运营怎么学Python做副业？一文搞定Python安装和环境配置

一、写在前面

前段时间和一个兄弟打了通电话，兄弟吐槽了下他所在公司，探讨了下未来工作的方向，打工人真的蛮苦的，一方面是公司某些领导的“无脑“压榨，一方面是刚毕业一年，人生迷茫。

兄弟也询问了我的意见，对于后面的就业方向和学什么编程好，具体就不细说了，正好兄弟是做运营工作的，没啥别的能帮上的，就想着写个运营学Python系列。

目前这个系列具体安排还没想好，主要是围绕Python自动化办公展开，至少包括Python对Excel、World、Txt等文件/数据处理、Python对系统文件处理、Python自动发送邮件、Python数据爬取、Python模拟点击登录、Python数据可视化等方面。

希望读者朋友也能从自己平时工作中提取一些实际需求，我也会帮助大家利用Python解决问题、优化工作流程、提升工作效率，加到本系列中。

二、知识点概要

1）搞定Python基础环境安装
2）安装jupyter notebook，最便捷的Python编辑器
3）运营常用Python包介绍和安装

三、开始动手动脑

3.1 搞定Python基础环境安装

3.1.1 下载Python安装包

Mac是自带Python2.7的，但是现在主流使用3.0及以上，确实Python3比Python2会更容易上手，也更方便操作。

电脑浏览器打开Python官方网站：https://www.python.org/鼠标移动到Downloads，会出现动态框，显示的是Python最新版本3.9.5，你可以选择下载Windows版本或者Mac版本（以及其他）。

当然，我也推荐你点击All releases，然后下载Python3.7.0版本进行安装，本系列教程都将在这个版本下进行编写代码。

当然你也可以直接访问：https://www.python.org/downloads/release/python-370/ 选择合适版本进行下载,一般选择下载安装包安装，如图圈红的两个安装包，一个是mac的，一个是windows下的。

当然，我也给你准备好了安装包，上面操作都不用，需要的朋友移步我的网盘。

链接：https://pan.baidu.com/s/1vVOxrcRbkUcWTdG7UrDAUg
提取码：8888

windows的安装包是.exe结尾的，mac的安装包是.pkg结尾的。

3.1.2 Windows下安装过程

1）点击下载好的安装包，即可进入下图所示安装界面，然后勾选上Install launcher for all users和 Add Python 3.7 to PATH，主要是安装Python编辑启动器和将Python环境添加到系统环境变量中。

勾选好，然后点击Customize installation，这样在后面可以自定义安装哪些内容，以及安装路径。（对运营以及其他学习者来说，安装软件或者环境的时候最重要的就是安装路径一定不要默认，一般默认都在C盘，会影响系统运行流畅性）

2）遇到教程中没有的页面就直接点击Next即可，进入到下方页面，按图中示例勾选需要安装的配置即可，另外点击Browse，选择安装路径，图中是在D盘中新建了一个文件夹Python，然后安装在其中。按图示配置好后，点击Install按钮即可进行安装。

3）整个安装过程3-5分钟。

安装好后，点击Close按钮即可。

4）Windows打开cmd，然后输入python --version即可看到自己安装好的Python版本，然后输入python，即可进入代码编辑环境，我们可以尝试输入print('Hello Python！')，然后回车，看看效果，输入exit（）可以退出编辑环境。

3.1.3 Mac下安装过程

1）Mac下安装比较简单，直接双击下载好的安装包，然后一路点击Next或者继续即可。

2）Mac一般只有一个磁盘，所以安装位置默认即可。

3）点击安装按钮即可完成安装，同样的安装好后关闭安装窗口即可。

安装好后，Mac直接打开终端，然后输入python3 --version即可看到自己安装好的Python版本，然后输入python3，即可进入自带的代码编辑环境，我们可以尝试输入print('Hello Python！')，然后回车，看看效果。这里输入python3的原因是和Mac系统自带的Python2区别开，大家在使用过程也需要注意。

