【2024详细教程】Python安装及Python双版本安装,安装使用教程。文章末尾附带插件码!!!

Python可以实现强大的数据爬虫功能,并且数据分析与挖掘挺方便,也提供了大量的库,比如numpy, pands,matplotlib等。尤其,使用Python做机器学习也成了近年来的趋势,有人经常会问R语言与Python,该怎么取舍,我觉得都要学习,R语言擅长绘图,Python对于数据采集,各种算法,机器学习可能支持更好。

Python可以做什么

除了生孩子,Python都可以做。- 数据采集;

  • 数据分析,包括计算与绘图;

  • 数据挖掘,支持多种数据挖掘算法;

  • 机器学习,比如tensorflow;

  • 图形化编程;

  • Web开发,知乎网就是Python的django还是flask框架做的;

  • 自动化运维,我工作中这个也常用;

Python安装步骤

老生常谈,相信在座的都是经验丰富的编程高手,安装一个软件的步骤不外乎两步:去官网下载稳定版的对应操作系统的安装包;配置好环境和开发工具;下载安装包大家知识渊博,都知道Python2到2020年不再维护吧,并且Python2/3很多语法不兼容,语法也有很多不同。网上很多资料是Python2 居多,然而咱用的Python3,很多人会发现网上找的代码很多不能用吧,但是Python3是未来趋势,很多地方也从底层做了大量优化。废话不多说,Python官网的下载地址是:进了官网,直接点击download选择相应操作系统和3.x版本即可,如图所示:

安装Python并配置环境双击下载的安装包,按照安装向导安装就行了,记得勾上添加Python环境到环境变量,这样在计算机任何目录都可以访问到Python环境,否则需要切换到Python bin目录才可执行编写好的Python脚本,如图:

现在来看,Python下载,安装,配置环境还是很方便,只需要鼠标“点点点”即可,不像Java配置环境,还要手动配置。顺便解释一下环境变量:PATH环境变量,就是所有命令会首先去环境变量PATH去找,把bin目录暴露到环境变量,cmd命令行直接输入python.exe,通常省去.exe后缀,直接输入python即可进入Python命令行:

我这里是装了双版本的Python,Python2和Python3我都装了,感兴趣同学可以google / baidu自学一下。

Python开发工具我习惯性用Sublime Text2/3,这个工具很轻量,只有几M大小,可以根据自己需要安装各种插件,我安装了Python插件,能做的事情有:直接执行Python命令;编写Python脚本,进行语法检查,错误提示,代码智能提示、补全;方法的参数显示;效果如下:

具体Sublime Text3配置Python开发环境,这里有2篇博客,任意看一篇即可:https://www.cnblogs.com/zhaof/p/8126306.htmlhttps://www.jianshu.com/p/a401a0bfddf7当然了,Python的开发工具很多,PyCharm很强大、笨重,适合开发大型的Python项目,还有很多其它工具,可以看这篇文章:Python系列之——好用的Python开发工具,根据自己的爱好选一个即可。## 双版本的安装

因为有时候可能某些包需要Python2/3,可能需要用到另外一个Python版本,这时候双版本的Python就显得格外重要了。本身双版本的Python是可以共存的,执行代码时,在于你选择的Python解释器版本而已。首先,去官网下载2,3版本的安装包,安装完成后,环境变量也会自动添加到path里面,环境变量主要包括两个目录:根目录与Scripts目录。安装完成后,需要讲Python.exe复制一份分别修改为Python2/3,Scripts下面的pip文件不能有pip名字。就像这样:

