从 Python 新手到能独立写项目，我踩过无数 “命令坑”：明明是安装库，却因命令输错导致依赖冲突；想查看版本，结果报错 “不是内部命令”；清理环境时，误删关键文件……
其实，Python 的核心命令就那么多，掌握高频实用的 ones，能避开 80% 的坑。今天这篇推文，我把踩坑后总结的 44 条必会 Python 命令，按 “基础操作、环境配置、库管理、文件处理、调试优化”5 大场景分类，每条都附用途和避坑要点，新手直接抄着用，少走弯路！
这 10 条命令是 Python 的 “基本功”，无论是运行脚本、查看版本，还是操作交互环境，都离不开它们。
1. 查看 Python 版本
命令：python --version（Windows）/ python3 --version（macOS/Linux）
用途：确认当前使用的 Python 版本，避免版本混淆
避坑：Windows 别用 python3，macOS/Linux 别用 python，否则可能调用旧版本
2. 进入 Python 交互环境
命令：python（Windows）/ python3（macOS/Linux）
用途：快速测试简单代码（如临时计算、验证语法）
避坑：退出时按 Ctrl+Z（Windows）/ Ctrl+D（macOS/Linux），别直接关闭命令行窗口
3. 运行 Python 脚本
命令：python 脚本名.py（Windows）/ python3 脚本名.py（macOS/Linux）
用途：执行写好的 .py 脚本文件
避坑：确保命令行路径和脚本路径一致，否则需写完整路径（如 python D:\test.py）
4. 退出 Python 交互环境
命令：exit() 或 quit()
用途：从交互环境回到命令行
避坑：只在交互环境中用，别写进脚本里，否则脚本运行完会直接退出
5. 打印内容
命令：print("内容")（交互环境 / 脚本中均可）
用途：输出文本、变量值等信息
避坑：必须用英文引号，中文引号会报错；别漏写括号
6. 切换文件夹
命令：cd 路径
用途：在命令行中进入指定文件夹（如脚本所在文件夹）
避坑：Windows 路径用 \（如 cd D:\Scripts），macOS/Linux 用 \（如 cd /Users/test）
7. 查看当前变量 / 函数
命令：dir()（交互环境中）
用途：列出当前定义的变量、导入的模块及可用函数
避坑：仅在交互环境有效，脚本中用会打印一堆无关信息
8. 查看帮助文档
命令：help(对象)（如 help(str)、help(list.append)）
用途：快速查看函数、模块的用法说明
避坑：对象要写准确（如查看列表追加方法，别写成 help(append)）
9. 清空命令行屏幕
命令：clear（Windows/macOS/Linux 通用）
用途：清理命令行中的历史输出，方便查看新内容
避坑：别在脚本里用，仅用于手动清理命令行环境
10. 查看 pip 版本
命令：python -m pip --version（Windows）/ python3 -m pip --version（macOS/Linux）
用途：确认 pip 是否正常，及对应 Python 版本
避坑：确保 pip 和 Python 版本匹配（如 Python3 对应 pip3）
环境配置是新手最容易踩坑的地方，这 8 条命令能帮你管理虚拟环境、切换版本，解决 “依赖冲突” 难题。
1. 创建虚拟环境（venv）
命令：python -m venv 环境名（Windows）/ python3 -m venv 环境名（macOS/Linux）
用途：为项目创建独立的 Python 环境，避免库版本冲突
避坑：环境名建议和项目相关（如 venv_django），避免同名覆盖；全平台通用
2. 激活虚拟环境（Windows）
命令：环境名\Scripts\activate
用途：进入虚拟环境，后续安装的库仅作用于该环境
避坑：激活后命令行前会显示 (环境名)，没显示就是没激活成功
3. 激活虚拟环境（macOS/Linux）
命令：source 环境名/bin/activate
用途：同 Windows 激活命令
避坑：别漏写 source，否则无法激活；激活后安装的库不影响全局环境
4. 退出虚拟环境
命令：deactivate（全平台通用）
用途：从虚拟环境回到全局 Python 环境
避坑：退出后命令行前的 (环境名) 会消失，此时安装库会进入全局环境
