# 环境配置

> 记录本机（Windows / PowerShell）上 conda 与 venv 两套环境的**实际**配置方式、
> 实测数据、以及踩过的坑。相关脚本在 `scripts/`。
>
> 状态：**两套环境均已建好、版本已对齐、验证通过**（2026-10-01）。

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## 一、结论速查

| | venv | conda env |
|---|---|---|
| 路径 | `D:\MCM&ICM_Toolkit\.venv` | `D:\anaconda\envs\mcm-toolkit` |
| 解释器 | Anaconda base，Python **3.13.9** | Python **3.13.15** |
| 占用 | 10.5 MB | 1.55 GB（+ 共用 pkgs 缓存） |
| 来源 | `--system-site-packages` 复用 base | conda 从 defaults 通道安装 |
| 用途 | 轻量开发 / 离线兜底 | **跑题主力环境** |
| 缺什么 | SALib、pymoo、pyright | 无缺口 |

**两套的数值计算栈已完全一致**（见 §5），只差 Python 补丁号。可以放心在两套之间切换。

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## 二、venv（轻量、离线可用）

```powershell
D:\anaconda\python.exe -m venv --system-site-packages --prompt "mcm-toolkit" .venv
.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e . --no-deps --no-build-isolation
```

一键：`./scripts/setup-venv.ps1`

### 为什么用 `--system-site-packages`

让 venv 直接复用 Anaconda base 里已有的包，**零下载**就有可用的科学栈，
而且只有 10.5 MB，可以安心放在项目目录里。

已验证可导入（版本随 base 走，2026-10-01 base 升级后为）：

`text
numpy 2.4.6   scipy 1.18.1   pandas 3.0.6   matplotlib 3.11.2
scikit-learn 1.9.1   statsmodels 0.15.0   networkx 3.6.1   sympy 1.14.0
`

### `--no-deps --no-build-isolation` 是必须的

* `--no-deps`：依赖已由 base 提供，不必联网解析；
* `--no-build-isolation`：否则 pip 会新建隔离环境去下载 setuptools 构建后端。

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## 三、conda 环境 `mcm-toolkit`（跑题主力）

```powershell
# 一键（推荐）
.\scripts\setup-conda.ps1

# 等价的手工命令
$env:CONDA_PLUGINS_AUTO_ACCEPT_TOS = 'yes'   # 见 §4 坑 1
conda create -n mcm-toolkit -y python=3.13 ^
    numpy scipy pandas matplotlib scikit-learn statsmodels ^
    networkx sympy openpyxl pytest ruff pip
```

**实测：约 14.5 分钟（868 秒），下载约 3 GB，环境本体 1.55 GB。**

建完后补装 pip-only 的依赖并安装本项目：

```powershell
$py = 'D:\anaconda\envs\mcm-toolkit\python.exe'
& $py -m pip install SALib pymoo pyright
& $py -m pip install -e . --no-deps --no-build-isolation
```

这些 `setup-conda.ps1` 已全部自动完成。

### 为什么不推荐 `--clone base`

原以为 `conda create -n X --clone base` 是"本地复制、秒级完成、不用下载"。
**实测不是。** 在 conda 25.11 上它会重放 base 的完整包列表并逐个下载安装
（连 pandoc、m2-msys2-runtime、anaconda-navigator 这些都用不上的也照下），
跑 253 秒才下完约 2 GB 就已被中止，按比例算远慢于精准列表。

所以 `setup-conda.ps1` 的默认路径是**精准包列表**；`-CloneBase` 只在你确实想
要一份 base 的完整副本时才用。

### 断网怎么办

**提前建好环境**，并保留 `D:\anaconda\pkgs` 缓存（现在 8.4 GB）。
包已在缓存里时 `conda create --offline` 才能工作；否则会失败。
比赛现场不要指望临时建环境，走 venv（它 100% 离线可用）。

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## 四、踩过的坑

**坑 1 —— Anaconda ToS 插件要联网。**
Anaconda 25.x 自带 `conda_anaconda_tos` 插件，任何 `create/install` 之前都会去
`repo.anaconda.com` 拉 ToS 元数据。断网时它不是报"没网"，而是抛一长串 traceback。

```powershell
$env:CONDA_PLUGINS_AUTO_ACCEPT_TOS = 'yes'     # 推荐：跳过联网，保留 libmamba 求解器
conda --no-plugins create ...                  # 彻底关插件（退化成经典求解器，慢）
```