记住这是你写下的第一行代码，欢迎进入代码世界。

3.2 安装jupyter notebook，最适合运营的Python编辑器

3.2.1 安装jupyter notebook

Mac下在终端中，输入：

pip3 install jupyter   

Windows下在cmd中，输入：

pip install jupyter   

相关依赖包比较多，大概需要1分钟左右安装成功。

通过上面操作，你需要知道并记住在Python中安装第三方包的操作指令格式pip install 包名。

这里也给大家介绍一种通过国内镜像源安装第三方包的方法（安装速度更快），首先还是告诉大家相关操作指令格式:

pip install -i 第三方镜像源地址 包名   

如我们上面安装jupyter包，就可以改成：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter   

国内可用的一些第三方镜像源地址：

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

3.2.2 使用jupyter notebook

1）进入jupyter notebook Mac下在终端中（或者Windows下在cmd中），输入

jupyter notebook    # 或者 python3 -m IPython notebook   

会启动相关服务，并自动呼出浏览器，接下来我们就可以开始写代码，提高工作效率啦。

2）新建文件夹 进入桌面目录，先新建一个文件夹。给文件夹命名为work_project，用于存放后面编写的python脚本。

3）新建编写Python代码的文件 按照上述同样的方法，在work_project文件夹下新建一个Python3文件，用于编写代码。点击文件打开文件菜单，然后在文件菜单中选择重命名，可以给新建的Python3文件（后面称为notebook）进行重命名。这里我给新建的第一个文件命名为01_在指定文件夹下批量新建文件夹或者文件，是的，我们虽然还没学Python的基础知识，但是并不影响我们跑代码，我一直觉得在实践中学习是最有效的，遇到不理解的先记下，课后浏览器查询即可，所以有时候也会给大家推荐一些免费的项目实践直播课。

4）实现在指定文件夹下批量新建文件夹或者文件脚本

• jupyter代码编辑界面按钮基本介绍

1 保存编辑内容
2 添加代码块
3 剪切 选中的代码块
4 复制选中代码块
5 粘贴复制的代码块
6 上移/下移 选中的代码块
7 运行选中的代码块
8 暂停正在运行的代码块
9 重启当前代码运行环境
10 重启当前代码运行环境，并依次运行所有代码块
11 修改代码块格式（默认是代码块，还可以选择标记，用于写描述内容）

• 在指定文件夹下批量新建文件夹

• 运行结果

• 在指定文件夹下批量新建文本文件

• 运行结果

3.3 运营常用Python包介绍和安装

• 数据处理大类* numpy：主要用在数据分析和科学计算，主要包含多维数组和矩阵数据结构；
  * pandas：Python中处理数据应用最广泛、最方便的第三方库，主要数据结构是Series（一维数据）与DataFrame（二维数据）。

• Excel处理
  * xlrd：用于读取 Excel 文件；
  * xlwt：用于写入 Excel 文件；
  xlutils：用于操作 Excel 文件的实用工具，比如复制、分割、筛选等；
  openpyxl：用于读取和写入Excel文件。

• Word处理
  * python-docx：是一个用于创建和更新Word (.docx) 文件的 Python 库。

• PDF处理
  PyPDF4：一个纯python PDF，能够拆分、合并、合并库和转换PDF文件的页面；
  * pdfminer：是一款用于 PDF 文档的文本提取工具；
  * pdfkit：可以将 文本、HTML等转换为PDF。

• 文本处理
  * re：正则表达式模块，可以从字符串中提取出目标内容。

• 爬虫
  * requests：最基础的爬虫库，可以发送get、post请求，获取网页数据；
  bs4：是一个可以轻松从网页中抓取信息的库；
  selenium：可以实现自动与网页进行交互，如自动化点击等。

