准备开发环境

要构建可运行的推荐系统，首先需要一个正确配置的开发环境。这种设置可以确保代码按预期运行，并为你提供数据处理、建模和评估所需的工具。你将学习如何创建独立环境并安装构建这些系统所需的 Python 库。

虚拟环境的必要性

在安装软件包之前，创建独立的 Python 环境是标准做法。虚拟环境是一个自包含的目录树，其中包含特定的 Python 安装程序和若干额外的软件包。使用虚拟环境可以避免不同项目所需的依赖项之间发生冲突，并保持全局 Python 安装环境的整洁。我们将使用 Python 3 自带的 venv 工具。

要创建并激活虚拟环境，请打开终端并运行以下命令。我们将环境命名为 rec-env，但你也可以选择任何名称。

首先，创建环境：

python3 -m venv rec-env

接下来，激活它。具体命令因操作系统而异。

在 macOS 和 Linux 上：

source rec-env/bin/activate

在 Windows 上：

rec-env\Scripts\activate

激活后，终端提示符通常会显示当前环境的名称，这表明你安装的所有软件包都将包含在该环境中。

开发环境的结构，从操作系统到虚拟环境中隔离的具体库。

安装必要的库

我们的工作将依靠 Python 数据科学体系中的一组库，以及一个专门用于构建推荐系统的库。

• pandas：用于加载、操作和清洗表格数据的主要工具。用户-物品交互数据通常在 pandas DataFrame 中进行管理。
• NumPy：提供高效的 N 维数组和数学函数，是许多数值算法的计算支柱。
• scikit-learn：一个全面的机器学习 (machine learning)库。我们将使用其模块来完成文本向量 (vector)化（使用 TfidfVectorizer）和计算相似度（使用 cosine_similarity）等任务。
• JupyterLab：一个基于 Web 的交互式环境，允许将代码、可视化图表和文本结合起来，非常适合数据分析和模型开发。
• Surprise：专门为构建和分析推荐系统而设计的 Python 库。它提供了几种主要算法（包括 SVD 和 k-NN）的预置实现，以及我们将在后续章节中频繁使用的评估工具。

在激活虚拟环境的情况下，使用 pip 安装这些包：

pip install pandas numpy scikit-learn jupyterlab scikit-surprise

安装过程可能需要几分钟，因为 pip 会下载并安装每个软件包及其依赖项。

验证安装

为了确认所有组件都已正确安装，你可以运行一个简短的 Python 脚本。创建一个名为 verify_install.py 的新文件，并添加以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
import surprise

print("所有库均已成功导入！")
print("-" * 30)
print(f"pandas 版本: {pd.__version__}")
print(f"numpy 版本: {np.__version__}")
print(f"scikit-learn 版本: {sklearn.__version__}")
print(f"surprise 版本: {surprise.__version__}")

在终端执行该脚本：

python verify_install.py

如果环境设置正确，你将看到成功消息以及已安装库的版本号。此阶段出现的任何错误通常意味着安装过程中存在需要解决的问题。

环境配置完成后，你就可以获取并检查数据了，这些数据将为推荐模型提供支持。下一节将通过加载数据集进行实际练习，这是任何数据驱动项目的起点。