**坑 2 —— `envs_dirs` / `pkgs_dirs` 必须可写。**
不可写时报 `NotWritableError` 或
`Error encountered while attempting to create cache directory`。排查：

```powershell
conda info --json | Select-String "envs_dirs","pkgs_dirs"
conda config --show envs_dirs pkgs_dirs
```

**坑 3 —— 被中止的 `conda create` 用 `conda env remove` 删不干净。**
本次中止后 `conda env remove -n mcm-toolkit -y` 跑完，`D:\anaconda\envs\mcm-toolkit`
**仍然存在**且 `conda env list` 里已看不到它。要手工删目录：

```powershell
Remove-Item -LiteralPath 'D:\anaconda\envs\mcm-toolkit' -Recurse -Force
```

**坑 4 —— 别把 conda env 建在项目目录里。**
`conda create -p ./.conda` 会把 GB 级目录放进仓库，脏 `.gitignore` 也容易误提交。

**坑 5 —— 版本漂移。**
本机 base 是 2025-10 装的，defaults 通道已是 2026-10 的版本，于是新建的 conda
环境拿到的是更新的版本（pandas 从 2.3.3 跳到 **3.0.6**，是 major 升级）。
见 §5，写代码时注意别依赖两套环境都有的行为。

**坑 6 —— conda 升级留下的 `*.conda_trash` 残骸会被 Python 当成包导入。**
base 从 2025.12 升到 2026.07 后，`D:\anaconda\Lib\site-packages\zstandard\` 里只剩一个
`backend_c.cp313-win_amd64.pyd.c~.conda_trash`。目录没了 `__init__.py`，Python 就把它当作
**namespace package** 导入成功，于是：

```text
>>> import zstandard
>>> zstandard.__file__      # None —— 导入"成功"了，但什么都没拿到
>>> zstandard.__version__
AttributeError
```

pandas 3.0 的 `import_optional_dependency("zstandard")` 拿到这种半残包时，抛的不是
`ModuleNotFoundError`（那会被正常忽略），而是
`ImportError: Can't determine version for zstandard`，直接**打断 `pd.read_csv`**。
症状很迷惑：同一个脚本今天能跑明天不能跑，报错还指向 csv 读取。

**怎么查**（关键是 `__file__` 和 `__version__` 两项一起看）：

```powershell
& 'D:\anaconda\python.exe' -c "import zstandard; print(zstandard.__file__, getattr(zstandard,'__version__','MISSING'))"
Get-ChildItem -LiteralPath 'D:\anaconda\Lib\site-packages\zstandard' -Force
```

**怎么修**：确认 conda 记录里本来就没有这个包（`conda list -n base | findstr zstandard`
只该看到 `backports.zstd` / `zstd`），再把这个残骸目录改名禁用（比删掉可逆）：

```powershell
Move-Item -LiteralPath 'D:\anaconda\Lib\site-packages\zstandard' `
          -Destination 'D:\anaconda\Lib\site-packages\zstandard.disabled-conda-trash'
```

改名后 `import zstandard` 变成正常的 `ModuleNotFoundError`，pandas 会安静地跳过它。
本次已按此处理，`.venv` 的 `pd.read_csv` 恢复正常。

**坑 7 —— 编辑器报"无法解析导入 numpy / pandas"，但解释器明明是对的。**

现象：`.venv` 与 conda 环境里 `import numpy, pandas` 都正常，pytest 也全过，
只有编辑器/pyright 满屏 `无法解析导入"numpy"`。

原因是**静态分析器自己挑了一个 python**，跟你运行代码用的那个没关系。本机上
`pyright --verbose` 一跑就露馅：

```text
Assuming Python version 3.14.6.final.0
  Search paths:
    c:\Users\guzhu\AppData\Roaming\Python\Python314\site-packages
    c:\Users\guzhu\AppData\Local\Python\pythoncore-3.14-64\Lib\site-packages
    ...            <- 一个 Anaconda 路径都没有
```

那个 3.14 来自 PATH 上的 `python`，而 PATH 上的 `python` 是本机唯一的 python：

```text
where python  ->  C:\Users\guzhu\agent-tools\bin\python.cmd
                  \-> C:\Users\guzhu\.cache\codex-runtimes\...\python\python.exe
```

**Codex 运行时的 shim**（Python 3.14，没有 numpy/pandas）。分析器从 PATH 找到它，
自然解析不到科学栈。注意持久化的 User/Machine PATH 里**并没有**这一项，
它是被 Codex 进程临时注入的——所以"我的终端里没问题"和"工具有问题"可以同时成立。

