Python学习笔记——入门(IDLE的使用、标准库和模块、测试和调试、虚拟编程环境)
使用IDLE
IDLE是python集成开发环境，包括编辑器、调试工具、Python shell、Python 3在线文档集
方式一：用python shell运行代码(>>>提示窗口)
Python Shell是一个REPL环境（read-eval-print-loop，一个交互式编程工具），用来运行 Python代码段，通常一次运行一条语句。
Python shell允许在编写代码的同时尝试运行：在标识符>>>后输入代码会被立即执行
ps.Python Shell的交互式很有用。想要确定解决某个特定问题所需的代码时， Python程序员通常更倾向于在shell上试验代码段
一些python shell(>>>提示窗口)使用技巧：
- 键入一些代码后，
TAB可显示代码提示 - 键入一些代码后，
Alt+/可自动补全（若不是想要的，再按Alt+/取消） Alt+P可回忆之前键入的前一语句(即Previous)Alt+N可前进至下一语句(即Next)Ctrl+]可将选中的文本增加缩进Ctrl+[可将选中的文本减少缩进Alt+3加注释，Alt+4去掉注释Ctrl+Z可撤销修改Ctrl+Shift+Z可重做- 修改以上快捷键：选择Options -> Configure IDLE -> Keys
- 配置自己喜欢的字体：在shell中选择Options -> Configure IDLE，将字体替换为常用的
Consolas - 获取Python自带的帮助：
键入dir(xxx)可查看Python中与某个东西相关的所有属性；
键入help(xxx)可获得相关的Python帮助文档；
键入help()进入帮助模式，>>>变为help>，输入内置函数名获得相关帮助，输入quit退出
#查看random模块的所有属性和方法
>>> dir(random)
['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random',
'randint', 'random', 'randrange', 'sample', 'seed',
'uniform', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate']
#查看randint函数的帮助文档
>>> help(random.randint)
Help on method randint in module random:
randint(a, b) method of random.Random instance
Return random integer in range [a, b], including both end points.
方式二：用文本编辑窗口运行代码
在IDLE中选择File -> New File，可以创建文本编辑窗口；
在文本编辑窗口中，选择Run -> Python Shell可以返回python shell；
文本编辑窗口可以用来编写完整的 Python程序；保存程序后，按下F5可运行程序
一些python shell使用技巧：
- 缩进整个代码组：选中多行代码后，在文本编辑窗口选择format -> Indent Region
- 回缩整个代码组：选中多行代码后，在文本编辑窗口选择format -> Dedent Region
- 混用tab和空格导致代码无法运行，要修复缩进格式：全选代码后，在文本编辑窗口选择format -> Untabify Region
注意区别：
- python shell一次只能运行一条语句（或几行for代码组，这需要按两次回车才能运行），不能运行整个程序；
因此有多行代码时，一般先在编辑窗口写好再运行，而不在shell中运行- python shell中，输入变量、表达式、函数，都能直接显示它的值或结果，而在文本编辑窗口中，同样的语句可能需要加上print()才会显示
另外，除了用IDLE，还可以直接在系统命令行运行Python，也能访问>>>提示窗口
IDLE适合实验小的代码段，运行pip、Flask等应用，应该在操作系统的命令行上直接通过解释器运行代码：在目标.py程序所在文件夹中长按shift键，同时单击鼠标右键，在菜单中选择Open Command window here（在这里打开命令PowerShell窗口）在这个命令提示窗口中键入下面的命令：
py -3 xx.py
从而让python解释器运行xx.py中的代码
python的代码运行机制
Python的运行方式与C语言不同，python没有main()函数，也没有编辑→编译→链接→运行过程。Python中没有将源代码编译为“可执行代码”的概念
使用 Python时，只需要编辑和保存代码，然后立即运行。Python解释器直接对文件从上到下开始运行代码，一次执行一行
IDLE代替程序员与 Python解释器交互，解释器会为你自动完成编译→链接→运行过程。这使你能够集中精力编写你的代码。
“Python”是编程语言的名字，而“IDLE”是内置的集成开发环境Python IDE的名字。
安装 Python3时，还会安装一个Python解释器，解释器的名称也叫“Python”，正是这个解释器在运行你的 Python代码。
Python标准库与模块
Python标准库是一组丰富的软件模块，提供了大量预建、高质量的可重用代码。
