第一章 Python概述與開發環境安裝
第一章 Python概述與開發環境安裝
1、Python開發環境安裝
2、Anaconda安裝
選擇 just me 不用勾選新增本地環境變數
- 檢視Anaconda環境是否安裝成功(檢視Anaconda版本號):conda --version
- 檢視目前安裝了哪些環境變數:conda info --envs
- 檢視 Anaconda 當前版本以及安裝了哪些包:conda list
3、Spyder
3.1 讀取檔案裡面的行數
import sys
import os.path
# 檔案目錄
dir = os.path.dirname(sys.executable)
# 開啟檔案進行操作
with open(dir+'\\num.txt', encoding = 'utf-8') as fp:
content = fp.readlines()
# 列印檔案內容的型別
print(type(content))
# 列印檔案內容
print(content)
# 列印檔案所在的目錄
print(dir)
# 列印檔案裡面內容的行數
print(len(content))
結果: <class 'list'> ['12\n', '6\n', '2\n', '35\n', '11\n', '22\n', '23\n', '11\n', '254\n', '12'] F:\Anaconda 10
4、Jupyter Notebook
# 使用遞迴
def fib(n):
if n==1 or n==2:
return 1
elif n==0:
return 0
return fib(n-1)+fib(n-2)
# 輸出第10個斐波那契數列
print(fib(10))
print(fib(0))
結果: 55 0
5、Python環境管理
5.1 開啟管理終端
Windows使用者開啟“Anaconda Prompt”
macOS和Linux使用者開啟"Terminal"(終端)
5.2 建立新環境
conda create --name <env_name> <package_name>
注:
env_name
--建立的環境名,建議英文命名,且不加空格,名稱兩邊不加尖括號"<>"package_name
--安裝環境中的包名,名稱兩邊不加尖括號"<>"- 如果要安裝指定的版本號, 則只需要在包名後面以=和版本號的形式執行。如:
conda create name python2 python=2.7
,即建立一個名為“python2”的環境,環境中安裝版本為2.7的python。 - 如果要在新建立的環境中建立多個包,則直接在
<package_names>
後以空格隔開,新增多個即可。如:conda create -n python3 python=3.7 numpy pandas
,即建立一個名為“python”的環境,環境中安裝版本為3.7的python,同時也安裝了numpy
和pandas
。 - 預設情況下,新建立的環境會被儲存在
/User/<username>/anaconda3/env
目錄下,其中<user_name>
為系統當前使用者的使用者名稱。
5.3 啟用/退出環境
啟用:conda activate python3
退出:conda deactivate
5.4 刪除環境
conda remove --name python3 --all
6、Python擴充套件庫安裝
6.1 新增清華大學的Anaconda映象
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
# 設定搜尋時顯示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
conda install numpy
測試
查詢可供安裝的擴充套件庫版本 conda search --full-name pandas
獲取當前環境中已安裝的擴充套件庫資訊 conda list
6.2 在指定環境中安裝包
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda activate python3
conda install numpy
6.3 在當前環境中解除安裝包
conda remove <package_name>
6.4 在指定環境中解除安裝包
conda remove --name <env_name> <package_name>
7、 Python擴充套件庫匯入
建議先匯入標準庫再匯入擴充套件庫物件,只匯入確實需要使用的標準庫和擴充套件庫物件,提高載入速度,減少打包體積
7.1 import 模組名[as 別名]
使用時需要在物件之前加上模組名作為字首,即“模組名.物件名”
import math
import random
import posixpath as path
print(math.sqrt(16)) # 計算並輸出16的平方根
print(math.cos(math.pi/4)) # 計算餘弦值
print(random.choices('abcd', k=8)) # 從字串'abcd'隨機選擇8個字元
# 允許重複
print(path.isfile(r'C:Windows\notepad.exe')) #測試指定路徑是否為檔案
結果: 4.0 0.7071067811865476 ['b', 'b', 'd', 'b', 'a', 'd', 'a', 'c'] False
7.2 from 模組名 import 物件名 [as 別名]
不需要模組名作為字首,匯入方式可以減少查詢次數,提高訪問速度
from math import pi as PI
from os.path import getsize
from random import choice
r = 3
print(round(PI*r*r, 2)) # 計算半徑為3的圓面積
print(getsize(r'C:Windows\notepad.exe')) # 計算檔案大小,單位為位元組
print(choice('Python')) # 從字串中隨機選擇一個字元
結果: 28.27 254464 o
7.3 from 模組名 import *
不推薦使用
from itertools import *
characters = '1234'
for item in combinations(characters, 3): # 從4個字元中任選3個組合
print(item, end=' ') # end=' ' 表示輸出後不換行
print('\n'+'='*20) # 行號後輸出20個等於號
for item in permutations(characters, 3): # 從4個字元中任選3個的排列
print(item, end=' ')
