在Jupyter上运行Python的核心是通过IPython内核执行代码，需要正确安装与配置Python环境。通过pip、conda或Docker安装Jupyter后，可直接在浏览器界面创建Notebook并实时运行代码。性能优化包括使用独立虚拟环境、清理输出、并行计算与内核隔离。Jupyter还能与项目协作系统如PingCode结合，提升团队研发与数据分析的协作效率。未来趋势显示，Jupyter将朝云端协作、自动化与智能助手方向持续演进。

本文系统回答了如何运行与管理 Python 开发环境：以隔离、锁定与自动化为核心策略，先在操作系统上妥善安装解释器，再通过 venv/Conda/Poetry 等建立虚拟环境与依赖锁定，配合 VS Code 或 PyCharm 进行解释器选择、调试与测试，并在需要时使用 Docker 将环境容器化以实现跨平台可复现。在团队协作中，结合 Git、预提交钩子与 CI/CD 确保质量与一致性，数据科学场景关注 Jupyter 内核绑定与 GPU 版本矩阵。文中还给出常见排错方法与优化建议，并展望了 3.13 性能优化、打包工具演进与云端开发环境等趋势；在需求与缺陷管理环节，可引入 PingCode 自然衔接研发流程与质量闭环。

在 Linux 编写 Python，应先用发行版包管理器或 pyenv 安装合适的 Python3，再用 venv 建立隔离环境并通过 pip/pip-tools/Poetry 管理依赖；选择兼容的编辑器与 LSP，采用标准化的 src 布局与 pyproject.toml，落地 PEP 8、black、ruff、mypy 与 pytest 形成质量闭环；部署阶段结合 wheels、systemd、容器与 CI/CD，配合日志、安全与合规治理，必要时以项目协作系统如 PingCode贯通需求到发布，从而实现在 Linux 上稳定、高效的 Python 开发与交付。

在Android设备上安装Termux并配置Python环境，可以让开发者获得接近Linux系统的运行体验。安装流程通过pkg命令完成，并建议创建虚拟环境来隔离依赖，减少冲突。通过pip安装库后，用户可在Termux内进行数据处理、API调试、网络爬虫等任务，并可与团队协作系统如PingCode结合以提升跨设备研发效率。对比其他移动端Python工具，Termux具有高度灵活性、兼容性和开放性，适合需要命令行与高可定制化的开发者。未来随着硬件和网络的提升，Termux上的Python将成为轻量化移动开发的重要方式。

Jupyter Notebook 运行 Python 依赖于正确的 Python 环境与内核，通过 pip 或 conda 安装后在终端输入 jupyter notebook 即可启动服务，在浏览器中以交互代码单元快速执行与可视化结果。它支持 Magic 命令、插件扩展以及 Markdown 文档，适合教学、实验与数据分析，且在与项目协作系统结合时能提升多人开发与成果管理效率。Jupyter 与 Python 脚本的差异主要在交互性与可视化优势，未来将与云平台和协作系统融合更紧密，并增强安全与可扩展能力。

要正确设置 Python 环境，需要明确版本选择，根据不同操作系统采用合适的安装方法，并配置系统环境变量以确保命令可直接调用。建立虚拟环境可以隔离不同项目依赖，减少冲突，并通过 pip 管理包与配置 requirements 文件实现依赖的统一与可复现性。使用 IDE 如 PyCharm 或 VS Code可提升开发效率，在多版本或跨平台协作中可利用 pyenv 或容器实现快速切换与部署。未来 Python 环境管理将更加自动化与云原生化，结合研发管理平台能够实现全流程协同与配置共享。