『Python 自学笔记』重新从Python认识编程和程序

• 我的编程之路
• 什么是程序
• Python的安装
• Python的运行
• 进入Python的第一个程序
• Python 运算符
• Python 的值和类型
• 公式语言和自然语言
• Python的调试Debug
• Python 基础术语

从玩耍Excel表格到MySQL数据仓库，之后进入数据分析的天坑，然后再到大数据平台HIVE、Hbase。接着Django Web全栈开发。在走过这一圈之后，很多的内容学习都是碎片化的，在未来一段时间找几本书籍系统的学习一下，顺便做个笔记给后来的学生。

更多的是分享分析问题和解决问题的能力，具体原理深入探讨之类的内容仅仅限于哪些从事研究工作的人群，并不适合我们。我们要掌握的一项利用编程『解决问题』的能力。解决问题意味着要有能力把问题进行方程化，创造性地考虑解决思路，并且清晰又精确地表达出解决方案。而学习编程的过程，正是一个培养这种解决问题能力的绝佳机会。

程序是使用指令序列来告诉机器如何进行一组运算。这种运算可能是数学上的求解一组等式或者求多项式的根，当然也可以是符号运算，例如在文档中搜索和替换文字，或者一些图形化过程，比如处理图像或者播放一段视频。

不同编程语言的具体细节看着很不一样，但几乎所有编程语言都会有一些通用的基础指令：

• 输入系统：从键盘、文件、网络或者其他设备上获得数据。
• 输出系统：将数据在屏幕中显示，或者存到文件中、通过网络发送等等。
• 数学运算：进行基本的数学操作，比如加法或者乘法。
• 条件判断：检查特定条件是否满足来运行相应的代码。
• 重复判断：重复进行一些操作，通常会有些变化。

由于很多人是刚开始接触编程的，有点难以相信核心内容仅仅上述这些而已。你用过的所有无论多么复杂的程序，都是由一些这样的指令组合而成。因此可以把编程的过程理解成一个把庞大复杂任务进行拆分来解决的过程，分解到适合使用上述的基本指令来解决为止。

适合新手入门的 Python 开发环境安装教程，如果你不是专业的程序开发人员，建议按照本文的介绍安装 Python 环境。目的就是避免还有安装成功Python环境就放弃了。

Anaconda 环境安装

首先你要明白你是专业的程序工程开发人员还是非专业的程序工程开发人员。因为不同角色使用的Python环境是不一样的。

如果你不是科班出身或者非专业的程序开发人员转行来做Python的话，这样的Python安装和开发环境并不适合你。

因为你在Python官网下载的安装程序需要配置各种环境变量，对于新手的你来说很容易让人从还没有入门就放弃了。

如果你是新手建议从Anaconda官网下载最新版本的安装程序，记得要选对自己的电脑环境哟。

安装的时候建议不要放在C盘，因为你工作时间久了会发现这个程序文件会越来越大，具体为什么现在暂时保密！

安装的时候将配置环境变量的地方都选上，会帮助你自动化的配置Python的开发环境，省去各种繁琐的操作。

Anaconda 环境运行

使用 Shell 命令行打开 Anacanda 开发环境，使用命令进入编程环境。输入 jupyter notbook。

在弹出的 jupyter 界面点击 News 然后选择 Python3 创建脚本开启你的 Python 之旅吧。

传统意义上，大家学一门新编程语言要写的第一个程序都被叫做『Hello，World！』，尝试着在单元格输入 print(“hello Python world !!!”) 然后点击 Shift + Enter 执行完成你的第一次编程。

后续内容代码部分均通过非图片的方式展示

Python提供了运算符，就是一些用来表示例如加减法、乘除法等运算的符号。

>>> 10 + 2  # 加法
12 
>>> 13 - 1  # 减法
12 
>>> 5 * 7  # 乘法
35
>>> 35 / 7  # 除法  
5.0  # 思考下这里为什么不是42而是42.0
>>> 3**2 + 6  # 幂运算
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使用解释器来判断一个数值的类型

>>> type(12) 
 
>>> type('12') 
 
>>> type(12.0) 
 
>>> type('12.0') 

>>> type('Hello Python World!!!') 

• 自然语言就是人说的语言，比如英语、西班牙语、法语，当然包括中文了。
• 公式语言是人们为了特定用途设计出来的。比如数学的符号就是一种公式语言，特别适合表达数字和符号只见的关系。

公式语言和自然语言的差别

• 二义性 ambiguity： 自然语言充满歧义性，人们有时候用上下文线索或者其他信息来帮助处理这种情况。公式语言被设计为唯一的一种含义，与上下文无关。
• 冗余性 redundancy： 为了弥补歧义，减少误解，自然语言有很多冗余，结果就是经常有废话。公式语言要精简的多。
• 文字修辞 literalness： 自然语言充满习语和隐喻等。公式语言的意思严格精准。
• 程序 Programs： 计算机程序的意义必须是无歧义和文采修饰的，能完全用代号和结构的方式进行解析。

公式语言比自然语言要更加密集，读起来也需要更长时间。公式语言的结构也非常重要，所以从头到尾或者从左到右未必就是最佳方式。应该学着动脑来解译程序，分辨代号，解析结构。最后要注意的就是在公式语言中，细节特别特别重要。拼写和符号的小错误对于自然语言来说没什么，但对公式语言来说就能带来大问题。

程序员也会犯错，程序的错误被叫做bug，调试的过程就叫debug了。尤其是调试的过程，有时候会给人带来强烈的挫败感。面对特别复杂的状况，你可能就感到愤怒、压抑，或者特别难受。

使用 Anaconda 对于初学者来说比较友好，在每次程序执行之后就会返回结果或者错误信息方便调试。

调试的过程挺烦人的，但这个本领很有价值，而且在编程之外的其他领域都有用武之地。

• 问题解决（problem solving）：将问题方程化，找到解决方案，并表达出来的过程。
• 高级语言（high-level language）：例如Python这样的编程语言，设计初衷为易于被人阅读和书写。
• 低级语言（low-level language）：设计初衷为易于被计算机运行的语言，比如机器语言和汇编语言。
• 可移植性（portability）：程序能运行于多种平台的特性。
• 解释器（interpreter）：一边读取一边执行代码的程序。
• 提示符（prompt）：解释器显示的，提醒用户准备就绪，随时可以输入。
• 程序（program）：进行一种特定运算的一系列指令。
• 打印语句（print statement）：让Python解释器输出值到屏幕的指令。
• 运算符、操作符（operator）：一系列特殊的符号，表示一些简单的运算，比如加减乘除或者字符串操作。
• 值（value）：数据的基本组成单元，比如数字或者字符串，是程序处理的对象。
• 类型（type）：对值的分类，有整形int，浮点数float，以及字符串str等等。
• 整型（integer）：整数类型。
• 浮点数（floating-point）：小数类型。
• 字符串（string）：一串有序的字符了。
• 自然语言（natural language）：人们说的语言，自然地演化。
• 公式语言（formal language）：人为设计的用于特定用途的语言，比如数学用途或者计算机编程用的；所有编程语言都是公式语言。
• 代号（token）：程序结构中的一种基本元素，相当于自然语言中的单词。
• 语法（syntax）：程序语言结构的规则。
• 解译（parse）：理解程序并分析语法结构的过程。
• 错误（Bug）：程序的错误。
• 调试（debug）：搜索和改正程序错误的过程。