第1章 Python概述

本章目标

⬦了解Python语言的发展历程

⬦熟悉Python程序的基本结构以及Python语言的组成要素

⬦掌握在Anaconda环境下创建Python程序与运行的方法

1.1 Python简介

1.1.1 什么是Python

Python 是一种高级编程语言，由Guido van Rossum在1980年代末和1990年代初设计开发的。它具有简单易学、清晰优雅的语法，被广泛应用于各种领域，包括软件开发、数据科学、人工智能、网络编程等。

Python 的设计哲学强调代码的可读性和简洁性，使得它成为了许多程序员的首选语言之一。它支持面向对象、函数式和过程式编程范式，具有动态类型和自动内存管理的特点，可以在多个平台上运行。

Python 拥有庞大且活跃的社区，提供了大量的第三方库和工具，使得开发人员能够快速构建各种应用程序。同时，Python 的开源性质也促进了其生态系统的不断发展和壮大。

总之，Python 是一种功能强大且灵活的编程语言，适用于各种应用场景，无论是初学者还是专业开发人员，都能从中受益。

1.1.2 Python的版本

Python自发布以来，主要经历了3个版本，分别是1991年开源发布的Python 1版本，2000年发布的Python 2版本和2008年发布的Python 3版本（现在已更新到Python 3.12.3）。目前最流行的版本是Python 3，它在语言特性和性能上有显著改进，该版本在Python 2的基础上进行了很大程度的改变，因此两者互不兼容。Python 3 引入了许多新功能，如异步编程、类型注解等，使得编写代码更加高效和可靠。Python的强大的标准库和丰富的第三方库生态系统为开发者提供了丰富的工具和资源。总的来说，Python是一门优雅而强大的编程语言，适用于各种开发任务。

1.1.3 Python能做什么

Python是一种功能强大且多才多艺的编程语言，可以用于各种不同领域和用途。以下是Python可以做的一些事情：

1. Web开发：Python可以用于开发Web应用程序和网站，常用的Web框架包括Django和Flask。豆瓣，美团，知乎，YouTube。
2. 数据分析：Python在数据科学和机器学习领域非常流行，使用库如NumPy、Pandas和Scikit-learn可以进行数据处理和分析。
3. 人工智能：Python是人工智能和深度学习领域的首选语言，使用TensorFlow、PyTorch等库可以构建复杂的神经网络模型。无人驾驶，AlphaGo（阿尔法狗）围棋，ChatGPT等等。
4. 自动化运维开发：Python可以用于编写脚本和自动化任务，帮助简化重复性工作流程。
5. 游戏开发：Python也被用于游戏开发，如Pygame库可以帮助开发2D游戏。
6. 网络爬虫：编写Python脚本来抓取网页内容，提取信息或监控网站变化。selenium，scrapy，requests。
7. 物联网应用：使用MicroPython编写代码来控制和监控物联网设备，如传感器或执行器。

总的来说，Python是一种功能丰富的编程语言，适用于各种不同的领域和项目。

1.1.4 Python的特性

1. 易读易学：Python具有清晰简洁的语法，易于理解和学习，使其成为编程初学者的首选语言。
2. 动态类型：Python是一种动态类型语言，无需显式声明变量的类型，简化了代码编写过程。
3. 面向对象：Python支持面向对象编程，允许开发者使用类和对象来组织和管理代码。
4. 可移植性：Python是一种跨平台语言，可以在各种操作系统上运行，包括Windows、Mac和Linux等。
5. 强大的标准库：Python拥有丰富的标准库，涵盖了各种功能，使开发者能够快速实现各种任务，而无需重复造轮子。
6. 支持多种编程范式：Python支持多种编程范式，包括面向对象编程、函数式编程和过程式编程，使其适用于不同的编程风格。
7. 广泛的应用领域：Python在Web开发、数据科学、人工智能、自动化任务、游戏开发等领域有着广泛的应用，适用性强。

1.2 开发环境及工具

本文中我们将使用 Python 3.11

在Python开发中，常用的开发环境和工具包括但不限于：

1. 文本编辑器/集成开发环境（IDE）：
   • PyCharm
   • Visual Studio Code
   • Spyder
   • Jupyter Notebook
2. 包管理工具：
   • pip: Python的包管理工具，用于安装、升级和卸载Python包。
   • Anaconda: Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，包含了大量常用的科学计算库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，并提供了一个名为conda的包管理工具，可以方便地管理Python环境和包。
3. 虚拟环境：
   • virtualenv: 用于创建独立的Python环境，可以避免不同项目之间的依赖冲突。
   • conda: Anaconda中自带的环境管理工具，可以创建、导出和导入环境。

