第1章 Python概述

1.1 Python语言

1.1.1 Python语言的发展

• 1989年，由荷兰人Guido Van Rossum开发
• 版本
• 2.x
• 3.x
• 最重要的区别
  • print函数 vs print语句
  • range vs range and xrange
  • input vs input and raw_input

Python发展史上的重要版本

1.1.2 Python语言的特点

• 代码简洁

• 更少的代码即能够完成相同的功能。代码的可读性强，对初学者非常友好。

• 可扩展性好

• Python号称是一种胶水语言，能够通过多种扩展接口将其他编程语言的代码整合在一起。

• 优异的跨平台性能

• Python具有优异的跨平台性能，代码可以不经过修改运行在任何安装了Python环境的计算机中

• 多种编程方式

• 在Python中，可以使用面向过程、面向对象和函数式编程等编程方式编写代码

• 丰富的工具包

• Python自身提供的数百个内置类和函数库，还可以很方便地从多种渠道安装第三方工具包，并利用它们快速构建程序

• 开放源代码

Python的缺点

• 运行速度相对于编译型语言如C、C++、Java来说非常慢
• 原因
• Python简洁易用的特点是拿运行速度换来的
• 解决办法
• 利用高效的工具包
• 使用JIT编译技术提速
• 与其他语言混合编程

1.1.3 Python的主要应用领域

• Web开发

• GUI程序开发

• 网络爬虫

• 数据分析

• 人工智能

• 自动化运维

• 游戏开发

1.2 Python 运行环境

1.2.1 Python 的不同实现和发行版

Python的实现版本

• CPython（https://www.python.org/downloads/）
• IronPython：运行在.net环境中的Python实现
• Jython：运行在Java虚拟机上的Python实现
• PyPy：利用Python重新实现的Python，由于使用了JIT编译器，运行速度比CPython快的多

Python发行版

• ActivePython：包含了常见的数据科学和机器学习的环境
• https://www.activestate.com/activepython
• python(x,y)：用于数值计算、数据分析和数据可视化的发行版，基于Qt图形用户界面和Spyder交互式开发环境
• http://python-xy.github.io
• winpython：用于Windows系统，也是一个面各科学计算的发行版
• http://winpython.github.io
• Anaconda Python：内置了包管理器conda以及常见的工具包，以及虚拟环境管理功能。由于使用便捷、功能齐全，近年来发展迅速，得到了很多用户的支持
• https://www.anaconda.com

1.2.2 Python 环境的安装

官方标准版 Python 的安装

• 下载

• 运行Python安装程序

Anaconda 发行版的安装

• Anaconda是一种著名的Python发行版，内置了常用的科学计算工具包以及使用非常便捷的包管理工具conda。 Anaconda本身是一种商业软件，但是其个人版本是免费的，此外conda包管理器也是开放源代码的。
• https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
• 如果只需要使用conda包管理器来搭建自己的Python运行环境，可以选择Miniconda
• https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

安装第三方包

• pip和conda和基本使用方法

• 使用pip和conda安装包时还可以指定版本
• pip install pkg_name==1.1.0
• conda install pkg_name==1.1.0
• 从源代码安装 Python 包
• 获取源代码并解压后，进入到源代码文件夹
• python setup.py install

1.3 Python程序的运行

1.3.1 交互模式

• 启动交互环境

• 运行代码

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$ python
Python3.x.x(tags/v3.x.x:580fbb0, Jul202020,15:43:08)Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> print("Hello, Python!")
Hello Python!
>>> for i in range(3):
...     print(i)
...
0
1
2
>>> exit()
$

脚本模式

• 脚本文件 hello.py

  1	print ("Hello, Python!")

• 运行代码

  1 2	$ python hello.py hello,world!

1.4 常用开发工具

• IDLE
• Spyder
• IPython
• PyCharm
• Jupyter Notebook
• Eclipse with PyDev
• Sublime Text
• Visual Studio Code

1.5 Python虚拟环境*

1.5.1 什么是虚拟环境

• 包之间存在着较为复杂的依赖关系，不同的项目会依赖相同的工具包的不同版本
• 系统中安装的 Python 环境称为初始环境
• 在初始环境中使用虚拟环境管理工具创建出来的独立的 Python 运行环境称为虚拟环境

1.5.2 虚拟环境的创建和使用

venv

• 在当前目录下创建名为my_env的虚拟环境

  1	$ python -m venv my_env

• 激活虚拟环境
• Windows

  1	my_env\Scripts\activate.bat

• Linux & macOS

  1	source my_env/bin/activate

• 退出当前的虚拟环境

  1	deactivate

conda

• 创建虚拟环境my_env

  1	conda create -n my_env python=3.8

• 激活虚拟环境

  1	conda activate my_env

• 退出虚拟环境

  1	conda deactivate

• 列出conda创建的全部虚拟环境

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  $ conda env list # conda environments: # base * /path/to/anaconda my_env /path/to/anaconda/envs/my_env

• 删除虚拟环境

  1	$ conda remove -n my_env --all

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