第一章 Python 概述与开发环境安装

第一章 Python 概述与开发环境安装

1、Python 开发环境安装

2、Anaconda 安装

选择 just me
不用勾选添加本地环境变量

1. 查看 Anaconda 环境是否安装成功（查看 Anaconda 版本号）：conda –version
2. 查看目前安装了哪些环境变量：conda info –envs
3. 查看 Anaconda 当前版本以及安装了哪些包：conda list

3、Spyder

3.1 读取文件里面的行数

import sys 
import os.path

# 文件目录
dir = os.path.dirname(sys.executable)
# 打开文件进行操作
with open(dir+'\\num.txt', encoding = 'utf-8') as fp:
    content = fp.readlines()

# 打印文件内容的类型
print(type(content))
# 打印文件内容
print(content)
# 打印文件所在的目录
print(dir)
# 打印文件里面内容的行数
print(len(content))

结果：
<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

默认地址：http://localhost:8888

# 使用递归
def fib(n):
    if n==1 or n==2:
        return 1
    elif n==0:
        return 0
    return fib(n-1)+fib(n-2)

# 输出第10个斐波那契数列
print(fib(10))
print(fib(0))

结果：
55
0

5、Python 环境管理

5.1 打开管理终端

Windows用户打开“Anaconda Prompt”

macOS和Linux用户打开”Terminal”（终端）

5.2 创建新环境

conda create --name <env_name> <package_name>

注：

1. env_name–创建的环境名，建议英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号”<>”
2. package_name–安装环境中的包名，名称两边不加尖括号”<>”
3. 如果要安装指定的版本号， 则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。如：conda create name python2 python=2.7，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的 python。
4. 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在<package_names>后以空格隔开，添加多个即可。如：conda create -n python3 python=3.7 numpy pandas，即创建一个名为“python”的环境，环境中安装版本为 3.7 的 python，同时也安装了numpy和pandas。
5. 默认情况下，新创建的环境会被保存在/User/<username>/anaconda3/env目录下，其中<user_name>为系统当前用户的用户名。

5.3 激活/退出环境

激活：conda activate python3

退出：conda deactivate

5.4 删除环境

conda remove --name python3 --all

6、Python 扩展库安装

6.1 添加清华大学的 Anaconda 镜像

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/

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

conda install numpy 测试

查询可供安装的扩展库版本
conda search --full-name pandas

获取当前环境中已安装的扩展库信息
conda list

6.2 在指定环境中安装包

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 在当前环境中卸载包

conda remove <package_name>

6.4 在指定环境中卸载包

conda remove --name <env_name> <package_name>

7、 Python 扩展库导入

建议先导入标准库再导入扩展库对象，只导入确实需要使用的标准库和扩展库对象，提高加载速度，减少打包体积

7.1 import 模块名[as 别名]

使用时需要在对象之前加上模块名作为前缀，即“模块名.对象名”

import math 
import random
import posixpath as path

print(math.sqrt(16))                # 计算并输出16的平方根
print(math.cos(math.pi/4))            # 计算余弦值
print(random.choices('abcd', k=8))    # 从字符串'abcd'随机选择8个字符
                                    # 允许重复
print(path.isfile(r'C:Windows\notepad.exe'))    #测试指定路径是否为文件

结果：
4.0
0.7071067811865476
[‘b’, ‘b’, ‘d’, ‘b’, ‘a’, ‘d’, ‘a’, ‘c’]
False

7.2 from 模块名 import 对象名 [as 别名]

不需要模块名作为前缀，导入方式可以减少查询次数，提高访问速度

from math import pi as PI
from os.path import getsize
from random import choice

r = 3
print(round(PI*r*r, 2))                     # 计算半径为3的圆面积
print(getsize(r'C:Windows\notepad.exe'))    # 计算文件大小，单位为字节
print(choice('Python'))                        # 从字符串中随机选择一个字符

结果：
28.27
254464
o

7.3 from 模块名 import *

不推荐使用

from itertools import *

characters = '1234'
for item in combinations(characters, 3):    # 从4个字符中任选3个组合
    print(item, end=' ')                    # end=' ' 表示输出后不换行
print('\n'+'='*20)                          # 行号后输出20个等于号
for item in permutations(characters, 3):    # 从4个字符中任选3个的排列
    print(item, end=' ')                    

8、Python 常用标准库

8.1 字符串

re：正则表达式。用来判断是否是你指定的特定字符串。
StringIO：提供以文件形式来读写字符串。
struct：以二进制字节序列来解释字符串。可以通过格式化参数，指定类型、长度、字节序（大小端）、内存对齐等。

import re 
print(re.findall(r'f[a-z]*',  'which foot or hand fell fastest'))

结果：
[‘foot’, ‘fell’, ‘fastest’]

如果只需要简单的功能，应该首先考虑字符串，因为简单，易于阅读和调试，如：

print('tea for too'.replace(''too,''two'))

结果：
‘tea for two’

8.2 数据类型

datetime：提供操作日期和时间的类。
collections：高性能容器数据类型。实现了Python的通用内置容器、字典、列表、集合，和元组专门的数据类型。
pprint：提供“整洁打印”功能，具有打印任意Python数据结构的能力。

8.3 数学运算

random：各种分布的伪随机数的生成器。
math：数学函数。提供了由C标准的数学函数访问。该库函数不适用于复数。
cmath：为复数提供的数学函数。
operator： 重载运算符。

math 模块为浮点运算提供了对底层C函数库的访问

import math 
print(math.cos(math.pi/4))
print(math.log(1024, 2))

结果：
0.7071067811865476
10.0

random 提供了生成随机数的工具

import random
fruits = random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
x = random.sample(range(100), 10)     # 0-100选择不能重复的10个数
y = random.random()                    # 随机浮点数
z = random.randrange(6)                # 从范围0-6中选择随机整数
print(fruits)
print(x)
print(y)
print(z)

结果：
apple
[64, 97, 91, 21, 40, 55, 63, 79, 77, 1]
0.8885638928051524
0

8.4 文件和目录

os.path：常用路径名操作。
filecmp：文件和目录的比较。
shutil：高级的文件操作：支持文件复制和删除。

8.5 操作系统

time：时间获取和转换，各种与时间相关的函数。
argparse：命令行选项、参数和子命令的解析器。
io：提供接口处理的IO流。
logging： Python的日志工具，提供日志记录的API。
logging.config：Python日志配置，用于配置日志模块的API。
os：提供丰富的与MAC，NT，Posix等操作系统进行交互的能力。
sys：提供访问和维护python解释器的能力。这包括了提示信息，版本，整数的最大值，可用模块，路径钩子，标准错误，标准输入输出的定位和解释器调用的命令参数。

os 模块提供了不少与操作系统相关联的函数

import os 
print(os.getcwd())            # 返回当前的工作目录
os.chdir(r'C:Users\winner\Python3Learn\Lesson1Code') # 修改当前的工作目录
os.system('mkdir today')     # 执行系统命令 mkdir
print(os.getcwd())            # 返回当前的工作目录

建议使用 import os 风格而非from os import *，这样可以保证随操作系统不同而有所变化的 os.open() 不会覆盖内置函数 open()。

在使用 os 这样的大型模块时，内置的 dir() 和 help() 函数非常有用。