标准库由许多不同的模块组成；而一个模块则是函数的一个集合
import方法一： 直接导入模块(或子模块)
import的第一种用法是导入模块
采用这种方式导入时，在使用函数时要用模块名加以限定
也就是说，必须使用点记法来访问模块的函数。如下面的os.getcwd()
>>> import os
>>> os.getcwd()
'C:\\Users\\13272\\Desktop'
从datetime模块导入datetime（同名）子模块
>>> from datetime import datetime
>>> datetime.today()
datetime.datetime(2021, 10, 17, 14, 19, 13, 294843)
import方法二： 将模块中的函数导入程序的命名空间
第二种用法把一个指定的函数导入到程序的命名空间（命名空间的概念在 Python中很重要，因为它定义了运行代码的上下文）
这允许我们直接调用这个函数，而不必将函数链接回所导入的模块(无需限定)
（直接写getcwd()而不用写成os.getcwd()）
从os模块导入getcwd函数
>>> from os import getcwd
>>> getcwd()
'C:\\Users\\13272\\Desktop'
注意，不要在函数内部放任何 Import语句
解释器在你的代码中遇到一个 import语句：
如果 import语句在函数之外，这个行为没有什么问题，因为所导入的模块（通常）只读一次，然后执行一次不过；
如果 import语句出现在一个函数内部，那么每一次调用这个函数时都会读入和执行。这是一种极为浪费的做法（尽管解释器不会阻止这样做）
import其他写法
>>> from os import * #相当于引入了所有模块
>>> getcwd()
'C:\\Users\\13272\\Desktop'
>>> import os as o #用自定义的名称来称呼一个库
>>> o.getcwd()
'C:\\Users\\13272\\Desktop'
更多实用的标准库
>>> import time
>>> time.sleep(3)#让程序暂停运行3秒
>>> import random
>>> random.randint(1,5)#获取随机数
3
- collections模块提供可导入的数据结构（基于内置的列表、元组、字典和集合）
OrderedDict：这个类会维持插入顺序。
Counter：这个类会让计数变得极其容易。
ChainMan：组合一个或多个字典，使它们看上去就像一个字典 - itertools提供了一组丰富的工具，可以用来建立定制迭代
还应该考虑product, permutations和combinations，这些模块会让你很轻松，而不再需要编写那些循环代码 - functools提供了一组更高阶函数（取函数对象作为参数的函数）
例如partial函数能让你“冻住”一个已有函数的参数值，然后用你选择的一个新名字调用这个函数（调用时固定部分参数，只需传入另一部分参数）
Python文档关于标准库的内容:https://docs.python.org/3/library/index.html
另外，并不是只有标准库才能提供可以在代码中使用的可导入模块。 Pythona社区还支持一个超级棒的第三方模块集合，可以查看 Python社区管理的存储库：http://pypi.python.org
测试和调试
自动测试非常重要，可以花些时间了解如何利用Python的标准库来更容易地测试代码。
- doctest：这个模块允许你把测试嵌入在模块的 docstrings中，用过 doctest模块的人都很喜欢这个模块
- unittest：类似其他编程语言的unittest库， Python提供了它自己的版本
unittest模块的工作与其他语言中的大多数其他“ unittest”库很相似，很多Pyhon程序员抱怨说这个库没有太多 Python特点。因此，又创建了非常流行的py.test - py.test测试框架被大多数人所喜爱
pdb是一个功能非常完备的 Python内置提供的调试器
可以从命令行运行pdb：py -3 -m pdb xxx.py
也可以在>>>提示窗口与pdb交互，可以设置断点、跳过、运行等
另外，PyLint代码分析工具会分析你的代码，在你第一次运行代码之前会告诉你代码可能存在什么问题
虚拟编程环境
一份代码需要安装第三方模块的某个版本，而另一份代码需要安装同一个第三方模块的另一版本。想要在同一台计算机上，同时运行这两份代码，会遇到问题：Python解释器不支持安装不同版本的第三方模块。
- 利用虚拟环境，你可以创建一个全新的“干净”的 Python环境
- 可以把第三方模块安装到一个虚拟环境，而不影响另个虚拟环境
- 且一台计算机上可以有多个虚拟环境，只需激活想要使用的虚拟环境就可以完成切换
两种实现虚拟环境的方案：
- 使用这是 Python3标准库提供的虚拟环境技术
venv
venv的更多信息：https://docs.python.org/3/library/venv.html - 也可以从PyPI安装
virtualenv（它与venv完成的工作相同，不过有更多的特性）
virtualeny的更多信息：https://pypi.org/project/virtualenv/