文章目录
- 前言
- 一、Python运行方式
- 二、Python集成开发环境(IDE)
- 三、Python开发平台—Anaconda
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- 1、下载
- 2、安装
- 3、使用
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- 3.1 Anaconda应用介绍
- 3.2 配置Python库
- 3.3 集成开发环境使用
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- 3.3.1.Spyder
- 3.3.2 Jupyter Notebook
- 四、Python入门概念
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- 1、入门函数：print()与input()
- 2、python书写风格
- 3、Python语法基础
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- 变量
- 标识符
- 关键字
- 赋值
- 表达式
- 语句
- 4、python标准数据类型
-
- （一）数字类型
- （二）序列类型
- （三）映射类型
- 5、python基本运算
- 6、python的函数、模块和包
前言
本文主要介绍Python在不同集成开发环境的运行方式、Python环境搭建以及Python入门知识。
一、Python运行方式
- 1、shell方式
shell是交互式的解释器
输入一行命令，解释器就解释运行出相应的结果。
示例：
- 2、文件方式
在python的IDE环境中，创建一个.py为扩展名的文件
用python解释器在shell中运行出结果。
示例：
1、创建test_python.py文件。
#!/data1/iap/dingji/Python-3.6.5
# -*- coding: UTF-8 -*-
def test():
print("ok") #缩进
return #函数里面要缩进
2、用python解释器在shell中运行出结果。
语法：python 文件名.py
创建一个test_shell.sh脚本写入要调用的.py文件的语句。
#!/bin/sh
cd /apps/wqf
result=`/data1/iap/dingji/Python-3.6.5/python test_python.py`
echo $result
3、根据业务场景选择运行test_shell.sh脚本的方式即可。（直接交互运行(sh 文件名.sh)或者后台挂起(nohup sh 文件名.sh)）
二、Python集成开发环境(IDE)
IDE是开发者创建程序时使用的软件包。
IDE使用的工具包括：
- 文本编辑器
- 编译器/解释器
- 装配自动化工具
- 调试器
IDE特点：
- 存储和重新打开脚本
- 运行代码
- debug
- 突出显示语法
- Mac OS & Linux 下
- $ python
- $ python3
- Python内置IDE
- IDLE
- 其他IDE
- PyCharm、Visual Studio Code(VS Code)、Spyder、JuPyter Notebook
三、Python开发平台—Anaconda
Anaconda是一个python集成平台，包含有数百个科学包。⾥⾯预装好了conda、某个版本的python、众多packages以及科学计算⼯具等，所以也称为Python的⼀种发⾏版。
1、下载
第一步： 下载安装包，可以选择去官方网站https://www.anaconda.com/download/或者清华大学的镜像网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/中选择一个合适的版本。
2、安装
第二步： 点击.exe文件安装anaconda。
第三步： 配置环境变量
将下面的路径添加到环境变量下面，后面的路径是一样的，前面根据自己安装的目录路径来。
F:\anaconda
F:\anaconda\Scripts\
F:\anaconda\Library\bin
F:\anaconda\Library\mingw-w64\bin
第四步： 验证是否安装成功
打开命令行窗口（最好以管理员的身份运行），输入命令行"conda --version"，返回版本号则说明安装成功。
第五步： 更换为清华镜像地址
5.1. 由于从外国镜像地址下载安装包十分慢，因此我们首先要将其更换为国内清华镜像地址，以管理员的身份运行命令行窗口，输入以下命令
#查看当前镜像
conda config --show
5.2. 添加清华镜像
#添加镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config –-add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes
5.3. 查看添加的镜像的情况
conda info
3、使用
3.1 Anaconda应用介绍
成功安装后，在Windows中【开始】菜单中发现Anaconda的文件夹，下拉下面有这几个应用：
| 应用 | 描述 |
|---|---|
| Anaconda Navigtor | ⽤于管理⼯具包和环境的可视化GUI（Graphical User Interface，简称GUI，图形⽤户界⾯），后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中⼿⼯实现。 |
| Anaconda Prompt | 被称为终端，⽤于管理⼯具包和环境的命令⾏界⾯，可以便捷地操作conda环境。 |
| Jupyter Notebook | 基于web的交互式计算环境，可以编辑易于⼈们阅读的⽂档，⽤于展示数据分析的过程。 |
| Spyder | ⼀个使⽤Python语⾔、开放源代码的科学运算集成开发环境。Spyder可以跨平台，也可以使⽤附加组件扩充，⾃带交互式⼯具以处理数据。 |
Navigtor和Prompt的选择：Navigtor和Prompt都是可⽤来管理环境和⼯具包的应⽤。
两者的区别在于：Navigtor是可视化的GUI，对于不太擅⻓编程的新⼿来讲⾮常友好；⽽Prompt则是命令⾏界⾯，对有⼀定编程基础的⼈来说⾮常亲切。
Anaconda Navigtor主界面：
Anaconda Navigtor环境及工具包管理界面：
Anaconda Prompt页面，直接从主菜单点击进去，输入代码。如下图所示：
3.2 配置Python库
1、查看库
在Anaconda Navigtor环境及工具包管理界面，选择Environments，安装Anaconda时会自行创建一个base(root)环境，右侧是这个环境中已经安装的Python库。如下图所示：
打开Anaconda Promp，在cmd中输入conda list或者pip list也可以查看base环境下面所安装的库。如下图所示：
2、库的安装
- 方法一：打开Anaconda Promp，在cmd中输入 “conda install --name<env_name><package_name><=version>”进行安装。
–name<env_name> ：指该库所安装的环境名。
<package_name>：指该库名称。
<=version>：指该库的版本号。若不指定，默认为最新版本。
示例：安装1.21.5版本的numpy。
conda install numpy==1.21.5
- 方法二：在Anaconda中直接安装。
在选定的环境内查看所有All或未安装Not installed，然后在search Packages中输入需要安装的库名称并进行搜索。
举例：需要在base环境下安装tensorflow库，输入tensorflow后进行搜索，得到结果，如下图所示：
3.3 集成开发环境使用
安装后一般使用Spyder Python或者Jupyter Notebook解释器编辑和执行程序。本文数据分析系列代码都是在Anaconda安装后的Jupyter Notebook解释器编辑上编写，所以在介绍Jupyter Notebook上比较详细。
3.3.1.Spyder
- Spyder Python打开：在Windows启动菜单Anaconda中选择Spyder，打开界面。
3.3.2 Jupyter Notebook
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Jupyter Notebook打开
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方式一：从Anaconda Navigtor中点击进入。
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方式二：直接从终端进入，在windows菜单页面点击Jupyter Notebook打开终端。
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- Jupyter Notebook 界面介绍
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- Notebook Dashboard
打开Notebook意味着打开默认Web浏览器。此时我们会看到Notebook Dashboard，它会显示Notebook服务器启动目录中的笔记本、文件和子目录的列表，它的顶部有【Files】，【Running】和【Clusters】三个选项。
| 选项 | 描述 |
|---|---|
| 【Files】 | 列出了所有文件。 |
| 【Running】 | 显示了你已经打开的终端和笔记本，可以查看所有正在运行的Notebook文件，也可以进行文件的关闭操作。 |
| 【Clusters】 | IPyt |
