4  软件安装和环境配置

重要说明

！只需安装：Anaconda + VScode。

• 直接使用 Anaconda 中的 Python 环境即可。
• 不要单独安装 Python 3.12 / 3.13。

对于初学者来讲，建议安装 Anaconda 套装。它是一个开源的 Python 发行版，集成了 Python 解释器、包管理器 Conda 和许多常用的科学计算和数据分析库（如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等）。

虽然 Anaconda 自带的编辑器 Jupyter Notebook 很好用，但如果你平时经常用 VScode 写东西，建议安装 VScode 作为编辑器。VScode 支持多种编程语言，可以安装各种插件来增强功能。对于编写 Python 代码而言，仅需安装 python 和 jupyter 插件就可以满足基本需求。

网上有不少关于 Anaconda 和 VScode 的安装和配置的教程，如：

• Python 运行环境之 VSCode 与 Anaconda 安装配置
• Anaconda + VS Code 的安装与使用

根据我的使用经验，基本步骤总结如下：

1. 安装 Anaconda 软件 (3.1 小节)。注意勾选 Add Anaconda to my PATH environment variable 和 Register Anaconda as my default Python 3.x 选项。
2. 安装 VScode 软件 (3.2 小节)。
   • 打开 VScode 软件，安装 VScode 插件：Python, Jupyter, Pylance, gitHub Copilot (或 codeium, 现在更名为 windsurf Plugin) 等。
3. 新建项目文件夹 (可选)。打开 VScode，新建一个文件夹，其下新建 data, code, output 等子文件夹，便于分类存放文档。
4. 新建 Jupyter Notebook 文件。在主文件夹下新建 xxx.ipynb 文件，就可以开始编写代码了。

下面，我详细说明每个步骤的操作。

4.1 安装 Anaconda

提示

• 请务必认真阅读安装步骤，不要跳过任何步骤，尤其是安装路径的选择和环境变量的配置。否则后续出错后，需要大量时间排查问题。
• 安装过程中，可以借助 DeepSeek，ChatGPT, 豆包等 AI 助手来解决问题。

1. 下载 Anaconda（建议注册一个账号，若不注册，可以点击 Skip）。

2. 安装 Anaconda。安装 Anaconda 最重要的事情：

   • Select Installation Type 页面，建议选择 Just Me，然后点击 Next。

   • Choose Install Location 页面，建议使用默认路径 C:\Users\用户名\Anaconda3 作为 Anaconda 的安装路径，这样可以避免一些潜在的权限和路径问题。然而， 如果你的用户名中包含中文字符或空格，建议选择「自定义路径」，并选择一个英文路径，如 C:\myProgram\Anaconda3。

   • Advanced Installation Options 页面，确保同时勾选如下两个选项：

     • [√] Add Anaconda to my PATH environment variable
     • [√] Register Anaconda as my default Python 3.x

     

   • 详情参见：VSCode 与 Anaconda安装配置

3. 安装完成后，打开 Anaconda Prompt（命令行界面），输入以下命令检查安装是否成功：

   conda --version

   如果显示版本号，则表示安装成功。

可选步骤

1. 安装完成后，打开 Anaconda Navigator (在开始菜单或应用程序中找到它)。在 Anaconda Prompt 中输入以下命令更新 Conda 到最新版本：

   conda update conda

2. 创建一个新的虚拟环境（可选）：如果你想在一个独立的环境中工作，比如，你要同时使用 Python 3.8 和 Python 3.12，以便完成不同的项目，你可以创建一个新的虚拟环境。输入以下命令创建一个名为 myenv38 的虚拟环境，并安装 Python 3.8：

   conda create --name myenv38 python=3.8

   同理，如果你想使用 Python 3.12，你可以创建一个名为 myenv312 的虚拟环境，并安装 Python 3.12：

   conda create --name myenv312 python=3.12

   接下来，你可以激活特定的虚拟环境，比如 myenv38，输入以下命令：

   conda activate myenv38

   此时，若执行 canda list 命令，你会看到当前环境中安装的所有包和版本信息；而执行 canda install Stargazer, v = 2.1.1，则会在当前环境中安装 Stargazer 包的 2.1.1 版本。

