2. Python 要点

2.1 Python语言的基本概念
Python 是易于学习且功能强大的编程语言。 它具有高效率的数据结构，能够简单又有效地实现面向对象编程。Python 简洁的语法与动态输入之特性，加之其解释性语言的本质，使得它成为一种在多种领域与绝大多数平台都能进行脚本编写与应用快速开发工作的理想语言。
2.2 Python 的特色

• 简单
• 易于学习
• 自由且开放
• 跨平台
• 可嵌入性
• 丰富的库

2.3 • Python的应用

• 常规软件开发
• 科学计算
• 自动化运维
• 自动化测试
• WEB开发
• 网络爬虫
• 数据分析
• 人工智能

2.4 Python之禅
>>> import this
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren’t special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one— and preferably only one —obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than right now.
If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!
美胜于丑陋（Python 以编写优美的代码为目标）
明了胜于晦涩（优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似）
简洁胜于复杂（优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现）
复杂胜于凌乱（如果复杂不可避免，那代码间也不能有难懂的关系，要保持接口简洁）
扁平胜于嵌套（优美的代码应当是扁平的，不能有太多的嵌套）
间隔胜于紧凑（优美的代码有适当的间隔，不要奢望一行代码解决问题）
可读性很重要（优美的代码是可读的）
即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则（这些规则至高无上）
不要包容所有错误，除非你确定需要这样做（精准地捕获异常，不写 except:pass 风格的代码）
当存在多种可能，不要尝试去猜测而是尽量找一种，最好是唯一一种明显的解决方案（如果不确定，就用穷举法）
虽然这并不容易，因为你不是 Python 之父（这里的 Dutch 是指 Guido ）
做也许好过不做，但不假思索就动手还不如不做（动手之前要细思量）
如果你无法向人描述你的方案，那肯定不是一个好方案；反之亦然（方案测评标准）
命名空间是一种绝妙的理念，我们应当多加利用（倡导与号召）
2.5 Windows下Python环境搭建

• 环境搭建就是安装Python的解释器
• Python的解释器分类：
  • CPython（官方我们用的就是这个版本） 用c语言编写的Python解释器
  • PyPy 用Python语言编写的Python解释器
  • JPython 用Java编写的Python解释器
• pip工具的使用
  • pip -V
  • pip --version
  • pip -v

  - `pip install ``SomePackage``              `
  - `pip install ``SomePackage==1.0.5``       # 指定版本`
  - `pip install ``'SomePackage>=1.0.6'``     # 最小版本`
     - 升级指定的包，通过使用==, >=, <=, >, < 来指定一个版本号。
  - `pip uninstall ``SomePackage`
  - `pip list   ``#列出已经安装的库`
  - `pip show ``SomePackage   ``#显示所安装包的信息`![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/12456068/1610809111531-606f4551-0e7b-422e-8349-77f470af426d.png#align=left&display=inline&height=408&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=816&originWidth=1710&size=98873&status=done&style=none&width=855)
  - `pip freeze > folder\install.txt`  #将已经安装的库列表保存到文本文件中![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/12456068/1610809604280-cb7819ea-c02a-41ca-8791-e03ca95e3350.png#align=left&display=inline&height=222&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=443&originWidth=514&size=28510&status=done&style=none&width=257)
  - `pip install -r install.txt`   #批量下载导出来的包![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/12456068/1610810048994-c68b25dc-4260-4c3c-8b60-fe3b9c824f71.png#align=left&display=inline&height=187&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=373&originWidth=2058&size=136129&status=done&style=none&width=1029)

2.6 Ubuntu下Python环境安装

• 安装 Python
  • $ sudo apt install python3
• 安装 IDLE
  • $ sudo apt install idle
• 运行 Python
  • $ python3
• 退出 Python
  • $ exit()
• 运行 IDLE
  • 在命令行中输入命令 idle，启动 IDLE，如下所示：

2.7 Pycharm
PyCharm 是功能最为完备，用户体验最好的IDE， 适合大型项目的开发。 具体特性如下：

• 智能代码编辑功能： 自动代码补全，你继续输入时，拼写提示列表会缩小范围以匹配你输入的字符。 具有实时编辑功能，立即自动保存编辑内容；
• 专业工具集成： 几乎集成了程序员可能希望的所有功能， 比如集成单元测试，代码检测，集成版本控制，代码重构工具等等；
• 支持各种 Web 开发语言：如 HTML/CSS、Javascript、Angular JS、node JS 等。Pycharm 还支持多种类型的 Web 开发框架和广泛的 Web 模板；
• 科学计算：集成了 IPython Notebook，其作为交互式的 python 控制台，支持各种工具如 Anaconda, NumPy, Matplotlib 等等；
• 可定制 + 跨平台： 可以自定义UI界面，可运行在 Linux, Windows and Mac OS 上；
• 远程调试：通过配置 Docker 或者 Vagrant 及 SSH, 支持在本地使用远程服务器的 Python 解释器和环境进行调试和运行， 这是其它大多数其它 IDE 不具备的功能；
• 最流行：意味着当你在使用中遇到问题，意味着可以在互联网上更快的找到解决方案相对于其它 IDE。
• 修改新建文件文件头 File—settings—Editor—-Code Style —- File and Code Templates —- Python Script

  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  # @Time    : ${DATE} ${TIME}
  # @Author  : Jerry
  # @File    : ${NAME}.py
  # @Software: ${PRODUCT_NAME}