day01Python介绍,安装,idea^sun^

Python,读作['paθɑn],翻译成汉语是蟒蛇的意思,Python的logo也是两条缠绕在一起的蟒蛇的样子,然而Python语言和蟒蛇实际上并没有一毛钱关系。Python命名来自他的开发者所喜欢的一个马戏团。

Python的口号是:“人生苦短,我用Python!”。

Python语言是由荷兰程序员GuidovanRossum,江湖人称“龟叔”,独立开发完成初版的。“龟叔”曾供职于google,现任职于dropbox。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释语言。

Python第一个公开发行版发行于1991年,所以这年被当作Python的诞生年。

上图为IEEESpectrum2018年发布的年度编程语言交互排行榜,python稳居榜首。下图为2018年5月PYPL发布的编程语言排行榜,Python第一次打败了C++和Java。

题外话:

最近,StackOverflow发布一系列计算公式及编程语言各方面的排行,有兴趣可以看一下,指路:

前面我们说了Python诞生自1991年,掰掰指头算算都28年了,比1995年的JAVA语言都早了4年,为何大器晚成,现在才发力?

其一,在1990那个年代,计算机性能相比现在差很多,程序执行速度和效率很重要,快速开发不是第一要务,压榨机器性能才是。

其二,Python出身不好。

1.简单易学、明确优雅、开发速度快

简单易学:与C和Java比,Python的学习成本和难度曲线低很多,更适合新手入门,自底向上的技术攀爬路线。明确优雅:Python的语法非常简洁,代码量少,非常容易编写,代码的测试、重构、维护等都非常容易。开发速度快:当前互联网企业的生命线是什么?产品开发速度!

2.跨平台、可移植、可扩展、交互式、解释型、面向对象的动态语言跨平台:Python支持Windows、Linux和MACos等主流操作系统。可移植:代码通常不需要多少改动就能移植到别的平台上使用。

可扩展:Python语言本身由C语言编写而成的,你完全可以在Python中嵌入C,从而提高代码的运行速度和效率。你也可以使用C语言重写Python的任何模块,从根本上改写Python。

交互式:Python提供很好的人机交互界面,比如IDLE和IPython。解释型:Python语言在执行过程中由解释器逐行分析,逐行运行并输出结果。面向对象:Python语言具备所有的面向对象特性和功能,支持基于类的程序开发。动态语言:在运行时可以改变其结构。

3.“自带电池”,大量的标准库和第三方库

Python为我们提供了非常完善的基础库,覆盖了系统、网络、文件、GUI、数据库、文本处理等方方面面,这些是随同解释器被默认安装的,各平台通用,你无需安装第三方支持就可以完成大多数工作,这一特点被形象地称作“自带电池(batteriesincluded)”。

4.社区活跃,贡献者多,互帮互助

技术社区可以给我们对语言的学习和使用提供巨大的帮助,无论是前期的学习,还是日后的工作,只要有问题,技术社区的大牛都可以帮我们解决,有这些助力,可以帮我们更好地了解、学习和使用一门语言。

5.开源语言,发展动力巨大

Python是基于C语言编写的,并且使用GPL开源协议,你可以免费获取它的源代码,进行学习、研究甚至改进。众人拾柴火焰高,有更多的人参与Python的开发,促使它更好的发展,被更多的应用,形成良性循环。

我们光说了Python的优点,也得说说它的缺点。任何编程语言都有缺点,Python也不例外。

其一是运行速度相对慢点。其二是GIL(GlobalInterpreterLock)全局解释器锁。

1.常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2.科学计算

随着NumPy,SciPy,Matplotlib,Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

3.WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。其中的Python+Django架构,应用范围非常广,开发速度非常快,学习门槛也很低,能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

4.网络爬虫爬虫是大数据行业获取数据的核心工具。

5.数据分析

在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

6.人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。

说了这么多先进的当下最前沿的Python技术方向,那么有哪些公司在使用Python呢?下面是一张不完全的统计图:

最后,让我们来看看Python的官方格言,也就是俗称的Python之禅。在Python的IDLE或者交互式解释器中,输入importthis,你就会看到下面的一段话:

TheZenofPython,byTimPetersBeautifulisbetterthanugly.Explicitisbetterthanimplicit.Simpleisbetterthancomplex.Complexisbetterthancomplicated.Flatisbetterthannested.Sparseisbetterthandense.Readabilitycounts.Specialcasesaren'tspecialenoughtobreaktherules.Althoughpracticalitybeatspurity.Errorsshouldneverpasssilently.Unlessexplicitlysilenced.Inthefaceofambiguity,refusethetemptationtoguess.Thereshouldbeone--andpreferablyonlyone--obviouswaytodoit.Althoughthatwaymaynotbeobviousatfirstunlessyou'reDutch.Nowisbetterthannever.Althoughneverisoftenbetterthan*right*now.Iftheimplementationishardtoexplain,it'sabadidea.Iftheimplementationiseasytoexplain,itmaybeagoodidea.Namespacesareonehonkinggreatidea--let'sdomoreofthose!

