简明Python开发教程(1):概述及环境搭建

       大家好,自学Python一年有余,对Python基本语法和典型应用有所掌握。同时和工作相结合也用Python实现了一些小功能。

        最近公司面临转型,IT开发越来越重要,也有很多同事咨询Python开发相关事项,因此打算编写此教程。供大家参考交流。

        本教程使用Python 3开发,主要想普及Python基本语法,然后结合实际工作,分享三个典型应用场景:Python数据分析、Python自动运维和Python爬虫。

        工欲善其事,必先利其器。

        首先我们需要搭建开发环境,以我非互联网公司常用Windows系统为例。

安装Python集成开发环境:Anaconda

        Python一个很重要的优势是有很多第三方库,可以帮你快速完成任何你想到的事。然而对于初学者,知道有哪些库?如何安装是一个头疼的问题。

        因此我建议安装集成开发环境,而Anaconda是一个开源软件,集成了常用的Python库,特别是数据分析和科学计算相关的库。

      Anaconda3下载及安装

        官网下载地址

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          根据需要、电脑配置选择相应配置,一般64位、Python 3.6 点击下载。

          下载成功后,双击Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe

        一路下一步即可,注意打钩,添加到环境变量。这样后续命令行可以直接调用。

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        最后会建议安装Visual Studio Code,可以点击自动安装,也可以后续手工安装。

     Anaconda3 安装成功验证

        安装成功后,点击“开始”——“所有程序”,会发现一个“Anaconda3(64-bit)”文件夹,如下图所示。我们常用Spyder和Jupyter Notebook。

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        点击“开始”——“运行”,输入cmd,进入命令行,执行python,可以测试环境变量是否配置成功。

     Spyder简单使用

        Spyder是一个简单的集成开发环境,仿照Matlab工作空间概念。

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        左侧Editor:编辑你的python代码;点击绿三角可以运行整个脚本,结果出现在右侧Console窗口中。

        右侧Console:单行交互式编程,直接出现结果,可以调试用。右上部分类似Matlab可以查看变量值。

     Jupyter Notebook使用

        Jupyter Notebook是一个笔记本,交互式笔记本,可以运行python等代码的笔记本,可以显示代码运行结果,如图表;快速保存、分享。网上大量教程、案例都是Jupyter Notebook格式。

        打开Jupyter Notebook,会以默认浏览器开启以下页面。

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        通过new创建新的Notebook,然后可以像记笔记一样写代码,特别适合数据分析等需要中间思路的项目,听说用来写数学论文效果更好。

        网上有很多相关教程,包括快捷键、优秀案例,可以多多关注。

Visual Studio Code安装

        如果之前已经安装Anaconda,或者刚才没有选择vscode安装项,建议手工安装。

        vscode是微软开发的,可以运行在 Mac OS X、Windows和 Linux 上的,适合编程跨平台源代码编辑器,他也有很多第三方库辅助工作,支持多种开发语言,代码高亮、打开大文件等。可以很好的替换本机的其他文本编辑工具。

        VSCode下载及安装

        vscode官网下载地址

 

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        下载成功后,双击 VSCodeSetup-x64-1.21.1 .exe  然后一路下一步即可完成安装。

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        是不是逼格很高的一款文本编辑器。

        有很多扩展插件可以按照,建议安装python,然后这里也可以写代码。

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        然后就可以在这里写Python代码,这里也可以直接运行,如有需求请自行摸索。

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写在最后

        为了开始Python开发,提升工作效率,必须准备好开发环境,其中Anaconda3必须安装,可以非常方便的搭建开发环境。

        Visual Studio Code是一款开源跨平台文本编辑器,功能很强大,有需求建议安装。

        在使用的过程中有任何问题,建议多网上搜索,熟练使用工具可以大大提升后续代码的开发效率。

        下一篇我们学习Python 3的基本语法。

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