5. 创建 conda 虚拟环境
命令：conda create -n 环境名 python=版本（如 conda create -n venv_tf python=3.8）
用途：适合数据科学场景（如 TensorFlow、PyTorch），自动处理依赖
避坑：需先安装 Anaconda；版本号要具体（别只写 python=3）
6. 激活 conda 虚拟环境
命令：conda activate 环境名（全平台通用）
用途：进入 conda 创建的虚拟环境
避坑：无需区分系统，比 venv 更方便管理数据科学库
7. 退出 conda 虚拟环境
命令：conda deactivate（全平台通用）
用途：从 conda 环境回到 base 环境
避坑：退出后别误操作 base 环境的库，避免影响其他项目
8. 查看 Python 安装路径
命令：where python（Windows）/ which python（macOS/Linux）
用途：定位当前使用的 Python 具体位置，解决 “版本混用” 问题
避坑：分不清用的是全局还是虚拟环境 Python 时，用这条命令排查
Python 的强大在于库，这 12 条命令能帮你搞定库的安装、卸载、更新，解决 “安装失败”“版本不兼容” 问题。
1. 安装最新版本库
命令：pip install 库名（虚拟环境中）/ pip3 install 库名（全局环境）
用途：下载并安装指定库的最新版本
避坑：虚拟环境中用前先激活；全局安装可能需要管理员权限（macOS/Linux 加 sudo）
2. 安装指定版本库
命令：pip install 库名==版本号（如 pip install pandas==1.5.3）
用途：安装特定版本的库，解决 “新版本不兼容旧代码” 问题
避坑：版本号要准确（如 1.5.3 别写成 1.5），可在 PyPI 官网查历史版本
3. 更新库到最新版
命令：pip install -U 库名（-U 即 --upgrade）
用途：将已安装的库更新到最新版本
避坑：更新前确认新版本是否兼容现有代码，避免更新后报错
4. 卸载库
命令：pip uninstall 库名
用途：删除不需要的库
避坑：卸载前确认无项目依赖该库，避免误删导致项目崩溃；按提示输入 y 确认卸载
5. 查看已安装库
命令：pip list
用途：列出当前环境中所有已安装的库及版本
避坑：虚拟环境中用会只显示该环境的库，方便排查 “缺库” 问题
6. 导出依赖清单
命令：pip freeze > requirements.txt
用途：将当前环境的库及版本写入 requirements.txt，方便他人复现环境
避坑：确保在目标环境中执行，别导出全局环境的依赖到项目清单里
7. 批量安装依赖
命令：pip install -r requirements.txt
用途：一键安装 requirements.txt 中列出的所有库
避坑：拿到别人的项目后，先执行这条命令，避免 “缺库报错”
8. 镜像源加速安装
命令：pip install 库名 -i 镜像源（如 pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）
用途：解决国外源下载慢、超时问题
避坑：常用镜像源：清华、阿里云、豆瓣，别用不知名的镜像源
9. 查看库详细信息
命令：pip show 库名（如 pip show requests）
用途：查看库的安装路径、依赖库、版本等信息
避坑：找不到库安装位置，或想确认库是否安装时用
10. 清理 pip 缓存
命令：pip cache purge
用途：删除 pip 下载的缓存文件（如安装失败后残留的文件）
避坑：安装库时遇到 “缓存导致安装失败”，执行后再重新安装
11. conda 安装库
命令：conda install 库名
用途：用 conda 安装库（适合需要编译的库，如 numpy）
避坑：conda 会自动处理依赖，比 pip 更适合数据科学库
12. conda 更新库
命令：conda update 库名
用途：更新 conda 环境中的库
避坑：数据科学库（如 pandas、tensorflow）建议用 conda 更新，减少依赖冲突
这 10 条命令能帮你在命令行中创建、删除、查看文件，避免 “手动找文件”“误删重要数据”。
1. 查看文件夹内容
命令：dir（Windows）/ ls（macOS/Linux）