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一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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实战案例
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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<think>好的,我需要回答用户关于Python软件测试框架和工具的问题。首先,根据用户提供的引用资料,我需要整理出主要的信息点。引用1提到有7个实用的Python自动化测试框架,包括PyUnit,引用2和3进一步解释了PyUnit是JUnit的Python版本,由Kent Beck参与开发。引用3还提到除了工具使用,还需要其他计算机技能来有效应用这些框架。引用4提供了unittest2的文档链接。 接下来,我需要按照用户的要求,结构清晰地分点回答,使用中文,并正确应用行内和独立公式的LaTeX格式。不过在这个问题中可能不太涉及数学公式,但如果有相关的测试指标或算法,可能需要用到。例如,测试覆盖率可以用$C = \frac{\text{已覆盖代行数}}{\text{总代行数}} \times 100\%$这样的公式。 然后,根据用户示例中的结构,回答应该包括框架分类、具体工具介绍、选择建议,以及相关问题。需要确保引用标识自然地添加在引用的内容末尾,例如PyUnit的相关信息来自引用2、3、4。 可能需要注意的几点: 1. 确认每个提到的框架或工具在引用资料中有对应,如果没有的话可能需要忽略或注明其他来源,但根据用户给出的引用,应仅限于提供的四个引用。 2. 确保使用正确的LaTeX格式,比如独立公式用$$...$$,但这里可能用不上,主要是在测试覆盖率等指标时使用行内公式。 3. 生成的相关问题需要与Python软件测试相关,如工具比较、测试方法、实践技巧等。 现在开始组织内容:首先介绍主要框架,如PyUnit(unittest)、pytest、Robot Framework等,每个框架的特点和用途,引用对应的资料。然后提到其他工具如Selenium、Behave,可能引用中的资料没有直接提到这些,但用户的问题可能允许扩展一般知识,不过根据用户提供的引用,主要应围绕PyUnit和unittest2。需要注意引用3提到的是pyunit,可能是指unittest,因为PyUnit是unittest的别名。 可能还需要补充一些常见工具,但根据引用资料,重点在PyUnit和unittest2,所以可能需要集中在这些方面,并提到其他工具时可能不附带引用。或者用户允许在引用之外的一般知识,但根据指示,应优先使用提供的引用。 因此,回答的结构可能如下: 1. 单元测试框架:PyUnit(unittest),引用2、3、4 2. 自动化测试框架:可能引用1提到的其他框架,但具体名称未给出,所以可能需要使用一般知识,但谨慎处理。 3. 其他工具:如Selenium、Behave,但可能不在引用中,所以可能不提及,或者简要提及作为补充。 4. 选择建议:根据项目需求,引用3提到的需要结合工程和技术技能。 5. 相关问题:如何选择框架、单元测试编写、与其他语言对比等。 需要确保引用标识正确放置,例如在讨论PyUnit时,引用2、3、4。 现在需要将这些信息整合成一个自然的中文回答,分点清晰,引用正确,并生成相关问题。</think>### Python 软件测试框架和工具 Python 提供了多种测试框架和工具,覆盖单元测试、自动化测试、性能测试等多个领域。以下是主要框架及工具的分类解析: #### 1. 单元测试框架 - **PyUnit (unittest)** Python 内置的单元测试框架,是 JUnit 的 Python 实现版本,支持测试用例组织、断言验证和测试报告生成[^2]。其核心类(如 `TestCase`、`TestSuite`)允许通过继承和组合构建复杂测试逻辑。例如: ```python import unittest class TestMath(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(1 + 1, 2) ``` unittest2 是其改进版本,提供了更丰富的断言方法和上下文管理器[^4]。 #### 2. 自动化测试框架 - **pytest** 第三方测试框架,以简洁的语法和插件扩展著称。支持参数化测试、夹具(fixture)依赖注入,并能与 unittest 兼容。例如: ```python def test_multiply(): assert 2 * 3 == 6 ``` - **Robot Framework** 关键字驱动的自动化测试框架,适合验收测试和系统测试,支持自然语言编写测试用例。 #### 3. 其他工具 - **Selenium**:用于 Web 自动化测试,结合 Python 可实现浏览器操作模拟。 - **Behave**:基于行为驱动开发(BDD)的框架,用 Gherkin 语法编写测试场景。 #### 4. 性能与覆盖率工具 - **Locust**:分布式性能测试工具,支持自定义用户行为模拟。 - **Coverage.py**:代覆盖率工具,计算测试覆盖的代比例: $$C = \frac{\text{已覆盖代行数}}{\text{总代行数}} \times 100\%$$ #### 选择建议 根据项目需求选择框架: - 单元测试优先使用 **unittest** 或 **pytest** [^2][^3]; - 复杂业务流程适合 **Robot Framework**; - Web 测试可结合 **Selenium**。 测试框架的实际效果还需结合工程实践和技术优化。
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