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创建一个自动化脚本，用于在Rocky Linux上配置Python开发环境。脚本需要完成以下功能：1. 更新系统软件包 2. 安装Python 3.8+和pip 3. 配置虚拟环境工具 4. 安装常用开发库(numpy, pandas等) 5. 设置环境变量。要求使用bash脚本实现，包含错误处理和日志记录功能，适合在干净的Rocky Linux 8/9系统上运行。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在搭建Rocky Linux开发环境时，发现手动配置Python开发环境特别耗时。经过一番摸索，我发现用AI辅助生成自动化脚本可以大幅提升效率。下面分享我的实践过程，希望能帮到有同样需求的朋友。
为什么选择Rocky LinuxRocky Linux作为RHEL的替代品，在企业级开发中越来越流行。但新系统往往需要大量配置才能投入开发使用，特别是Python环境搭建涉及多个环节，手动操作容易出错。
AI辅助脚本生成的优势传统方式需要逐个查找安装命令，而通过AI工具可以一次性生成完整脚本。我使用InsCode(快马)平台的AI对话功能，用自然语言描述需求后，直接获得了可执行的bash脚本方案。
脚本核心功能实现生成的脚本主要包含五个关键部分：
- 系统更新：自动执行dnf update确保软件包最新
- Python安装：添加EPEL仓库后安装Python 3.8+和pip
- 虚拟环境配置：安装并初始化virtualenv/venv工具
- 开发库安装：自动安装numpy、pandas等数据科学常用库
环境变量设置：将Python路径加入系统环境
错误处理机制脚本加入了完善的错误检查：
- 每个关键步骤都有返回状态检查
- 失败时会输出彩色错误信息并终止执行
所有操作记录到/var/log/env_setup.log
实际使用体验在干净的Rocky Linux 9系统上测试时，整个过程不到5分钟就完成了全部配置。最惊喜的是虚拟环境创建环节，AI自动添加了--system-site-packages参数，解决了之前手动配置时的依赖问题。
优化建议
- 对于团队使用，可以增加多用户支持
- 添加可选参数控制安装的Python版本
- 集成Jupyter Notebook自动配置
整个过程中，InsCode(快马)平台的AI辅助功能确实帮了大忙。不需要自己从头写脚本，只要描述清楚需求，就能获得可立即执行的方案。特别是平台的一键部署功能，让我能快速验证脚本在不同Rocky Linux版本上的兼容性。
对于需要频繁配置开发环境的朋友，强烈推荐尝试这种AI辅助的方式。不仅节省时间，还能避免很多手动操作容易出现的疏漏。我现在已经把生成的脚本作为团队的标准环境配置模板，新成员入职时直接运行就能获得一致的开发环境。
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创建一个自动化脚本，用于在Rocky Linux上配置Python开发环境。脚本需要完成以下功能：1. 更新系统软件包 2. 安装Python 3.8+和pip 3. 配置虚拟环境工具 4. 安装常用开发库(numpy, pandas等) 5. 设置环境变量。要求使用bash脚本实现，包含错误处理和日志记录功能，适合在干净的Rocky Linux 8/9系统上运行。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