Python是一个跨平台、可移植的编程语言,因此可在windows、linux/unix和Macos系统中安装使用。安装完成后,你会得到Python解释器(负责运行python程序),一个命令行交互环境,一个简单的集成开发环境。

1.Python版本的选择

Python有一个独有的版本问题,它同时存在2.x和3.x版本两条发行线,并且两者在语法上有一些不同之处,很多时候3.x并不向2.x兼容。根据官方的解释,Python3是语言的现在和未来,Python2必将成为过去式。

首先前往官网下载安装文件。选择download下的windows,而不要直接选择右侧的按钮,那样你无法选择下载文件的格式:

注意:3.5+以上的Python版本不支持windowsxp及更低版本的操作系统,并且windows7系统必须安装sp1包才可以。进入版本选择页面后,请按下图,选择:

下载完成后,我们会得到一个名字为python-3.7.2-amd64的安装文件,运行文件,会看到安装窗口:

上图中建议选择Customizeinstallation,然后使用类似C:\Python37的路径,方便以后使用。注意下方的AddPython3.7.2toPATH选项,请务必打上勾,这能省去你配置系统环境变量的功夫。

安装验证:

如果中途没有出现什么错误,那么进入CMD界面,运行python-V(大写的V),如果执行结果显示python3.7.2,则表明安装成功。

或者直接输入python,进入下图所示的交互式界面,也表示安装成功了。

如果弹出错误:python不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。要么是没正常安装,要么就是环境变量没有设置正确。请按下图中的提示设置环境变量。

Python的学习过程少不了IDE(集成开发环境),这些Python开发工具帮助开发者加快使用Python开发的速度,提高效率。高效的代码编辑器或者IDE应该会提供插件,工具等能帮助开发者高效开发的特性。

下面推荐几款常见的的windows下的PythonIDE,你可以根据自己的喜好来选择适合自己的PythonIDE。

1.IDLE

IDLE是python自带的一个能够编辑、运行、浏览和调试python程序的GUI,可以在几乎任何python平台上运行,包括windows,Linux,MacOS等。

优点:免费,简单易用,可移植,自动支持绝大多数平台局限:保存文件时需明确的添加“.py”;没有图形化界面;没有代码提示;没有包管理效果图查看:

2.PyCharm

PyCharm是由JetBrains打造的一款PythonIDE。

PyCharm具备一般PythonIDE的功能,比如:调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。另外,PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发,同时支持GoogleAppEngine。

3.SublimeText

SublimeText具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。

SublimeText的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的PythonAPI,Goto功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。

SublimeText是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、MacOSX等操作系统。效果图查看:

使用SublimeText2的插件扩展功能,你可以轻松的打造一款不错的PythonIDE,以下推荐几款插件:

CodeIntel:自动补全+成员/方法提示(强烈推荐)SublimeREPL:用于运行和调试一些需要交互的程序(E.G.使用了Input()的程序)BracketHighlighter:括号匹配及高亮SublimeLinter:代码pep8格式检查

4.Eclipse+Pydev

Eclipse安装了PyDev插件后能够支持Python开发。Eclipse是一个流行和强大的python开发工具,包含了对代码完成、语法突出显示、语法分析、重构、调试等功能的支持。

缺点是需要安装较大的系统,并且对于某些功能可能需要共享扩展。效果图查看:

5.VisualStudio在VS中可以创建python工程,但是必须下载相应的pythoninterpreter才能正常使用。

7.其他IDE:Spyder:强大的交互式python开发环境,提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性,支持Windows,Linux等系统。Wing:兼容python2.X和python3.X,可以结合Django,matplotlib等框架使用PyScripter:免费开源