4.2 安装 VScode 及插件

VScode 及插件的安装和使用

• 王胜文, 2023, VScode编辑器：安装、使用与常用快捷键
• 初虹, 2022, Markdown-LaTeX：经管人的VSCode配置大全.
• 连玉君, 2024, VScode 插件：安装、配置和使用.
• 连玉君, 2024, VScode：实用 Markdown 插件推荐.
• 连玉君, 2024, 从基础到 AI 助手：Python 用户最爱的 VScode 插件清单

Visual Studio Code (VS Code) 是微软推出的轻量但功能强大的源代码编辑器，基于 Electron 开发，支持 Windows、Linux 和 macOS 操作系统。VScode 免费开源且功能强大，VScode 写代码支持各种流行的编程语言，包括 C++、Java 等，使用熟练之后，基本不会再使用其他的编辑器。最重要的是，VScode 平台上有大量的插件，极大地扩展了其功能。

1. 下载 VScode (请酌情选择适合你操作系统的版本)。
2. 安装 VScode（双击下载的安装包，按照提示完成安装）。
3. 安装完成后，打开 VScode。
4. 在 VScode 中，安装插件以扩展 VScode 的性能，比如 Python、Jupyter 等。

4.2.1 VScode 插件

插件安装方法：点击图中的 四个小方块 图标，在搜索框中填入插件名称，点击 Install 即可。

详情参见 VScode 插件：安装、配置和使用

为了能在 VScode 中借助 Jupyter Notebook 中同时运行 Python 和 Stata 代码，我们需要安装 python, Jupyter, nbstata, Copilot 等插件，具体说明如下。

4.2.1.1 Python 和 Jupyter 插件

为了能够在 VScode 中使用 Jupyter Notebook 运行 Python 代码，并借助 AI 提升工作效率，你需要安装以下插件：

• Python (必装，作者：Microsoft)：运行 Python 代码
• Jupyter (必装，作者：Microsoft)：用于编辑和运行 Jupyter Notebook 文件
• Pylance (推荐，作者：Microsoft)：代码补全和智能提示等功能
• GitHub Copilot (建议安装，作者为：Github)：AI 编程助手
  • 收费：首月免费，后续每月 $10.0，支持国内发行的 Visa 或 Master 信用卡付款。
  • 建议同时安装 Github Copilot Chat 插件，提供更好的交互体验。

有关编程助手的说明

1. 安装编程助手前，请确保能顺畅上网。
2. 建议预先申请一个 GitHub 账号，使用 Copilot 时，可以用 GitHub 账号进行关联和登录。
3. 建议选定一个编程助手，不同同时使用多个助手，以免造成冲突。如果已经安装了多个编程助手，可以在 VScode 的插件管理界面中，点击已安装的插件旁的齿轮按钮，选择 unable (暂停使用) 或 Uninstall (卸载)。
4. 我个人使用 Copilot，觉得效果还不错。也有人说 Codeium 也不错 (Copilot 的替代品，Free，目前已经更名为 Windsurf Plugin)，它在 VScode 中的安装量比 Copilot 还要多。Cline (作者：Cline，Free) 是最近新出的，我没有尝试，无法评判。

VScode 插件市场提供了诸多 Python 相关的插件，可以酌情安装，详见：VScode：实用 Python 插件清单。

比如，我装了如下插件 - Data Wrangler (可选)：表格呈现效果很美观

4.2.1.2 Markdown 插件

VScode 支持 Markdown 语法，可以用来编写文档、笔记等。安装 Markdown 插件可以增强 VScode 对 Markdown 的支持，比如预览、语法高亮、制作幻灯片等。多数情况下，安装如下三个插件就可以满足需求：

• Markdown All in One
• Markdown Preview Enhanced
• Marp (制作幻灯片)

若想较为全面的了解 Markdown 类插件，可参阅 VScode：实用 Markdown 插件推荐。

你也可以点击 VScode 左边栏中的 四个小方块 图标，在搜索框中输入 markdown，酌情安装其他插件。

4.2.1.3 Stata 插件

在 VScode 的扩展搜索框中搜索 stata，安装如下插件：

• Stata Enhanced (作者：Kyle Barron)：语法高亮支持；
• stataRun (作者：Yeaoh Media Inc)：用于建立 VScode 和 Stata 的后台关联。

要顺利运行 Stata 代码，还需要安装 nbstata 包，下文将详细介绍。

4.3 配置 Stata 环境：nbstata

为了在 VS Code 中的 .ipynb 文档中直接运行 Stata 代码，我们可以借助 nbstata 扩展包 (注意：nbstata 是 Python 包，不是 VScode 插件)。下面介绍如何在已有 Python + Jupyter 环境基础上完成配置。