8、Python常用標準庫
8.1 字串
re
:正規表示式。用來判斷是否是你指定的特定字串。 StringIO
:提供以檔案形式來讀寫字串。 struct
:以二進位制位元組序列來解釋字串。可以通過格式化引數,指定型別、長度、位元組序(大小端)、記憶體對齊等。
import re
print(re.findall(r'f[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest'))
結果: ['foot', 'fell', 'fastest']
如果只需要簡單的功能,應該首先考慮字串,因為簡單,易於閱讀和除錯,如:
print('tea for too'.replace(''too,''two'))
結果: 'tea for two'
8.2 資料型別
datetime
:提供操作日期和時間的類。 collections
:高效能容器資料型別。實現了Python的通用內建容器、字典、列表、集合,和元組專門的資料型別。 pprint
:提供“整潔列印”功能,具有列印任意Python資料結構的能力。
8.3 數學運算
random
:各種分佈的偽隨機數的生成器。 math
:數學函式。提供了由C標準的數學函式訪問。該庫函式不適用於複數。 cmath
:為複數提供的數學函式。 operator
: 過載運算子。
math 模組為浮點運算提供了對底層C函式庫的訪問
import math
print(math.cos(math.pi/4))
print(math.log(1024, 2))
結果: 0.7071067811865476 10.0
random 提供了生成隨機數的工具
import random
fruits = random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
x = random.sample(range(100), 10) # 0-100選擇不能重複的10個數
y = random.random() # 隨機浮點數
z = random.randrange(6) # 從範圍0-6中選擇隨機整數
print(fruits)
print(x)
print(y)
print(z)
結果: apple [64, 97, 91, 21, 40, 55, 63, 79, 77, 1] 0.8885638928051524 0
8.4 檔案和目錄
os.path
:常用路徑名操作。 filecmp
:檔案和目錄的比較。 shutil
:高階的檔案操作:支援檔案複製和刪除。
8.5 作業系統
time
:時間獲取和轉換,各種與時間相關的函式。 argparse
:命令列選項、引數和子命令的解析器。 io
:提供介面處理的IO流。 logging
: Python的日誌工具,提供日誌記錄的API。 logging.config
:Python日誌配置,用於配置日誌模組的API。 os
:提供豐富的與MAC,NT,Posix等作業系統進行互動的能力。 sys
:提供訪問和維護python直譯器的能力。這包括了提示資訊,版本,整數的最大值,可用模組,路徑鉤子,標準錯誤,標準輸入輸出的定位和直譯器呼叫的命令引數。
os模組提供了不少與作業系統相關聯的函式
import os
print(os.getcwd()) # 返回當前的工作目錄
os.chdir(r'C:Users\winner\Python3Learn\Lesson1Code') # 修改當前的工作目錄
os.system('mkdir today') # 執行系統命令 mkdir
print(os.getcwd()) # 返回當前的工作目錄
建議使用import os
風格而非from os import *
,這樣可以保證隨作業系統不同而有所變化的os.open()不會覆蓋內建函式open()。
在使用os這樣的大型模組時,內建的dir()和help()函式非常有用。
本文由部落格群發一文多發等運營工具平臺 OpenWrite 釋出
相關文章
- Windows安裝Python開發環境WindowsPython開發環境
- Python開發環境的安裝配置Python開發環境
- Python整合開發環境安裝pycharmPython開發環境PyCharm
- 安裝與配置Flutter開發環境Flutter開發環境
- Mac系統Python開發環境的安裝MacPython開發環境
- Flutter開發環境安裝Flutter開發環境
- node開發環境安裝開發環境
- JHipster開發環境安裝開發環境
- 安裝Java開發環境Java開發環境
- Java 語言概述與開發環境(1)Java開發環境
- Java 語言概述與開發環境(2)Java開發環境
- Python 開發環境搭建(03):Linux 下 eclipse 安裝Python開發環境LinuxEclipse
- windows環境配置:同時安裝Python2.7和Python3.6開發環境WindowsPython開發環境
- Windows 環境下 Python 環境安裝WindowsPython
- ubuntu 安裝 flutter 開發環境UbuntuFlutter開發環境
- python新環境安裝Python
- 圖解python | 安裝與環境設定圖解Python
- Linux 開發環境 -- C/C++開發環境編譯安裝Linux開發環境C++編譯
- Python 開發環境搭建(02):Python 3.7 + Redhat 7 原始碼安裝Python開發環境Redhat原始碼
- 安裝Nginx+Lua開發環境Nginx開發環境
- 安裝VS2010開發環境開發環境
- java入門:安裝開發環境Java開發環境
- Java開發環境安裝筆記Java開發環境筆記
- Mac安裝開發環境-前端篇Mac開發環境前端
- python3環境安裝Python
- 從零開始的 TensorFlow:第一章、環境安裝篇
- NodeJS安裝與環境搭建NodeJS
- Git環境配置與安裝Git
- vue開發環境安裝(nvm管理node)Vue開發環境
- 用docker安裝laravel的開發環境DockerLaravel開發環境
- Java開發環境的安裝和配置Java開發環境
- Python 環境配置(三)安裝pytorchPythonPyTorch
- python3環境如何安裝Python
- Python requests 安裝與開發Python
- 不用rustup,Windows下gnu版Rust安裝與開發環境配置RustWindows開發環境
- Flutter環境搭建以及開發軟體安裝Flutter
- Flutter搭建開發環境和工具安裝配置Flutter開發環境
- java開發環境安裝IDEA+jdk1.8Java開發環境IdeaJDK