• 邮件处理
  * yamail：发送电子邮件的模块，支持邮件内容格式化（比如markdown格式）。

• 数据可视化
  * matplotlib：应用最广泛的绘图包，能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表。* pyecharts：是一个用于生成Echarts 图表的类库，生成的图可视化效果相对于matplotlib更加好看。bokeh：浏览器交互式可视化库，更加绚丽。

打* 的表示在里面来说更加常用的包，相关包安装方法，按照3.2.1中的安装第三方包的方法即可，如遇到什么问题可以留言评论区提出。

运营学Python系列所有代码、数据等资源获取方式，关注公众号：简说Python，回复：运营学Python 即可获取百度云下载链接，后面也会开源到码云上。

四、练习

1、锻炼操作： 在jupyter notebook里在，删掉之前在桌面新建work_project文件夹，然后新建一个文件夹运营学Python，并进入该目录下新建两个文件：Day01搞定环境和work_project，Day01搞定环境里记录本次自己的学习笔记，实践截图；work_project里存放本系列所有代码脚本文件。（如下图所示）

2、打基础： 在Python环境中安装好所有上述提到的运营常用Python包中打*的包，并自己任意选择一个包进行探索，了解其基本用法。

最后我在这里也是给大家准备了一套python的学习教程路线图，里面讲的是非常的详细入门，这是我从一位清华教授哪里拿到的一份详细的学学习路线图。

所有的文件已开源，需要的朋友可以去我的Gitee查看完整版。

下面来看看每个分支知识点的详细内容，以及配套学习文件。

一、Python基础和高级编程

对于新手学Python而言，基础和高级编程这一块是很重要的，因为如果你没有学过它们，直接去学习某个方向，你将会一脸懵逼，所以这是绕不过的，打好这一块的基础之后，你完全可以无障碍地进阶Python的任何方向。

学习资源：

以上所有的文件都已经打包好了，需要的朋友请移步文末。

二、爬虫

应该有很多人都对爬虫感兴趣吧？不只是Python可以写爬虫，还有很多语言都能写，但Python是公认的最适合的语言了。

爬虫不只是爬虫工程师会用到，业余时间也可以用来爬点自己想要的东西，又或者是做兼职也是可以的，甚至非程序员在工作方面也用得到，比如电商人员爬取大量同行数据来分析出市场的情况，在大量数据的基础上研究新的电商方案。

学习资源：

三、数据分析

数据分析也是当下的一大热门方向，用Python来做的话比其他语言强很多，但往往只会数据分析还是差点意思，如果能具备爬虫能力来爬取数据就更好了。

以上所有的文件都已经打包好了，需要的朋友请移步文末。

四、数据库与大数据开发

五、算法与人工智能

机器学习是人工智能的必经之路，核心就在这里，所以想往人工智能去发展的人，可以学学机器学习，但同时也有个前提，人工智能是公认存在门槛的，应届毕业生不是研究生以上学历或者大学中出类拔萃的人，基本上很难找到工作，所以也请考虑清楚。

学习资料：

六、Python全栈学习路线

所有的文件已开源，需要的朋友可以去我的Gitee查看完整版。

除了上面分享给大家的一些学习手册，这里还给初学编程者一些额外的建议：

• 首先要有信心。虽然可能你看了几个小时也没在屏幕上打出一个三角形，或者压根儿就没能把程序运行起来。但相信我，几乎所有程序员一开始都是这么折腾过来的。

• 选择合适的教程。有些书很经典，但未必适合你，可能你写了上万行代码之后再看它会比较好。

• 写代码，然后写更多的代码。光看教程，编不出程序。从书上的例程开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。

• 除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。

• 不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。

• 学会查官方文档，用好搜索引擎和开发者社区。

这个时代的年轻人，一定需要有自己的闪光点，而不是仅仅做好专业内的事情。

只要你有一技之长、拥有逆风破浪的能力，面对未知的困难，依然能够披荆斩棘。

把平时的碎片时间抽出一小块来学习Python，通过提升自己，去享受你的人生，去看更大的世界。

愿你们在自学Python的路上顺风顺水、学有所成！