第3章：开发环境搭建项目实战 / 《使用 LangGraph, FastAPI, MCP and Docker 构建通用 AI 智能体》

文章目录

• 第3章：开发环境搭建&项目实战 / 《使用 LangGraph, FastAPI, MCP and Docker 构建通用 AI 智能体》
• 第3章：开发环境搭建
• • 3.1 Python开发环境配置
  • • Python版本选择：3.10+特性与兼容性
    • • Python 3.10+的新特性
      • 版本兼容性考虑
      • 推荐配置
    • 开发工具：VS Code/PyCharm配置、插件推荐
    • • VS Code配置
      • PyCharm配置
      • 通用开发工具配置
    • 虚拟环境：venv、conda、poetry对比
    • • venv（Python标准虚拟环境）
      • conda（Anaconda虚拟环境）
      • poetry（现代Python包管理）
      • 对比总结
      • 推荐方案
    • 依赖管理：requirements.txt、pyproject.toml
    • • requirements.txt
      • pyproject.toml
      • 依赖管理最佳实践
      • 多环境依赖管理
    • 小结
  • 3.2 虚拟环境与依赖管理
  • • 虚拟环境最佳实践：隔离开发、测试、生产环境
    • • 环境隔离的重要性
      • 多环境策略
      • 虚拟环境创建脚本
      • 环境切换工具
    • 依赖版本管理：锁定版本、更新策略、冲突解决
    • • 版本锁定策略
      • 更新策略
      • 冲突解决策略
    • 包管理工具：pip、pipenv、poetry详细使用
    • • pip（Python包安装器）
      • pipenv（Python开发工作流工具）
      • poetry（现代Python包管理）
    • 私有包管理：私有PyPI服务器配置
    • • 使用pypiserver搭建私有仓库
      • 使用devpi搭建企业级仓库
      • 使用Nexus Repository Manager
      • 私有包管理最佳实践
    • 小结
  • 3.3 开发工具链选择
  • • 代码质量工具：black、isort、flake8、mypy
    • • black：代码格式化工具
      • isort：导入排序工具
      • flake8：代码风格检查工具
      • mypy：静态类型检查工具
      • 集成代码质量工具
    • 测试工具：pytest、coverage、tox
    • • pytest：Python测试框架
      • coverage：测试覆盖率工具
      • tox：多环境测试工具
    • 文档工具：Sphinx、MkDocs、Jupyter Notebook
    • • Sphinx：专业文档生成工具
      • MkDocs：现代文档工具
  • Using poetry
  • From Source
• docs/api/agent.md
• Agent API
• • • 调试工具：pdb、ipdb、debugpy、LangSmith
    • • pdb：Python调试器
      • ipdb：增强的IPython调试器
      • debugpy：VS Code调试器
      • LangSmith：LangChain调试和监控平台
    • 小结
  • 3.4 测试环境配置
  • • 测试金字塔：单元测试、集成测试、端到端测试
    • • 测试金字塔概念
      • 智能体系统测试策略
    • 测试数据管理：fixture、factory、mock数据
    • • pytest fixture
      • 测试数据工厂
      • Mock数据管理
    • 异步测试配置：asyncio、pytest-asyncio
    • • asyncio测试基础
      • pytest-asyncio配置
      • 异步测试最佳实践
    • 测试环境容器化：Docker Compose测试环境
    • • 测试环境Docker配置
      • 测试环境管理脚本
      • CI/CD集成测试环境
    • 小结