用途：列出当前文件夹下的文件和子文件夹
避坑：Windows dir 显示详细信息（大小、修改时间），macOS/Linux 加 ls -l 显示更详细
2. 创建单个文件夹
命令：mkdir 文件夹名（如 mkdir data）
用途：新建一个空文件夹
避坑：文件夹名别含特殊字符（如 *、?），否则创建失败
3. 创建多级文件夹
命令：mkdir -p 文件夹1/文件夹2（macOS/Linux）/ md 文件夹1\文件夹2（Windows）
用途：一次性创建嵌套文件夹（如 data/2024）
避坑：Windows 用 md 替代 mkdir -p，别直接用 mkdir 嵌套创建
4. 删除单个文件
命令：del 文件名（Windows）/ rm 文件名（macOS/Linux）
用途：删除指定文件（如 del test.txt）
避坑：删除后无法恢复，尤其是系统文件，务必确认路径和文件名
5. 删除文件夹及内容
命令：rd /s 文件夹名（Windows）/ rm -r 文件夹名（macOS/Linux）
用途：删除文件夹及里面所有文件 / 子文件夹
避坑：/s（Windows）、-r（macOS/Linux）表示递归删除，别漏写；确认内容后再删
6. 复制文件
命令：copy 源文件 目标路径（Windows）/ cp 源文件 目标路径（macOS/Linux）
用途：将文件复制到指定位置（如 copy test.py D:\backup）
避坑：目标路径不存在会报错，需先创建文件夹
7. 移动 / 重命名文件
命令：move 源文件 目标路径（Windows）/ mv 源文件 目标路径（macOS/Linux）
用途：移动文件（如 move test.py D:\new）或重命名（如 move old.pynew.py）
避坑：重命名时确保目标路径和源路径一致，仅改文件名
8. 查看文本文件内容
命令：type 文件名（Windows）/ cat 文件名（macOS/Linux）
用途：在命令行中显示文本文件（.txt、.py、.csv）内容
避坑：别用来看二进制文件（.exe、.jpg），会显示乱码
9. 格式化查看 JSON 文件
命令：python -m json.tool 文件名.json
用途：美观显示 JSON 文件内容，方便排查格式错误
避坑：JSON 文件格式错误时会报错，先确认文件本身没问题
10. 查找指定类型文件
命令：dir /s /b *.py（Windows）/ find . -name "*.py"（macOS/Linux）
用途：搜索当前及子文件夹中所有指定类型的文件（如 .py 文件）
避坑：/s（Windows）、.（macOS/Linux）表示包含子文件夹，别漏写
这 4 条命令能帮你调试代码、分析性能，解决 “代码跑不通”“运行慢” 的问题。
1. 启动 Python 调试器
命令：python -m pdb 脚本名.py（Windows）/ python3 -m pdb 脚本名.py（macOS/Linux）
用途：逐行调试脚本，定位代码中的 bug
避坑：调试时用 n（下一步）、c（继续）、p 变量（查看变量），别直接按回车
2. 优化模式运行脚本
命令：python -O 脚本名.py（Windows）/ python3 -O 脚本名.py（macOS/Linux）
用途：忽略断言（assert），提升脚本运行速度
避坑：仅用于生产环境，测试环境别用，避免忽略断言中的错误检查
3. 分析脚本性能
命令：python -m cProfile 脚本名.py（Windows）/ python3 -m cProfile 脚本名.py（macOS/Linux）
用途：统计函数调用次数、耗时，定位 “耗时函数”
避坑：输出内容较多，重点看 cumulative time（累计耗时）列
4. 跟踪脚本执行过程
命令：python -m trace --trace 脚本名.py（Windows）/ python3 -m trace --trace 脚本名.py（macOS/Linux）
用途：逐行显示脚本执行的代码，排查 “代码没按预期执行” 问题
避坑：仅用于小脚本，大脚本会输出海量内容，难以查看
Python 的世界里，坑常有，但掌握这些命令，就能把坑变成垫脚石。希望这 44 条命令能陪你在 Python 路上少走弯路，从新手快速进阶。如果有哪些命令你用着特别顺手，或者还有其他想了解的 Python 技巧，欢迎在评论区交流～