以上是一些Python开发中常用的工具和环境，它们可以帮助开发者更高效地编写、调试和管理Python代码。在本书中我们将使用Anaconda环境。

1.2.1 Anaconda简介

Anaconda是一个专门为Python数据科学而设计的一组软件包，它涵盖了数据科学领域常见的Python库，并且自带了专门用来解决软件环境依赖问题的conda包管理系统。Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的Python发行版，集成了众多常用的数据科学工具和库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。它还包含了conda包管理工具和Anaconda Navigator可视化界面。

具体来说，Anaconda具有以下特点：

包管理与环境管理：Anaconda利用conda来进行package和environment的管理，可以很方便地解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
包含多个科学包：Anaconda包含了180多个科学包及其依赖项，这些包涵盖了数据科学、机器学习、数据分析等多个领域。
易于使用：Anaconda的安装和使用非常简单，用户可以通过简单的命令来安装和管理软件包和环境。
社区支持：Anaconda拥有庞大的用户社区，用户可以轻松找到其他用户在使用过程中的问题并获得帮助。
总的来说，Anaconda是一个功能强大、易于使用的Python发行版，适用于进行数据科学、机器学习、数据分析等领域的研究和应用。

1.2.2 Anaconda的安装

安装Anaconda非常简单，只需下载对应操作系统的安装包，按照指示进行安装即可。安装完成后，可以通过命令行或Anaconda Navigator来管理Python环境和安装包。

1. 官网下载Anaconda安装包

打开浏览器（如Microsoft Edge浏览器），进入Anaconda官方网站（Download Anaconda Distribution | Anaconda）下载安装包，单机导航栏的Downloads选择Windows系统，进入Windows版的下载页面（https://www.anaconda.com/download/success），如下图1-1所示：

图1-1

2、下载完成，点击安装

(1)此处点击next，继续进行安装，如图1-2所示：

图1-2

(2)此处点击I Agree，同意安装，如下图1-3所示：

图1-3

(3)选择安装在所有用户或者当前用户，如下图1-4所示：

图1-4

（4）修改安装路径，如下图1-5所示：

图1-5

（5）选择创建开始菜单以及安装3.11，如下图1-6，1-7所示：

图1-6

图1-7

安装完成后，点击Anaconda Navigator，界面如下图1-8所示：

图1-7

1.2.3 常用的开发工具

除Python 自带的IDLE 外，还有很多能够进行 Python 编程的开发工具。下面将对几个常用的第方开发工具进行简要介绍。

1、Python3

Python 3官网（Welcome to Python.org）下载安装包，单机导航栏的Downloads选择Windows系统，进入Windows版的下载页面（Download Python | Python.org），关于Python 3优缺点如下：

优点：

1.轻量级： Python 3 IDLE 是一个轻量级的 IDE，安装简单，启动速度快，适合于快速编写和执行简单的 Python 代码。

2.易用性： 对于初学者来说，Python 3 IDLE 提供了一个简单直观的界面，容易上手和使用，不需要额外的配置。

3.内置编辑器： 它内置了代码编辑器，支持语法高亮、自动缩进、代码补全等功能，可以提高编码效率。

4.跨平台性： Python 3 IDLE 可以在多个操作系统上运行，包括 Windows、Linux 和 macOS，这使得开发者可以在不同的平台上保持一致的开发体验。

缺点：

1.功能有限： Python 3 IDLE 的功能相对较为简单，缺少一些高级的功能和插件支持，不适合进行复杂的项目开发。

2.缺乏项目管理工具： Python 3 IDLE 缺少一些项目管理工具，如版本控制、集成测试等，这些工具在团队合作或大型项目开发中往往是必需的。

总体来说，Python 3 IDLE 适合初学者和快速原型开发，但对于复杂的项目或专业的开发者来说，可能需要使用更强大和功能丰富的 IDE。

 

2、PyCharm

PyCharm 的官方网站为 Download PyCharm: The Python IDE for data science and web development by JetBrains，在该网站中提供了两个版本的PyCharm:一个是社区版(免费并且提供源程序);另一个是专业版(免费试用)。你可以根据需要选择下载版本。关于PyCharm优缺点如下：

