python入门起步

下载python3,在终端窗口和一个简单的文本编辑器运行python代码。最简单的代码如:pringt("Hello python world")

一、在python终端窗口运行


在命令窗口中,cd命令可以在文件系统中导航,dir命令可以列出当前目录中所有文件。由于我将python下载到E盘,所以在E盘按住shift键并右击鼠标选择“在此处打开命令窗口”。(在终端窗口中输入python并回车,如果出现python提示符>>>,说明你的系统安装了python。)


二、文本编辑器运行python程序

首先在不同操作系统中搭建python编程环境,主要是在LINUX、OS C、Windows系统下搭建python编程环境,我使用的是Windows系统,之后可能使用LINUX系统(主要是时间问题,没找到redhat linux 9.0 .iso文件)。在终端会话中运行python时,都带开一个命令窗口并启动python终端会话,和一类似,要关闭终端会话,可按Ctrl+Z,再按回车键或者执行命令exit().


安装文本编辑器,推荐Geany,可访问http:\\geany.org\,单击Download下的Releases,找到并安装类似geany-1.33_setup.exe文件。接下来,创建一个用于储存项目的文件夹,并命名为python_work,在Geany中新建文件hello_world.py并保存到python_work中。在其中输入下面一行代码:print("Hello python world!"),然后按两个齿轮的图标运行程序:



大多数程序都可以从编辑器运行,但需要解决的问题比较复杂时,这时编写的程序可能要从终端运行。




### Python入门教程:Ubuntu环境配置与学习资料 #### 安装Python及其依赖项 对于初学者,在Ubuntu上安装最新版的Python是一个不错的选择。通常情况下,Ubuntu自带了Python解释器,但是为了确保拥有最新的稳定版本,建议手动更新或重新安装。 可以通过命令行来获取并设置所需的软件包: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip python3-dev build-essential libssl-dev libffi-dev python3-setuptools ``` #### 配置开发环境 创建独立的工作空间有助于管理不同项目之间的依赖关系。使用`conda`工具能够轻松实现这一点[^2]: ```bash # 创建名为my_python_env的新虚拟环境,并指定Python版本为3.x conda create -n my_python_env python=3.8 # 激活新创建的环境 conda activate my_python_env ``` #### 获取必要的库和支持模块 针对图像处理等领域可能需要用到特定框架如OpenCV,则需额外执行如下操作以完成相应组件加载[^1]: ```bash source /etc/profile # 加载全局变量定义文件 pip install opencv-python ``` #### 推荐的学习材料集合 一份全面覆盖理论知识讲解至实践案例分析的教学文档集将是宝贵财富。这里有一份精心挑选出来的适合零基础起步直至精通程度不等读者使用的指南合辑可供参考[^3]. #### 实际编程练习平台推荐 在线IDE提供了无需本地部署即可编写运行代码的机会;Jupyter Notebook则是交互式探索数据科学领域不可或缺的好帮手之一.
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