还有第二层原因：`.venv` 是 `--system-site-packages` 建的，三方包都在
`D:\anaconda\Lib\site-packages`，而 **pyright / Pylance 不认 `pyvenv.cfg` 里的
`include-system-site-packages`**，只会去 `.venv\Lib\site-packages` 找——
那里只有 `pip`，于是照样报解析不到。

修法（两件事都要做）：

1. 在 `pyproject.toml` 里把分析器钉到工作区 venv，别让它去 PATH 上碰运气：

```toml
[tool.pyright]
venvPath = "."
venv = ".venv"
pythonVersion = "3.13"     # 不写就跟着 PATH 上那个 3.14 走
```

2. 在 `.venv\Lib\site-packages` 放一个 `.pth` 指向 base 的 site-packages。
   pyright **不读** `pyvenv.cfg`，但**会读 `.pth`**：

```powershell
& 'D:\anaconda\python.exe' -c "import sysconfig; print(sysconfig.get_paths()['purelib'])"
# 把输出的那一行原样写进 .venv\Lib\site-packages\_mcm_base_site_packages.pth
```

`scripts/setup-venv.ps1` 已经自动做这一步（第 [2/4] 步），换机重建 `.venv` 不用手动补。

改完 pyright 从 `17 errors` 掉到 `0 errors`。IDE 侧还要各做一件事：

* **VS Code / Cursor**：`Ctrl+Shift+P` → Python: Select Interpreter → 选
  `D:\anaconda\envs\mcm-toolkit\python.exe`（或 `.venv\Scripts\python.exe`），
  然后 Developer: Reload Window。Pylance 有缓存，不重载不生效。
* **PyCharm**：Settings → Project → Python Interpreter 选同一个，
  再 File → Invalidate Caches / Restart。

**一句诊断口诀**：编辑器说"解析不到包"时，先跑 `pyright --verbose` 看它的
`Search paths`，而不是先去 `pip install`。

**坑 8 —— `df[Index]` 被 pyright 当成 `Series`，`.std()` 的结果于是被判成标量。**

现象：`data/clean.py` 里

```python
numeric = data[numeric_cols]        # numeric_cols = df.select_dtypes(...).columns
std = numeric.std()
std = std.replace(0, np.nan)        # pyright: 无法访问类"float"的属性"replace"
```

运行时 `numeric` 明明是 DataFrame、`std` 明明是按列的 Series，pyright 却报这个错。

原因：pandas 自带的类型注解里，`DataFrame.__getitem__` 只声明了「`Hashable` → `Series`」
这一支。拿一个 `Index` 去索引时它挑中这个重载，`numeric` 就被推断成 `Series | DataFrame`；
而 `Series.std()` 返回的是**标量**，两支一取并集就把 `float` 带了进来 —— `float` 当然没有
`.replace`。用 `reveal_type` 一问就现原形：

```text
“numeric”的类型为“Series | Unknown | Self@DataFrame”
“numeric.std(axis=0)”的类型为“Series | float | Unknown”
```

几个**没用**的修法（都实测过）：

- `numeric.std(axis=0)` —— 接收方本身还是并集，重载照样解析成并集；
- `data[list(numeric_cols)]` —— 不改变重载选择；
- 把参数改由一个类型明确的 `frame` 局部变量承接 —— `frame` 确实干净了，
  但 `frame[Index]` 还是同一个重载问题。

有效的修法是**只在取列子表那一句上按运行时的真值收窄**：

```python
from typing import cast

numeric = cast(pd.DataFrame, data[numeric_cols])
```

`cast` 零运行时开销，而且能把**下面所有行**留在类型检查范围内 —— 比在 `.replace` 那一行
挂 `# pyright: ignore` 好：那样等于连带放弃后面每一行的检查。

**一句诊断口诀**：pyright 说某行"属性不存在"、但运行时确实能跑，先 `reveal_type(...)`
把真实推断打出来，看并集里混进了什么，别急着加 `# type: ignore`。

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## 五、两套环境的实际版本（已对齐）

**2026-10-01 已把 base 从 Anaconda 2025.12 升到 2026.07，两套环境版本已对齐。**

| 包 | venv（继承 base） | conda `mcm-toolkit` | |
|---|---|---|---|
| Python | 3.13.9 | 3.13.15 | 补丁号，可忽略 |
| numpy | 2.4.6 | 2.4.6 | ✅ 一致 |
| scipy | 1.18.1 | 1.18.1 | ✅ 一致（连 build 号都相同） |
| pandas | 3.0.6 | 3.0.6 | ✅ 一致 |
| matplotlib | 3.11.2 | 3.11.2 | ✅ 一致 |
| scikit-learn | 1.9.1 | 1.9.1 | ✅ 一致 |
| statsmodels | 0.15.0 | 0.15.0 | ✅ 一致 |
| networkx | 3.6.1 | 3.6.1 | ✅ 一致 |
| sympy | 1.14.0 | 1.14.0 | ✅ 一致 |
| pytest | 9.1.1 | 9.1.1 | ✅ 一致 |
| SALib / pymoo / pyright | 缺失 | 已装 | venv 本来就只做轻量开发 |
| BLAS 后端 | **MKL** | **MKL** | ✅ 一致 |

