02 - Python 安装

InVEST模型 | 02 InVEST模型Python安装 InVEST模型Python安装 阅读详情

一、前言

鉴于观看本文的人群可能主力机器系统都各不相同,所以本次课程主要从 Windows,Mac,这两个操作系统来讲解。

如果你使用的是 Linux 系统,那么可能就需要自己上网去寻找一下“攻略”了。

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今日内容如下,约1300+字,阅读完成需 10分钟。


windows Python 3.7

密码:egi3

Mac Python 3.7

链接: 密码:u7ke


二、Mac 中 Python 的安装

如果当前内容已经下载完成之后,就可以安装 Python 3.7 了。

当然大家也可以自己去官网下载对应版本的 Python。

[图片上传失败…(image-5e7af2-1532396329550)]

如果想选择其他版本内容,也可以选择自定义下载,以 Windows 为例。
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我们接下来就开始安装 Mac 的 Python 了。

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直接选择继续下一步。

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这时候会提示你是否要继续下一步,这时候选择继续就行。

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询问你是否遵循对应条款,点击同意。

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之后就是选择安装的位置了,因为 Mac 只有一个盘,所以直接点击安装即可。

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等待系统安装完成之后,直接关闭即可。

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接下来我们来试验一下 Python 是否安装成功。

打开终端之后,输入 Python 之后,如果输入代码测试一下。


print("我是 MR_LP , 欢迎关注公众号 MR_LIXP")

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测试完成。

三、Windows 中 Python 的安装

首先依旧是选择对应 Windows 版本的 Python。

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下载之后选择自定义安装,这时候一定要注意选择添加环境变量,否则会非常麻烦。

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自定义安装中,推荐将可勾选的内容全部添加上,毕竟如果我们功能多的话可以不使用,但是如果少功能了,那就很尴尬了。

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之后到了需要选择路径的问题,这块就根据用户自己的个人喜好安装即可。

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最后等待进度条走完,Python 3.7 也就安装完成了。

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接下来我们测试一下。

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发现已经可以正常运行了。

四、Python Shell 的基础使用 & Python 文件的调用

我们会发现,在安装完 Python 之后,我们的程序中出现了一个 IDLE。

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这个是 Python 中自带的一个小工具,我们在没有更多编辑器的时候可以临时使用一下。

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当然我们也可以不使用该工具,也可以自己在 CMD 中调用。

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打开之后输入 Python 之后,就和我们的 IDLE 相同啦。

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说实话,我自己不太喜欢这种开发工具,还是更喜欢一些强大的文本编辑器或者 IDE 。

但是不排除有人喜欢使用,所以我们继续介绍该工具吧。

在工具中正常的一些快捷键依旧可以使用,例如我们新建一个.py 文档。

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例如我们起一个名字,“MR_LP.py”。

当我们想要运行这个文件的时候应该怎么办呢?

我们再次打开 CMD。

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之后编写命令如下命令。

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当然,这里选择哪一种都无所谓,但是个人更倾向于第二中,这里不再更多赘述。

这里需要注意,该文件的路径主要是根据自己定义的文件路径来书写的。

如果不知道自己的文件在哪里,可以自己使用 dir,以及cd + 文件夹名称的方式来找到具体的文件路径。

当然,如果你使用的电脑也是 Mac,这里有一篇 Mac 的工具大全等着你。

五、Python 不是内部或者外部命令,也不是可运行的的程序或者批注文件?

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如果您看到了这个错误,那么恭喜你,在安装的过程中一定没有添加 Python 到环境变量(PATH)。

那么解决方案也就很简单了,我们需要将 Python.exe 去添加到路径中。

这时候在我的电脑上,右键选择属性。

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在系统属性中选择高级,里面会有选项:环境变量。

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这里只需要把你安装的 Python 的具体文件路径添加到变量值当中即可。

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六、 关于 Python 2 和 Python 3 的区别?

其实我们的所有内容都是随着时代的发展而慢慢改变,当中绝大部分都是在进步的。

Python 也不例外,我们在 Python 3 中可以使用更新的方法,更多标准化的支持,以及Python 3 中还统一了字符编码支持等等。

更多感兴趣的内容可以自行在 Python 官网中查询。

What’s New In Python 3.0

七、后记

本文前前后后弄了快两天的时间,里面自己踩了很多的坑,但总算是跌跌撞撞的全部弄完了。

从下一次文章开始,就准备要开始新的征程了。

加油!~


​上篇文章:01 - Python 起源

Day02:安装Python 安装Python是学习和使用这门语言的第一步。通过安装Python环境,您可以在本地运行代码、开发项目以及学习各种编程技巧。一个正确安装的Python环境不仅能提升学习效率,还能确保兼容各种开发工具和库。Python提供了多种安装方式,适用于不同操作系统,如Windows、macOS和Linux。本章将详细介绍如何在这些系统上安装Python,以及如何配置开发环境。 阅读详情

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