一、安装Python
1. Mac环境下
python --version // 首先查看系统中是否已经安装了Python,如果没有则继续下一步
brew install python3
brew postinstall python3 //这个操作帮组安装pip3
python3 --version //查看是否安装成功
python3 //进入到交互模式
print('hello ~')
exit()//退出交互模式
2. Windows环境下
- 通过cmder安装Python,安装cmder链接
choco install Python3
python --version //刚安装好,需要重启Cmder窗口
二、编辑器
1. IDEA -> PyCharm
- 下载PyCharm并在线注册
- 配置PyCharm环境
2. 文本编辑器 -> Atom(以Mac环境为例)
- 下载并安装 Atom
- 给atom安装script插件
setting->install -> script
- 简单使用
cd kwy-python
atom ./
三、 语法
- 变量
# 变量
name, age = 'keweiyang',30
print('{} is 30 yers old'.format(name))
- 分支
# 分支 if
if age < 28:
print('not allowed')
else:
print('ok')
- 循环
'''
循环 while for
'''
number = 0
while number < 6:
print(number)
number = number + 1
else:
print("done!")
for number in range(0,6):
if number == 4:
break
print(number)
- 类和函数
class Person:
# 构造函数,self 等价于 Java中的this
def __init__(self, name):
self.name = name
def greet(self):
return 'hello ' + name
person = Person('keweiyang')
print(person.greet())
- 模块
import sys
# 导入部分功能,导入math的pi
from math import pi
help(sys)
# 通过dir函数查看sys提供了什么功能
dir(sys)
print(pi)
注意:Python中没有分号,而是用换行符替换;没有{},而使用冒号替换;构造函数中的self是显示出现的等,除此之外,Python和Java存在 很多相似的地方。
Python | Java |
---|---|
String | String |
List | List,ArrayList, LinkedList 等 |
Dictionary | Map,HashMap, TreeMap,LinkedHashMap等 |
Set | Set,HashSet, TreeSet, LinkedHashSet 等 |
List | List,ArrayList, LinkedList 等 |
四、环境与包管理
Mac安装Anaconda
- 通过brew 安装
keweiyangdeMacBook-Pro:~ keweiyang$ brew search anaconda
==> Searching local taps...
==> Searching taps on GitHub...
caskroom/cask/anaconda
==> Searching blacklisted, migrated and deleted formulae...
keweiyangdeMacBook-Pro:~ keweiyang$ brew install caskroom/cask/anaconda
Updating Homebrew...
- 配置anaconda环境变量
export PATH=/usr/local/anaconda3/bin:$PATH
source .bash_profile
- 验证是否成功
conda --help
python --version
Windows安装Anaconda
- 通过Cmder安装
choco install anaconda3 //安装需要一段时间
conda --help //'conda' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。出现上述信息,提示我们需要设置环境变量
- 配置环境变量
Anaconda默认安装在C:tools下,找到Anaconda3的路径和Scripts的路径,将这两个路径加到环境变量中就可以了。
Conda管理环境
通过安装Anaconda来生成Conda,然后通过Conda管理环境,给Python创建不同的环境,每个环境都可以有特定的包(package),还可以指定Python版本。
- 查看系统中包含的环境
conda info --envs
# conda environments:
#
root * C:\tools\Anaconda3
- 新增一个环境
conda create --name keweiyang numpy pandas
- 切换到新的环境下
activate keweiyang (在mac下执行source activate kewy)
- 删除某个环境
conda remove --name keweiyang --all
- 查看环境下的包
conda list
- 通过conda查看所有python的包
conda search --full-name python
- 通过conda给某个环境指定特定的python版本
conda create --name kewy python=2.7.13
- 通过conda安装包
- 首先通过conda search blaze查找某个环境中是否有blaze这个包
conda search blaze
- 如果有,则直接执行
conda install blaze
,完成之后,再通过conda list|grep blaze
- 如果没有,比如查找 arrow,则执行
conda search arrow --channel conda-forge
,接着执行conda config --add channels conda-forge
,然后就可以正常使用了,conda search arrow
,conda install arrow
- 如果有些包在conda找不到,则通过
pip 安装
,比如说安装see
pip install see
conda list|grep see
- 删除conda安装的包
conda remove arrow
- 删除pip安装的包
pip uninstall see