# langgraphlearning

**Repository Path**: ilinxq/langgraphlearning

## Basic Information

- **Project Name**: langgraphlearning
- **Description**: LangGraph自学习
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-21
- **Last Updated**: 2025-12-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# LangGraph Learning

## ubuntu下使用pyenv安装多个版本的python
`pyenv` 是 Python 版本管理工具，可并行安装多个版本，不干扰系统配置，适合开发环境。

### 步骤 1：安装 pyenv 依赖
``` shell
sudo apt update && sudo apt install -y \
make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev \
liblzma-dev python3-openssl git
```

### 步骤 2：安装 pyenv
``` shell
# 自动安装（官方推荐）
curl https://pyenv.run | bash

# 配置环境变量（适配 bash 终端，zsh 需替换为 ~/.zshrc）
echo 'export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc

# 生效配置
source ~/.bashrc
```

### 步骤 3：安装最新版 Python
``` shell
# 查看可安装的最新版本（含稳定版/开发版）
pyenv install --list | grep -E "3\.(13|14)"

# 安装最新稳定版（如 3.13.0，替换为实际查到的版本号）
pyenv install 3.13.0
# LXQ：使用上面可以安装多个Python版本
# LXQ（2025/12/6）:当前不适合使用最新的Python 3.14,最高能到3.13


# 验证安装
pyenv versions  # 输出包含 3.13.0 则成功
```

### 步骤 4：设置 Python 版本
``` shell
# 仅当前目录生效（推荐，避免全局影响）
pyenv local 3.13.0

# 全局生效（所有终端，谨慎使用）
# pyenv global 3.13.0

# 验证版本
python --version  # 输出 Python 3.13.0
python3 --version # 同步指向 3.13.0
```

## venv 环境
``` bash
git clone ...../langgraphlearning.git
cd langgraphlearning

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

pip install --upgrade pip
```

## 安装依赖
``` bash
# https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview
pip install -U langgraph

# with langchain
pip install -U langchain

# qwen模型采用openai初始化
pip install -U langchain-openai

# 用于加载.env文件
pip install python-dotenv

# 使用langgraph-cli
# [inmem] 是其预定义的可选依赖组，对应「内存型状态存储」功能所需的依赖：
# 1. 核心作用：安装 langgraph-cli 的同时，自动安装支持 “内存中持久化 LangGraph 状态” 的依赖包（如轻量级内存数据库、状态序列化工具等）；
# 2. 适用场景：使用 langgraph-cli 调试 / 运行 LangGraph 应用时，需要临时将工作流状态存储在内存中（而非文件 / 数据库），适合本地开发、快速测试场景；
# 3. 省略 [inmem] 的区别：若仅执行 pip install langgraph-cli，只会安装 CLI 的基础功能（如流程编译、命令行交互），但无法使用内存存储相关的高级功能（如状态持久化、断点续跑）。

# LXQ（2025/12/6）:inmem 需要使用本地rust进行编译，需要提前安装好Rust
pip install -U "langgraph-cli[inmem]"

```

## ubuntu下安装 Rust
``` shell
# 1. 首先确保系统安装了必要的依赖（用于编译 Rust 项目，如 gcc、make 等）：
# 更新软件源
sudo apt update
# 安装编译依赖
sudo apt install -y build-essential gcc make curl pkg-config libssl-dev

# 2. 安装最新版 Rust（通过 rustup）
# 执行官方安装脚本：
# 下载并运行 rustup 安装脚本（自动安装最新稳定版）
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

# 3.运行脚本后会出现交互提示，默认选择 1（Proceed with installation (default)） 即可


# 4.安装完成后，需手动加载 Rust 环境变量（或重启终端）
# LXQ：选择重启终端最好

# 5.验证安装是否成功
# 检查 rustc 版本（最新稳定版）
rustc --version
# 检查 cargo 版本（Rust 包管理器）
cargo --version
# 检查 rustup 版本
rustup --version

```

## local server 环境搭建最佳实践
> - `langgraph new ./localserver --template new-langgraph-project-python` 要求不存在`localserver`目录或目录为空。
> - `langgraph new` 创建的项目下不存在 `.venv`。
> - 使用`langgraph new`前要先安装它。
>
> 考虑使用`.venv`来管理`langgraph new`项目，因此：
>> 以下Python 3.13.0

1. 在全局`pyenv`下安装`python 3.13.0`，并切换版本：
``` shell
pyenv global 3.13.0
# 或在需要`langgraph new`建立项目的目录下：
pyenv local 3.13.0
```

2. 安装`langgraph`
``` shell
# LXQ：如果在全局环境下安装过langgraph，则在虚拟环境下会安装很快，要保持虚拟与全局python版本一致。
# Python >= 3.11 is required.
pip install -U "langgraph-cli[inmem]"

# 验证安装
which langgraph
```


3. `langgraph new`创建项目
``` shell
langgraph new localserver --template new-langgraph-project-python

```

4. 在项目目录`localserver`建立虚拟环境
``` shell
cd localserver

# python 3.13.0
python -m venv .venv
# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate

# update pip
pip install --upgrade pip

```

5. 安装`localserver`项目依赖
```shell
# 根据 pyproject.toml 或 setup.py进行依赖安装

pip install -e .
```

6. 部分错误提示
Q:错误信息
``` shell
ImportError: cannot import name 'AsyncGeneration' from 'dashscope' (/home/lxq/langgraph/langgraphlearning/.venv/lib/python3.13/site-packages/dashscope/__init__.py). Did you mean: 'AioGeneration'?
Could not import python module for graph:
GraphSpec(id='qwen_agent', path='./src/agent/qwen_agent.py', module=None, variable='qwen_graph', config={}, description=None)
This error likely means you haven't installed your project and its dependencies yet. Before running the server, install your project:

If you are using requirements.txt:
python -m pip install -r requirements.txt

If you are using pyproject.toml or setuptools:
python -m pip install -e .

```
A: 需要安装依赖，如：`python -m pip install -e .`