THE END
1.与Knime:两款数据分析软件的功能对比在数据驱动的时代,数据分析软件成为了各行各业中不可或缺的工具。Minitab 和 Knime 都是备受欢迎的数据分析软件,它们在功能和应用领域上有着一些相似之处,同时也有一些明显的差异。https://www.ruanfujia.com/11154380/
2.pycharm怎么进行数据分析帆软数字化转型知识库PyCharm进行数据分析可以通过:安装数据分析相关插件、使用内置工具、结合外部库(如Pandas、NumPy、Matplotlib)来实现。其中,结合外部库是最常用的方法。PyCharm支持多种数据分析库,如Pandas、NumPy、Matplotlib等,这些库提供了丰富的数据处理、统计分析和可视化功能。例如,Pandas库可以让你方便地操作数据表格,实现数据清洗、https://www.fanruan.com/blog/article/465818/
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4.大数据集群运维(11)python第三方库大全51CTO博客orange:通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘,数据可视化,分析和机器学习。官网 Pandas:提供高性能,易用的数据结构和数据分析工具。官网 PyDy:PyDy 是 Python Dynamics 的缩写,用来为动力学运动建模工作流程提供帮助, 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib。官网 https://blog.51cto.com/u_15127576/3553154
5.什么是JUPYTER?一文快速了解JUPYTER基础知识作为Jupyter最常用的语言之一,Python提供了丰富的库和工具,适用于数据分析、机器学习、科学计算等多个领域。 R R是一个流行的统计分析和数据可视化语言。Jupyter支持R语言内核,允许用户在Notebook中使用R进行数据分析和建模。 Julia Julia是一种高性能、动态编程语言,适用于科学计算和数值分析。Jupyter支持Julia语言内核,https://www.eefocus.com/e/1596801.html
6.版下载intellijidea2021.3中文版下载v2021.3idea2021.3是一款专业性Java语言编程开发软件,idea2021.3不论是从出色的功能还是简单易用的操作方式,亦或是其广泛的适用性都深受用户的热烈追捧。相较于之前的版本相比,idea2021.3不仅是在界面上有所改进,同时在功能上也带来了一些全新特性,如常令人头疼的远程开发问题,在新版的idea中,用户可通过最新的Kotlin调试器完美https://www.32r.com/soft/27647.html
7.2023年Python最热门的14个应用开源地理空间基金会中文分会Keras :一个简单易学的深度学习和神经网络 API, 在 TensorFlow 之上用 Python 编写, 可在 CPU 和 GPU 上高效运行。 Scikit-learn :一个流行的机器学习库, 用于特征工程、数据预处理、模型评估、超参数调整等。 实际示例: Spotify :Spotify 使用 Python 进行数据分析和机器学习, 以改进其音乐推荐算法。 https://www.osgeo.cn/post/10347
8.电影数据分析电影大数据大数据毕业设计机器学习深度学习在大数据与人工智能技术蓬勃发展的背景下,我们精心打造了一款基于Python的豆瓣电影数据分析与可视化系统,致力于为电影爱好者与专业人士提供全方位、个性化的观影服务体验。现今,人们对电影欣赏的需求已超越单一的娱乐诉求,转而追求个性化推荐、深度解读及社区互动的综合体验。 https://www.douban.com/note/863775631/
9.图片处理文本处理自然语言处理机器学习日志代码分析等Python资源大全中文版,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等 - lework/awesome-python-cnhttps://github.com/lework/awesome-python-cn/
10.pycharm是一款机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。直白来讲,是根据已有的数据,进行算法选择,并基于算法和数据构建模型。 A. 正确 B. 错误 查看完整题目与答案 个麦氏比浊单位相当于菌液浓度是:( ) A. 0.5×108/ml B. 1.0×108/ml C. 1.5×108/ml D. 3.0×108/ml E. 6.0×108/ml 查看完整https://www.shuashuati.com/ti/0c16ae4dd9f64f2e8552e9bb595f66a7.html?fm=bd12a10a01ea092042ce91ae13fae0a397
11.PyCharm是由JetBrains公司开发的一款流行的Python集成开发环境- 更新还可以修复已知的问题和漏洞,确保开发环境稳定可靠。 PyCharm作为一款专为Python开发者设计的强大工具,无论是在功能丰富度还是用户体验方面,都堪称一流。无论是进行Web开发、数据分析、机器学习还是科学计算,PyCharm都能为开发者提供必要的支持,帮助他们高效地完成任务。点https://www.coder100.com/index/index/content/id/4138538
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13.Python资源大全中文版控件新闻灵感来自于Moment.js。官网 PyTime:一个简单易用的Python模块,用于通过字符串来操作日期/时间。官网 pytz:现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。官网 when.py:提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。官网文本处理用于解析和操作文本的库。https://www.evget.com/article/2017/3/9/25879.html
14.有pycharm还需要anaconda吗1. 如果你是一名初学者或需要快速上手Python编程,那么PyCharm可能是更好的选择。PyCharm提供了丰富的功能和友好的界面,可以帮助你更快地编写代码、调试程序。此外,PyCharm的价格相对较低,适合初学者尝试和学习。 2. 如果你是一名数据科学家或需要处理大量数据,那么Anaconda可能是更好的选择。Anaconda提供了强大的包管https://www.sousou.com/bk/199791.html
15.Python数据分析神器——jupyter一些应知应会的奇技淫巧用Python做数据分析的朋友,自然离不开jupyter notebook(以下简称jupyter)这款神器,它能让你非常方便的在数据探索过程中有良好的实时交互效果。今天我们就来分享一些jupyter的奇技淫巧。 一、主题设置 看腻了jupyter白茫茫的界面了?别急,那就给它换个主题,给自己也换个心情。在这之前,我们先要安装主题插件,直接piphttps://cloud.tencent.com/developer/article/1461456
16.《机器学习Python实践》习题库试题及答案.docxB.无监督学习 C.强化学习 D.强调学习 答案:D 解析:第一章,1.3小节。 12.常用的Python编程环境有哪些? A.Jupyternotebook B.PyCharm C.Spyder D.ScalaIDE 答案:D 解析:D选项是编写Scala代码的。 二、判断题 1.机器学习简单来说就是让机器进行学习,学习的目的是实现对世界上的人事物进行预测或者判断。 答案https://max.book118.com/html/2024/1022/6153041203010234.shtm