初体验Python
Python 是当今世界最流行的程序语言之一。由荷兰人,吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)1989 年发明,1991 年公布。官网:www.python.org
Python 突出的简洁性、易读性和可扩展性,使得在数据科学、人工智能、云计算、图形处理与互联网应用等领域占尽风头。有这么一个梗,python 除了生孩子,其他都能做,足以体现 python 的地位了。
目前,Python 有两大版本,分别是 Python2.x 和 Python3.x。Python2.x 版本在 2020 年已经停止支持,因此 Python3.x 是目前的主流。
Python 特点
可读性强
可读性远比听上去重要的多得多。
可读性强意味着让你可以在更短时间内学习和记忆,直接提高生产率。
简洁,简洁,简洁
python 完成同样功能只用其他语言一半的代码,其实就是提高了一倍的生产率。
程序员再也不需要关注复杂的语法,而是关注任务本身。
开源
Python 是纯粹的开源语言,软件更容易移植到其他的平台,如 Mac、Linux 等,因此 Python 拥有丰富的第三方资源库是不足为奇的。
标准脚本语言
脚本程序是指只有需要被调用时,才会被动态的解释执行。
Python 也被称为:“胶水语言”。
Python 允许混合使用 C、Java 与 Python 代码例如 Python 程序中允许调用一段由 Java 编写的程序模块(库),甚至这段 Java 模块可以是保密的。
Python 应用场景
人工智能
人工智能领域的王者!人工智能领域大多数开发场景都有 Python 的身影。
Web 应用开发
一些 Web 框架,如 Django,TurboGears,web2py,Zope 等,可以让程序员轻松地开发和管理复杂的 Web 程序。
操作系统管理、服务器运维的自动化脚本
大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 MacOSX 都集成了 Python,可以在终端下直接运行 Python。一般说来,Python 编写的系统管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的 shell 脚本。
科学计算和数据分析
NumPy,SciPy,Matplotlib 可以让 Python 程序员编写科学计算程序。
桌面软件
PyQt、PySide、wxPython、PyGTK 是 Python 快速开发桌面应用程序的利器。
服务器软件、网络爬虫
游戏开发
很多游戏使用 C++编写图形显示等高性能模块,而使用 Python 或者 Lua 编写游戏的逻辑、服务器。
运行环境搭建:
不管用什么工具开发 Python 程序,都必须安装 Python 的运行环境。目前最常用的是 Windows、Linux 平台。由于目前使用 Windows 的人数最多,我们以 Windows10 为主讲解。同时,我们使用 python3.11 版本为主要学习版本。
⚠️ 其实编程和平台关系不大。大家也可以使用 Linux、Mac。
第一步:进入 python 官网(python.org),下载 python 安装包
第二步:以管理员身份运行下载好的
python.exe
第三步:选中界面下方的"Add Python 3.11 to Path"复选框,这样安装程序就会自动将 Python 的路径加到 PATH 环境变量中,进行安装
直到看到 successful,就代表安装成功了
第四步:运行 python
windows 查找命令中输入
cmd
,或直接 win+r 输入cmd
, 进入命令行窗口,再输入:python
输入
print("hello world")
相关信息
>>>
即为“提示符”关闭交互模式:
(1)
Ctrl+Z
和回车
(2) 输入
quit()
或exit()
命令(3) 直接关闭命令行窗口
IDLE 开发环境使用
开发环境,英文是 IDE(Integrated Development Environment 集成开发环境)。
不要纠结于使用哪个开发环境。开发环境本质上就是对 Python 解释器 python.exe 的封装,核心都一样。可以说:“开发环境 IDE,只是解释器的一个外挂而已”,只是为了让程序员更加方便编程,减少出错率,尤其是拼写错误。
工欲善其事,必先利其器,选择自己擅长的开发工具是十分重要的。
常用的开发环境如下:
- IDLE
- Pycharm (推荐)
- vscode (推荐)
- jupyter
个人习惯使用 vscode,在接下来的讲解中,我都用此工具进行代码的编辑。