- """ 在MacBook Air M1下从0到1 的Python学习"""
目录
- 关于Python
- 软件的安装与配置
- Python(Mac终端)下的运行
- 文本编译器的利用
- Pycharm、Anaconda初步
一、关于Python
1、历史
1、历史
Python英文意为“蟒蛇”,1989年由
荷兰人Guido van Rossum发明。
2、语言特性
高级编程语言,解释性
支持命令式、函数式、面向对象编程
语法易于理解 (绝!)
3、优势
免费、开源(学习便捷)
丰富的库(应用不同领域)
胶水语言(迁移性)
4、应用领域
GUI(用于开发一些小程序)
数据分析(计算机、金融等)
模型训练(数据挖掘、人工智能)
网络爬虫与Web开发
二、软件的安装与配置
""" 小白面临的第一个难关(♯`∧´) """
1.Python
- mac系统中终端默认是python的,在终端输入python可查询相应版本:
- 下载python最新版本(当前为3.9.7)
简单说,进入官网,找downloads,找macOS,下载universal2版本 ,安装过程差不多是一直点继续即可
查看是否安装成功:在终端输入python3查看
2.PyCharm
在官网下载community版(不收费,足够用),安装好后新建一个项目,按照图片弄好
3.Anaconda
官网下载安装
软件安装大致完成
接下来的内容思维导图如下
三、Python(Mac终端)下的运行
1.命令行模式
1.命令行模式
命令行界面(英语:command-line interface,缩写:CLI)是在图形用户界面得到普及之前使用最为广泛的用户界面,它通常不支持鼠标,用户通过键盘输入指令,计算机接收到指令后,予以执行。也有人称之为字符用户界面(CUI)。
在命令行模式中,可在命令行模式下运行.py文件。如何保存.py文件,需要使用文本编辑器。(下面会具体讲)注意在命令行模式中输入代码是无法运行的
2.命令行模式的使用
打开Mac的终端,即进入了命令行模式
如图先留意你要运行的.py文件在哪个目录下,要求目录一致
再导入.py文件,如图(下面会展示如何利用文本编辑器制作.py文件)
3.命令行模式实用的语法
- 切换当前目录:cd➕目录名
- 打开python的.py格式文件:python➕文件名
- 安装第三方库:pip install➕库名,conda install➕库名
- 查看已安装的第三方库:pip list,conda list
4.Python交互模式
- 又称为shell
- 在命令行模式中通过命令python启动
- 命令提示符(prompt)
- 在Python交互模式输入代码可以直接运行
- 一般在初学阶段使用
如何进入交互模式
- 又称为shell
- 在命令行模式中通过命令python启动
- 命令提示符(prompt)
- 在Python交互模式输入代码可以直接运行
- 一般在初学阶段使用
进入终端,输入python3,出现">>>" 表明已进入交互模式,如下图:
5.Python交互模式示例(1)
>>> print ("Hello,World!") # 打印 Hello,World!
- 注意:>>> 命令提示符(prompt),在参考书中经常出现
- Python语法没有分号(对比C++),通过换行、制表符等区分代码块
- 注释前加“#”,养成好习惯,“#”后面加一个空格
6.Python交互模式示例(2)
>>> a=1 # a赋值为1,a的类型为int
>>> b=1 # b赋值为1,b的类型为int
>>> print(a+b)
- 注意:变量不用声明类型,系统会自动识别,python的变量类型有int、double、float、str等
- 如“+”、“-”、“*”、“=”、“,”等符号与变量之间,请加上空格。而函数参数与括号之间一般不用,如print(a + b)—— "(a"不加空格,"a + b"加空格。
- 注意:通过调用input()函数进行输入
- 可以用type(a)来查看变量的类型名
四、文本编译器的利用
即使用文本编译器编写源代码。
- 新建文本文档。我们需要.txt格式,但Mac默认是.rtf
在格式中选择“制作纯文本”,即可转换为.txt格式
- 按照python语法规范编写程序
- 另存为.py格式文件即可(保存时更改文件后缀)。(文件名最好为英文,用“_”代替空格,不出现“/”
- 通过命令行模式启动文件:必须保证命令行目录与.py文件目录相同(具体操作见3.2)
五、Pycharm、Anaconda初步 1.Python、PyCharm和Anaconda
- Python是解释器,是底层的基本开发环境(python.exe文件)
- PyCharm是集成开发环境(IDE),提高了我们代码编写效率,是我们主要的工作平台
- Anaconda是一个平台,内置了各种常见的第三方库,还有各种应用
- 位置是否合适?(学会文件管理)如图:
- 是否选择了合适的解释器?(虚拟环境)
- 虚拟环境:
游戏中,不同的游戏账号的信息(第三方库)互不干扰。目前常用的有Python的venv环境和Anaconda的conda环境,依靠Python的python.exe或conda的python.exe文件驱动
- 查看解释器:PyCharm -> Settings -> Project :项目名
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如果使用新的虚拟环境:选择“New…”,注意,在新的环境 中所有第三方库需要重新加载到环境中,导入库会占用新的空间
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如果使用已经配置好的虚拟环境A:选择“Previously…”,不会占用新的空间,而且可以使用虚拟环境A下所有已安装的第三方库
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Anaconda默认为base环境(推荐使用)
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在命令行输入conda info –env查看已有的conda虚拟环境
- Numpy 数据分析(如随机数、矩阵运算)
- Pandas 数据分析(文本、表格读取)
- Matplotlib 绘图(类似Matlab)
- BeautifulSoup、Xpath 网络爬虫
- Keras、Pytorch 数据挖掘、模型训练
- pip install通过Python进行安装
- conda install通过Anaconda进行安装,但是因为是国外网站,下载速度慢,可能会出现源网站无法访问(current channel not available) 的问题,可以通过改变默认源网站实现(清华园镜像)
- 可以在Anaconda Navigator界面中Enviroment直接查看已安装的第三 方库、或安装新的第三方库
- 在命令行输入conda info查看Anaconda配置



