题及解决方法 | 1.在 pipenv 中安装 Jupyter Notebook 2.将已创建的虚拟环境添加到 Jupyter Notebook 的内核中 3.使用 Jupyter Notebook 创建和运行 Python 代码 4.解决集成过程中可能出现的问题（如内核无法启动等） | 1.笔试：pipenv 与 Jupyter Notebook 集成的方法和步骤 2.应用题：根据要求在 Jupyter Notebook 中使用指定的虚拟环境 |
| 11 | pipenv 与深度学习框架集成 | 1.掌握在 pipenv 中安装和配置 TensorFlow 的方法 2.能够在 pipenv 中安装和配置 PyTorch 3.了解 GPU 环境配置的方法和要求 4.能够解决框架集成过程中的常见问题 | 建议 10 小时（理论学习 4 小时，实践 6 小时） | 1.脚本之家《pipenv 虚拟环境中安装 cudatoolkit 和 cudnn 包并配置 tensorflow-gpu 的教程》 https://m.jb51.net/python/3367392w5.htm 2.掘金《AI 大模型应用实战之 GPU 加速实战：手把手教你配置 TensorFlow/PyTorch 深度学习环境》 https://juejin.cn/post/7511660336653320192 3.51CTO 博客《pipenv tensorflow 不支持 gpu_jowvid 的技术博客》 https://blog.51cto.com/u_13539/13571749 4.抖音视频《30 分钟搞懂 tensorflow 深度学习框架，零基础教学 从环境配置到模型搭建、训练、推理、可视化，手把手带你搭建环境，安装 tensorflow-gpu 或 cpu 版本，从小白角度逐行讲解代码，从数据载入到用 tensorflow 搭建模型、进行模型训练、优化模型、推理、可视化推理结果》 https://www.iesdouyin.com/share/video/7493799564248468771/ 5.抖音视频《TensorFlow 模型训练环境安装》 https://www.iesdouyin.com/share/video/7499068332415388928/ | 1.TensorFlow 和 PyTorch 的安装方法和版本选择 2.GPU 环境配置的步骤和要求（CUDA、cuDNN 等） 3.框架版本与 CUDA/cuDNN 版本的兼容性问题 4.框架集成过程中的常见问题及解决方法 | 1.在 pipenv 中创建专门用于深度学习的虚拟环境 2.安装和配置 TensorFlow（CPU 和 GPU 版本） 3.安装和配置 PyTorch（CPU 和 GPU 版本） 4.解决框架集成过程中可能出现的问题 | 1.笔试：深度学习框架集成的方法和步骤 2.应用题：根据要求安装和配置指定版本的深度学习框架 |
| 12 | 企业级环境管理实践 | 1.了解企业级环境管理的最佳实践 2.掌握多环境协同管理的方法 3.了解环境隔离和安全性的重要性 4.能够应用环境管理技术解决实际问题 | 建议 10 小时（理论学习 4 小时，实践 6 小时） | 1.企业文档《Generating custom pipenv installers》 https://enterprise-docs.anaconda.com/en/5.5.0/admin/custom-installer.html 2.企业文档《pipenv Enterprise Admin Consoles》 https://enterprise-docs.anaconda.com/en/latest/admin/consoles.html 3.CSDN 文库《【企业级部署】pipenv 自动化部署策略：多用户环境管理技巧》 https://wenku.csdn.net/column/5v94984dv4 4.CSDN 文库《【企业级 Python 包管理】:pipenv 解决方案，优化大规模项目管理流程》 https://wenku.csdn.net/column/1f85eg6m0b 5.腾讯云开发者社区《pipenv 完全指南：从环境管理到工具集成》 https://cloud.tencent.com/developer/article/2521201?policyId=1004 | 1.企业级环境管理的最佳实践和标准流程 2.多环境协同管理的方法和工具 3.环境隔离和安全性的技术实现 4.环境管理在实际项目中的应用案例和解决方案 | 1.设计一个企业级项目的环境管理方案 2.实现多环境的协同管理和版本控制 3.应用环境隔离和安全性技术保护项目环境 4.解决企业级环境管理中的实际问题 | 1.笔试：企业级环境管理的最佳实践和技术 2.应用题：根据实际项目需求，设计环境管理方案 |
高级应用与项目实践 | 13 | 环境优化与性能调优 | 1.掌握环境优化的方法和技术 2.能够进行环境性能调优 3.了解 pipenv 与 pip 的协同使用技巧 4.能够解决环境优化和调优中的常见问题 | 建议 10 小时（理论学习 4 小时，实践 6 小时） | 1.CSDN 博客《pipenv 使用指南，涵盖环境管理、包管理 、常用命令及最佳实践》 https://blog.csdn.net/wamp0001/article/details/147561884 2.CSDN 博客《pipenv 环境搭建全攻略：从零避坑到高阶实战，打造完美 Python 开发环境！》 https://blog.csdn.net/caishuangxi111/article/details/145874521 3.腾讯云开发者社区《pipenv 完全指南：从环境管理到工具集成》 https://cloud.tencent.com/developer/article/2521201?policyId=1004 4.博客园《iSunXiaoXiao - 博客园》 https://www.cnblogs.com/iSun520/p/18743457 5.腾讯云开发者社区《Python 数据分析： Pandas 库概述与应用场景之 Series 与 DataFrame 创建指南》 https://cloud.tencent.cn/developer/article/2490612?frompage=seopage&policyId=20240000&traceId=01jy29ca36ttkanccafnqb6k70 | 1.环境优化的方法和策略 2.性能调优的技术和工具 3.pipenv 与 pip 协同使用的最佳实践 4.环境优化和调优中的常见问题及解决方法 | 1.优化已创建的虚拟环境，提高性能和稳定性 2.应用 pipenv 与 pip 的协同使用技巧解决依赖问题 3.解决环境优化和调优过程中可能出现的问题 4.比较不同优化策略的效果 | 1.笔试：环境优化和性能调优的方法和技术 2.应用题：根据要求优化和调优指定的环境 |