前提条件：你已经完成以下配置

• 已经安装 Anaconda 套装；
• 已经安装 VS Code 编辑器；并在插件市场安装了 Python 和 Jupyter 插件；
• 可以在 VS Code 中新建 .ipynb 文件并执行代码块中的 Python 代码。

需要注意的是，nbstata 仅适用于 Stata 17+ 及以上版本 (配置了 pystata)，且 Stata 的安装路径中不包含中文字符和空格 (在 Stata 中输入 sysdir 可以查看你的 Stata 安装路径)。

4.3.1 配置步骤

注意

• 下面的配置步骤需要在 VS Code 的终端中完成，而不是在 Jupyter Notebook 中。
  • 打开 VS Code 的终端的方式参见 Python 安装常见问题 → 如何打开 VScode 的终端/控制台 (terminal)？ 小节。
• 请先确认 Stata 安装目录下是否存在名为 STATA.LIC 的许可证文件。许可证缺失或过期会导致 nbstata 无法正常工作，典型表现是无法执行 .ipynb 文件中的 Stata 命令。
• 如果按下面的方法无法配置成功，可以参阅 nbstata User Guide 和 Jupyter + Stata 配置方法 (第 4 小节)。也可以打开 豆包，把你的错误代码截图和粘贴给它，多数情况下你都能在它的引导下完成配置。

首先，打开 VS Code 的终端 (参见 5. Python 安装常见问题 → 5.5 小节)，依次执行以下命令：

pip install nbstata

python -m nbstata.install --conf-file

该指令将生成一个配置文件，便于我们后续修改配置。运行成功后，提示信息如下：

C:\Users\Administrator\.config\nbstata\nbstata.conf

你可以到此文件夹下，用 VScode 打开 nbstata.conf 文件，查看或修改配置。我的配置如下：

[nbstata]
stata_dir = D:\stata17
edition = mp
splash = False
graph_format = png
graph_width = 7.5in
graph_height = 5.0in
echo = None
missing = .
browse_auto_height = True

完成上述配置后，nbstata 就可以在 VS Code 的 .ipynb 文件中运行 Stata 代码了 (参见下方的 测试 提示框)。如果受阻，可以尝试按如下方式修改 nbstata.conf 文件：

• 在 Stata 命令窗口中输入 sysdir 命令，结果中第一行显示的就是 Stata 的安装路径 (因人而异)：

  . sysdir
    STATA:  D:\stata17\

  复制 D:\stata17\，填入 nbstata.conf 文件的 stata_dir 字段中 (有时需要把反斜杠 \ 改成斜杠 /)。

• 进入 D:\stata17\ 目录可以查看 Stata 的版本类型，如 StataMP-64.exe、StataSE-64.exe 或 StataIC-64.exe。根据你的 Stata 版本，对照修改 nbstata.conf 文件中 edition 字段的值为 mp、se 或 ic。

测试

• 打开或新建一个 .ipynb 文件；
• 点击 + Codes 按钮，创建一个新的代码单元格，指定 Kernel 为 Stata (nbstata)，输入 display 2 + 2。
• 按快捷键 Shift + Enter 或点击单元格左上角的 Run 按钮，若输出 4，说明配置成功。

4.3.2 可选操作步骤

如下步骤都是可选的，主要是为了方便后续的配置和使用。

4.3.2.1 更新 nbstata

如需更新 nbstata，只需在 VS Code 终端中执行以下命令：

pip install --upgrade nbstata

4.3.2.2 python -m nbstata.install 的完整语法

安装时，如果需要更改安装环境或安装路径，可以按如下语法规则编写命令 (方括号表示选项)：

python -m nbstata.install [--sys-prefix] [--prefix PREFIX] [--conf-file]

其中，

• --sys-prefix 指定安装的环境，例如 virtualenv (虚拟环境) 或 conda env (Conda 环境)。
• --prefix PREFIX 指定安装路径。
• --conf-file 将创建一个配置文件。