### base 升级记录

[FENCE]powershell
conda update -n base --all -y      # 365 个包更新，下载 638 MB，耗时 1033 秒
conda install -n mcm-toolkit numpy=2.4.6 -y   # 把项目环境对齐到 base 的 numpy
[FENCE]

* `conda` 本身从 25.11.1 升到 **26.7.3**。
* 升级前 `conda list -n base --revisions` 里已留有 revision 记录，可回滚：
  `conda install -n base --revision <N>`。
* **踩过的坑**：base 想装 `numpy=2.5.3` 时求解器会顺手把 BLAS 从 **MKL 换成 OpenBLAS**
  （`_anaconda_depends 2026.07 ..._mkl_1 → ..._openblas_1`、`blas 1.0-mkl → 1.0-openblas`）。
  `_anaconda_depends` 把 base 的 numpy 钉在 2.4.6，硬升会牵动整套线性代数后端，
  所以选择把项目环境的 numpy **降到 2.4.6** 来对齐，而不是动 base。
* 升级期间遇到 `repo.anaconda.com` 读超时（默认 9.15 秒太短），已把
  `remote_read_timeout_secs` 调到 120、`remote_connect_timeout_secs` 调到 30、
  `remote_max_retries` 调到 5。这几项写在 `~/.condarc` 里。

## 六、国内镜像（需要装新包时）

```powershell
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --set show_channel_urls yes

# pip（对 venv 和 conda 环境都生效）
python -m pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

> 本机当前通过 `http://127.0.0.1:7993` 的 UniClash 代理直连，未配镜像。镜像只影响**下载**，
> 不影响坑 1 的 ToS 行为。

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## 七、可选依赖

核心 4 个包（`numpy scipy pandas matplotlib`）两套环境都有。其余按需：

```powershell
python -m pip install -e ".[ml]"            # sklearn statsmodels  已有
python -m pip install -e ".[graph]"         # networkx            已有
python -m pip install -e ".[sensitivity]"   # SALib               conda 环境已有
python -m pip install -e ".[symbolic]"      # sympy               已有
python -m pip install -e ".[moo]"           # pymoo               conda 环境已有
python -m pip install -e ".[excel]"         # openpyxl            已有
python -m pip install -e ".[dev]"           # pytest ruff pyright
```

缺依赖时对应函数应当给出可读的安装提示，而不是裸抛 `ImportError`
（写成约定，见 `docs/02-architecture.md` §4.6）。

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## 八、脚本的编码约定（踩过的坑）

`scripts/` 下的 `.ps1` **必须是纯 ASCII + UTF-8 无 BOM + LF**。

原因是 Windows PowerShell 5.1 **在没有 BOM 时按 ANSI（本机 GBK）解析 `.ps1`**，
中文注释和中文消息会被拆成非法字节，报出来的却是一堆莫名其妙的
`Missing closing '}' in statement block` / `The string is missing the terminator`。
（实测：带中文的 `doctor.ps1` 直接语法错误；改成纯 ASCII 后立刻正常。）

两种可行方案，本项目选了第二种：

1. 保留中文 → 必须存成 **UTF-8 with BOM**（违反 AGENTS.md 的"无 BOM"约定）；
2. **纯 ASCII，注释与输出用英文** → 符合 AGENTS.md，且任何编码下都能解析。← 采用

另一个相关的坑：**PowerShell 5.1 向原生程序传参时会吃掉双引号**，
所以 `doctor.ps1` 里传给 `python -c` 的探测代码只能用单引号字符串。

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## 九、已知的沙箱相关现象

如果在受限环境（文件系统只读 / 无网络）里跑 matplotlib，会看到：

```text
Matplotlib created a temporary cache directory at ... because there was an issue with
the default path (C:\Users\guzhu\.matplotlib)
```

这不是配置问题，是 `~\.matplotlib` 不可写。正常终端里不会出现；
真遇到时设置 `MPLCONFIGDIR` 指向可写目录即可：

```powershell
$env:MPLCONFIGDIR = "$env:TEMP\matplotlib"
```