| 14 | 自动化部署与持续集成 | 1.掌握环境自动化部署的方法 2.了解持续集成和持续部署（CI/CD）中的环境管理 3.能够编写自动化部署脚本 4.能够解决自动化部署过程中的常见问题 | 建议 12 小时（理论学习 5 小时，实践 7 小时） | 1.企业文档《Generating custom pipenv installers》 https://enterprise-docs.anaconda.com/en/5.5.0/admin/custom-installer.html 2.企业文档《pipenv Enterprise Admin Consoles》 https://enterprise-docs.anaconda.com/en/latest/admin/consoles.html 3.CSDN 文库《【企业级部署】pipenv 自动化部署策略：多用户环境管理技巧》 https://wenku.csdn.net/column/5v94984dv4 4.CSDN 文库《【企业级 Python 包管理】:pipenv 解决方案，优化大规模项目管理流程》 https://wenku.csdn.net/column/1f85eg6m0b 5.腾讯云开发者社区《pipenv 完全指南：从环境管理到工具集成》 https://cloud.tencent.com/developer/article/2521201?policyId=1004 | 1.环境自动化部署的方法和工具 2.CI/CD 流程中的环境管理策略 3.自动化部署脚本的编写和调试 4.自动化部署在实际项目中的应用案例和解决方案 | 1.编写自动化部署脚本，实现环境的自动创建和配置 2.集成环境管理到 CI/CD 流程中 3.解决自动化部署过程中可能出现的问题 4.比较不同自动化部署工具的优缺点 | 1.笔试：自动化部署和持续集成的方法和技术 2.应用题：根据要求设计和实现环境的自动化部署 |
| 15 | 综合项目实践 | 1.能够综合应用 pipenv 的各种功能进行项目开发 2.能够设计和管理复杂的项目环境 3.了解项目环境管理的最佳实践 4.能够解决项目实践中的实际问题 | 建议 15 小时（理论学习 6 小时，实践 9 小时） | 1.企业文档《Generating custom pipenv installers》 https://enterprise-docs.anaconda.com/en/5.5.0/admin/custom-installer.html 2.企业文档《pipenv Enterprise Admin Consoles》 https://enterprise-docs.anaconda.com/en/latest/admin/consoles.html 3.CSDN 文库《【企业级部署】pipenv 自动化部署策略：多用户环境管理技巧》 https://wenku.csdn.net/column/5v94984dv4 4.CSDN 文库《【企业级 Python 包管理】:pipenv 解决方案，优化大规模项目管理流程》 https://wenku.csdn.net/column/1f85eg6m0b 5.腾讯云开发者社区《pipenv 完全指南：从环境管理到工具集成》 https://cloud.tencent.com/developer/article/2521201?policyId=1004 | 1.综合项目环境的设计和管理方法 2.复杂项目中的环境隔离和依赖管理 3.项目环境管理的最佳实践和标准流程 4.项目实践中的实际问题及解决方案 | 1.设计一个复杂项目的环境管理方案 2.实现项目环境的自动化部署和管理 3.解决项目实践中可能出现的环境管理问题 4.编写项目环境管理文档和操作指南 | 1.笔试：综合项目实践的方法和技术 2.应用题：根据要求设计和管理复杂项目的环境 |
参考资料
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[2] Pipenv 环境搭建与依赖管理指南-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_46903933/article/details/148795832
[3] Pipenv:功能强大的Python依赖管理工具-腾讯云开发者社区-腾讯云 https://cloud.tencent.com/developer/article/2491388
[4] 【pipenv】 快速入门，超全面的pipenv教程!(教你如何快速创建python虚拟环境!)_pipenv使用教程-CSDN博客 https://blog.csdn.net/miracleoa/article/details/120337590
[5] Python 项目依赖管理秘籍:Pipenv 实战与多工具解析_python pipenv-CSDN博客 https://blog.csdn.net/tekin_cn/article/details/145674416
[6] Python 教程：Pipenv - 轻松管理软件包和虚拟环境-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7470133132398791975/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=0®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=IlzM2wyl0vAAEoCHcHaYM0lqrsgI0VKnj0UQNTuaL2g-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756563374&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1