详情参见 nbstata User Guide。

4.3.3 nbstata 配置 FAQs

以下整理了在安装和配置 nbstata 过程中最常见的问题及解决方案，尤其适合在 VS Code + Anaconda + Stata 环境下使用。

4.3.3.1 如何确认 nbstata kernel 安装成功了？

在 VS Code 终端（快捷键：Ctrl + ~）中执行：

jupyter kernelspec list

如果输出中包含 nbstata，说明安装成功。例如：

PS D:\Github_lianxh> jupyter kernelspec list
Available kernels:
  nbstata    C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\jupyter\kernels\nbstata
  python3    C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\share\jupyter\kernels\python3

如果没有找到 nbstata，请重新安装并注册内核：

pip install --upgrade nbstata
python -m nbstata.install --sys-prefix

4.3.3.2 无法运行 Stata 命令？缺少 Stata 许可证文件

如果在 .ipynb 文件中运行 Stata 命令时报错或没有任何反应，请先确认 Stata 安装目录下是否存在 STATA.LIC 文件：

1. 在 Stata 中输入：

   sysdir

   找到 STATA: 路径。

2. 检查该路径下是否存在 STATA.LIC，若缺失，请：

   • 重新安装 Stata；或
   • 安装包含有效许可证的版本。

4.3.3.3 我是不是选错内核 (kernel) 了？

如果曾经安装过旧版 stata_kernel 插件，可能导致 VS Code 错误关联旧内核。解决办法：

1. 卸载旧插件：

   pip uninstall stata_kernel
   jupyter kernelspec remove stata

2. 删除残留文件夹，可使用 Everything 搜索 stata_kernel 关键字后删除。

3. 在 VS Code .ipynb 文件右上角 选择内核，确保选中 nbstata，而不是 stata 或 stata_kernel。

   VScode 的右上角应该显示如下图标：

   

   20250803032205

   点击右上角的

   

   20250803032342

4.3.3.4 在哪里能找到配置文件 nbstata.conf？

最简单的方法是使用 Everything 软件搜索关键词 nbstata.conf。

如果你不想使用 Everything 软件，配置文件通常存放在如下位置：

• Windows

  C:\Users\<用户名>\AppData\Roaming\nbstata\nbstata.conf

  或在资源管理器地址栏输入 %APPDATA%\nbstata。

• macOS / Linux

  ~/.nbstata/nbstata.conf

• Conda 虚拟环境

  <conda_env>/etc/nbstata.conf

  如果该文件不存在，可手动创建。

4.3.3.5 VS Code 找不到 nbstata 内核

如果在 .ipynb 文件右上角内核列表中找不到 nbstata，请尝试：

1. 重启 VS Code；

2. 删除并重装内核：

   jupyter kernelspec remove nbstata
   python -m nbstata.install --sys-prefix

3. 检查以下 VS Code 插件是否安装：

   • Jupyter（必装）
   • Python（必装）
   • Pylance（推荐）

4.3.3.6 防火墙或杀毒软件拦截

若 .ipynb 文件执行 Stata 命令时长时间卡住，可能是防火墙或杀毒软件阻止了 VS Code 调用外部程序：

• 将 VS Code、Stata、Python 加入白名单；
• 禁用“防止外部程序启动”类安全设置。

4.3.4 推荐排查顺序

1. 检查内核安装：jupyter kernelspec list
2. 确认许可证文件是否缺失：sysdir
3. 检查 Stata 路径配置：nbstata.conf
4. 在 VS Code 选择正确的 nbstata 内核
5. 确保防火墙和杀毒软件未拦截

4.3.5 nbstata 扩展信息

有关 nbstata 的更多信息和使用方法，参见：

• nbstata 文档，以及 nbstata User Guide
• Jupyter + Stata 配置方法，第 4 小节。
• 黄晨晨, 2023, Jupyter Notebook 与 Stata 交互：nbstata
• 韩少真, 展金永, 2020, 珠联璧合 I：Jupyter Notebook 和 Stata 关联 (windows系统)。这个推文介绍了如何在原生 Jupyter Notebook 中安装 nbstata 包。

Note：安装过程中遇到问题，可以将错误代码，以及你当前的 Python 和 Stata 安装信息发送给豆包或 ChatGPT，它会引导你排除问题。我的 ChatGPT 对话 - nbstata 安装讲义 供各位参考。

后续

• 安装过程中可能会遇到各种小挫折，参见 Python 安装常见问题。
• 完成上述环境配置后，就可以使用 Jupyter Notebook 编写代码了，参见 Jupyter Notebook 的使用。