优点：

1.功能丰富： PyCharm 提供了丰富的功能，包括代码编辑、调试、代码重构、版本控制、单元测试等，满足了大多数开发者的需求。

2.智能代码补全： PyCharm 内置了智能代码补全功能，能够根据上下文和代码库中的信息，提供准确的代码建议，提高了编码效率。

3.强大的调试器： PyCharm 配备了强大的调试器，支持远程调试、多线程调试、条件断点等功能，帮助开发者快速定位和解决问题。

4.项目管理工具： PyCharm 提供了丰富的项目管理工具，包括版本控制、集成测试、代码分析等，有助于团队合作和大型项目的管理。

5.插件支持： PyCharm 支持丰富的插件生态系统，开发者可以根据自己的需求选择并安装各种插件，扩展 PyCharm 的功能。

6.跨平台性： PyCharm 可以在多个操作系统上运行，包括 Windows、Linux 和 macOS，为开发者提供了一致的开发体验。

缺点：

1.占用资源较多： 由于功能较为丰富，PyCharm 的资源占用较大，启动速度和运行速度可能会比较慢，尤其是在较低配置的计算机上。

2.学习曲线较陡： 对于初学者来说，PyCharm 的功能和复杂性可能会造成学习曲线较陡，需要一定的时间来熟悉和掌握。

3.重量级： 对于简单的项目或脚本，PyCharm 可能显得过于笨重，不够灵活，有时候使用起来可能会感觉不够轻量级。

总体来说，PyCharm 是一款功能强大的 Python IDE，适用于各种规模和复杂度的项目，但对于初学者来说可能需要花费一些时间来适应和掌握。

3、Visual Studio Code

Visual Studio Code（简称 VS Code）的官方网站为Visual Studio Code - Code Editing. Redefined，在该网站中可以通过点击Download下载安装包。关于Visual Studio Code

优缺点如下：

优点：

1.跨平台性： VS Code 可以在 Windows、macOS 和 Linux 上运行，为开发者提供了一致的跨平台开发体验。

2.丰富的扩展生态系统： VS Code 拥有庞大的扩展市场，开发者可以根据自己的需求选择并安装各种插件，扩展编辑器的功能，满足各种编程需求。

3.轻量级和快速启动： VS Code 的安装包相对较小，启动速度快，占用系统资源较少，适合于简单的代码编辑和快速的开发任务。

4.强大的编辑器功能： VS Code 提供了丰富的编辑器功能，包括语法高亮、智能代码补全、代码片段、代码重构等，能够提高编码效率。

5.集成调试器： VS Code 内置了调试器，支持多种编程语言的调试，包括 Python、JavaScript、C# 等，方便开发者进行代码调试和问题定位。

缺点：

1.学习曲线较陡： 对于一些高级功能和定制选项，VS Code 的学习曲线可能较陡，需要一定的时间和精力来熟悉和掌握。

2.功能相对较简： 尽管 VS Code 的扩展生态系统非常丰富，但相比一些专业的 IDE，其自带的功能相对较简，对于一些特定的开发需求可能需要借助插件来实现。

1.3 第一个Python程序

本文中将使用Anaconda内置的编译环境Jupyter Notebook和 Spyder进行示例。

1.3.1 程序简析

print(): Python内置函数名称，作用是输出括号中的内容。

"Hello,World": 字符串类型的数据，作为参数传递给print函数。

1.3.2 Jupyter Notebook

菜单栏找到Anaconda3点击Jupyter Notebook如下图1-8所示:

图1-8

进入Jupyter Notebook 点击右上方New选择Python 3(ipykernel)如下图1-9所示:

图1-9

进入Jupyter Notebook如下图1-10所示，输入框输入print(“Hello_World!”) ,点击Run即可运行。

图1-10

1.3.3 Spyder

菜单栏找到Anaconda3点击Spyder如下图1-11所示:

图1-11

进入Spyder可在左侧代码编辑区进行编辑，编辑完成后，点击Run即可运行代码，运行结果显示在右下方，如下图1-12所示：

图1-12

1.4 小结

本章介绍了Python编程语言的概述，你已经大致了解了Python，并在自己的系统中安装了Python，以及如何设置Python开发环境并编写第一个Python程序。通过安装Anaconda，你可以轻松地开始进行代码的编写工作，在Python中进行数据科学和机器学习的学习和实践。

习题

1.提问：Python的输出使用的是什么函数？

2.提问：print(1+2)的输出是？

3.提问：创建一个Python程序，要求输出如下图案

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上述内容就是我们，Python程序设计教程 的全部内容了，希望可以得到大家的支持！

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