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）