[7] 2025大模型系列教程零基础到精通，看完这篇就够了学完即实战-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7480171998035938572/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7480171970294778636®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=slKAmrMeLNHlAyeqboTBGED6U8U9DtxYuMRsfvPNh6o-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756563374&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1
[8] Working With Pipenv https://realpython.com/courses/working-with-pipenv/
[9] Pipenv Courses and Certifications https://www.classcentral.com/subject/pipenv
[10] Python 3 完整学习路线图(从入门到精通) - 红尘过客2022 - 博客园 https://www.cnblogs.com/hcgk/p/18901856
[11] pipenv使用教程(非常详细) - C语言中文网 https://c.biancheng.net/view/20wwrkm.html
[12] Python虚拟环境管理工具:Pipenv_python pipenv-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_48321392/article/details/144219378
[13] Python学路线-CSDN博客 https://blog.csdn.net/w_t_y_y/article/details/144909208
[14] Pipenv 项目全面解析:从基础使用到高级技巧-CSDN博客 https://blog.csdn.net/gitblog_00091/article/details/148361329
[15] pipenv，一个无敌的 Python 库!_python pipenv-CSDN博客 https://blog.csdn.net/2401_83617404/article/details/140574126
[16] 一键安装所有Python库?Pipenv，你的项目救星!_pipenv pipfile-CSDN博客 https://blog.csdn.net/pythondh1/article/details/138178983
[17] Pipenv:Python开发人员工作流_pipenv做ai开发-CSDN博客 https://blog.csdn.net/chenvast/article/details/78803275
[18] Pipenv 命令完全指南:从安装到依赖管理-CSDN博客 https://blog.csdn.net/gitblog_00003/article/details/148361229
[19] Pipenv项目安全实践指南:从依赖管理到供应链防护-CSDN博客 https://blog.csdn.net/gitblog_00111/article/details/148361340
[20] 告别依赖冲突烦恼!用Pipenv打造整洁Python开发环境(附Miniconda终极解决方案) - SK8-j - 博客园 https://www.cnblogs.com/sk8-j/p/18762678
[21] Pipenv实践——最好用的python虚拟环境和包管理工具_pipenv pipfile packages-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_36020968/article/details/86167279
[22] 让uv管理Python的一切。-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7515003159371156794/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7515003121093970722®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=T21ZQyxUN3raOAxF5ntaHJPg0o9UfRzcxgznsopKEVk-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756563577&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1
[23] SQS绿标标准，助力产品EUDR合规！-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7542676094059941154/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7542675957427669810®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=ZS22uIngMwT10heuf2J6bLxs5gIGr7ZbRA_9frVW4mw-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756563577&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1
[24] Pipenv项目中的凭证管理最佳实践指南-CSDN博客 https://blog.csdn.net/gitblog_00750/article/details/148361234
[25] python程序如何保证安全 – PingCode https://docs.pingcode.com/ask/1153696.html
[26] 由virtualenv转pipenv,轻松管理多个Python环境_pipenv virtualenv-CSDN博客 https://blog.csdn.net/jason_wangying/article/details/119704427
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[28] 智能体在安全领域的应用实践 百度副总裁、北京人工智能产业联盟人工智能安全专委会主任 陈洋：智能体在安全领域的应用实践-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7513776440324672802/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7513776683153935123®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=sm6WY0DHGj7TZeljaqnHBo6lnEZpOSm5qObZxlkWViA-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756563735&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1
[29] 2025年7月典型事故警示案例，以案为鉴，警钟长鸣！ 2025年7月典型事故警示案例，以案为鉴，警钟长鸣！-抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7543876299954130219/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7543876433865624320®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=N91ifAV6ItjZhOcPZyIMx.8vEisPj3R60ieZwsbFgN0-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756563735&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1
[30] 【CI_CD流程构建】:轻松搭建Python和DeepSeek的持续集成与持续部署流程 - CSDN文库 https://wenku.csdn.net/column/24rt31qbt9
[31] CircleCI Python/Django 示例项目常见问题解决方案-CSDN博客 https://blog.csdn.net/gitblog_00949/article/details/145179073
[32] 【自动化构建与依赖管理实战】:pipenv在CI_CD中的高级应用 - CSDN文库 https://wenku.csdn.net/column/13rxnngjtq
[33] 流处理、实时分析与RAG驱动的Python ETL框架:构建智能数据管道(下) - 教程 - yfceshi - 博客园 https://www.cnblogs.com/yfceshi/p/19047866
[34] ECS中BlueGreen Deployment部署环境与CI集成教程 - CSDN文库 https://wenku.csdn.net/doc/3jxxtbhbt0
[35] #pipelines #kubernetes -抖音 https://www.iesdouyin.com/share/video/7315038485243530522/?did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&from_aid=1128&from_ssr=1&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&mid=7315038720489835302®ion=&scene_from=dy_open_search_video&share_sign=P.pOhv.8NKjsrSvLd2YL40cC3Q2ogE0P89GNybIiEYs-&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D&share_version=280700&titleType=title&ts=1756563735&u_code=0&video_share_track_ver=&with_sec_did=1
[36] Install Python, pipenv and Pipfile packages https://github.com/marketplace/actions/install-python-pipenv-and-pipfile-packages
[37] Python Pipenv Action https://github.com/marketplace/actions/python-pipenv-action
[38] redefine-action https://github.com/marketplace/actions/redefine-action
[39] Use pipenv commands in your GitHub Actions Workflow https://github.com/VaultVulp/action-pipenv
[40] Minimal example of how to use pipenv with docker. https://github.com/dfederschmidt/docker-pipenv-sample
[41] CI/CD Pipeline Template for Data Projects https://github.com/zoltan-nz/ci-cd-pipeline-template-for-data-projects
[42] Tutorial: Create and run your first GitLab CI/CD pipeline https://gitlab-org.gitlab.io/technical-writing-group/gitlab-docs-hugo/ci/quick_start/
[43] Get started with GitLab CI/CD | GitLab https://docs.gitlab.com/ee/ci/?ref=clintmcmahon.com
[44] Tutorial: Build and sign Python packages with GitLab CI/CD https://docs.gitlab.com/user/packages/package_registry/pypi_cosign_tutorial/
[45] CI/CD steps https://docs.gitlab.com/ci/steps/
