1-1-Python基础-优快云博客

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文章为个人学习笔记。

Python是什么

Python编程语言的简介

解释性语言：Python是一种解释型语言，这意味着在开发过程中不需要编译，代码可以直接运行。解释器会逐行读取并执行代码，类似于PHP和Perl语言。
交互式语言：Python允许用户在Python提示符（>>>）后直接输入代码并立即执行，这使得调试和测试代码变得非常方便。
面向对象语言：Python支持面向对象的编程范式，这意味着可以使用类和对象来封装数据和功能，从而提高代码的可重用性和可维护性。
初学者友好：Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁性，这使得它成为初学者学习编程的理想选择。它的语法清晰，接近自然语言，易于理解和学习。
广泛应用：Python是一种多用途的语言，支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到复杂的WWW服务器和游戏开发。
社区和生态系统：Python有一个非常活跃的社区，提供了大量的库和框架，如Django（用于Web开发）、NumPy和Pandas（用于数据分析）等，这些工具可以帮助开发者快速构建应用程序。
跨平台：Python可以在多种操作系统上运行，包括Windows、macOS和Linux，这使得它在不同的开发环境中都能使用。
动态类型：Python是一种动态类型语言，这意味着变量的类型在运行时确定，这增加了编程的灵活性，但也需要开发者更加注意类型错误。
自动内存管理：Python有自动垃圾回收机制，这意味着开发者不需要手动管理内存，这减少了内存泄漏的风险。
可扩展性：Python允许使用C或C++等语言编写扩展模块，这使得Python程序可以调用这些语言编写的库，增加了Python的功能性。

Python编程语言的特点

易于学习：Python的语法简单，关键字数量相对较少，结构清晰，使得学习起来更加简单。
易于阅读：Python代码的可读性高，代码定义清晰，便于理解和维护。
易于维护：Python的成功在于其源代码易于维护，这使得长期项目更加可行。
跨平台：Python具有跨平台的特性，在UNIX、Windows和Macintosh等操作系统上都能良好运行。
互动模式：Python支持互动模式，可以直接在终端输入代码并立即看到结果，便于测试和调试。
可移植：Python的开源特性使其可以在多个平台上运行，便于移植。
可扩展：Python允许使用C或C++编写扩展模块，增强了语言的功能。
数据库接口：Python提供了与主要商业数据库的接口，方便数据操作。
GUI编程：Python支持GUI编程，可以创建和移植到多个系统。
可嵌入：Python可以嵌入到C/C++程序中，使得程序的用户能够获得“脚本化”的能力。

Python做的事

脚本定制：可以编写定制化的脚本，例如爬取公众号文章、下载B站视频等。
游戏开发：适合开发小游戏。
Web网站/小程序开发：可以使用Django和Flask等框架进行Web开发。
渗透攻击脚本：编写与利用POC（Proof of Concept）进行渗透测试。
数据分析：使用Pandas、Numpy、Matplotlib、pyecharts等库进行数据分析。
机器学习：使用Scikit-learn和TensorFlow等库进行机器学习。
写代码：编写各种类型的代码。

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安装

激活Windows专业版

Win10企业版激活密钥：
VK7JG-NPHTM-C97JM-9MPGT-3V66T
NPPR9-FWDCX-D2C8J-H872K-2YT43

打开管理员模式的PowerShell。

依次输入以下命令：

slmgr /ipk VK7JG-NPHTM-C97JM-9MPGT-3V66T
slmgr /skms kms.xspace.in
slmgr /ato

pycharm安装

访问JetBrains的官方网站：PyCharm: the Python IDE for data science and web development

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安装：

激活

汉化

安装python解释器

安装Anaconda

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我已经安装过Anaconda

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Anaconda是一个流行的Python发行版，它包含了Python解释器、Conda包管理器以及许多预装的科学计算和数据分析库。以下是在Windows系统上安装Anaconda的详细步骤：

下载Anaconda：
- 访问Anaconda官方网站下载适合你操作系统的安装包。
- 你也可以选择从清华大学开源软件镜像站下载，以获得更快的下载速度。
运行安装程序：
- 下载完成后，双击.exe安装文件启动安装向导。
- 在弹出的窗口中点击Next开始安装过程。
接受许可协议：
- 阅读并接受许可协议，选择I Agree继续。
选择安装类型：
- 选择Just Me (Recommended)为当前用户安装，或选择All Users为所有用户安装。
选择安装路径：
- 建议将Anaconda安装在非系统盘路径，如D:\anaconda3，以节省系统盘空间。
- 确保安装路径中不含中文或特殊符号，避免兼容性问题。
高级安装选项：
- 选择是否创建快捷方式、是否将Anaconda注册为系统Python等选项。
- 勾选Create shortcuts创建桌面或开始菜单快捷方式。
- 勾选Register Anaconda as the system Python使Anaconda成为默认Python版本。
- 勾选Clear the package cache upon completion安装完成后清除包缓存。
开始安装：
- 点击Install开始安装，安装过程可能需要几分钟时间。
完成安装：
- 安装完成后，点击Next，可以选择查看Anaconda的Release Notes。
- 最后，点击Finish完成安装。
配置环境变量（如果需要）：
- 将Anaconda的路径添加到系统的环境变量中，以便在命令行中使用。
- 打开系统属性，编辑系统环境变量，添加Anaconda的安装路径到Path变量中。
验证安装：
- 打开Anaconda Prompt，输入conda --version来验证Conda是否安装成功。

Conda命令行工具

安装Anaconda后，你可以使用Conda命令行工具来管理包和库。以下是一些基本的Conda命令和操作：

更新Conda：
```
conda update conda
```
创建新的环境：
创建一个隔离的环境，可以避免不同项目之间的依赖冲突。
```
conda create --name myenv python=3.8
```
这里myenv是环境的名称，python=3.8指定了Python的版本。
激活环境：
激活你刚刚创建的环境。
```
conda activate myenv
```
安装包：
在激活的环境中安装新的包。
```
conda install numpy pandas
```
这里numpy和pandas是你想安装的包的名称。
列出已安装的包：
查看当前环境中已安装的所有包。
```
conda list
```
更新包：
更新某个特定的包到最新版本。
```
conda update numpy
```
删除包：
从当前环境中删除一个包。
```
conda remove numpy
```
删除环境：
删除不再需要的环境。
```
conda env remove --name myenv
```
搜索包：
搜索Conda仓库中的包。
```
conda search numpy
```
查看包详细信息：
查看某个包的详细信息。
```
conda info numpy
```
安装特定版本的包：
安装包的特定版本。
```
conda install numpy=1.18.5
```
使用pip安装包：
在Conda环境中，你也可以使用pip来安装包，但建议优先使用Conda以保持环境的一致性。
```
pip install numpy
```
配置Conda：
配置Conda的设置，如更改默认的包管理器或设置代理。
```
conda config --set show_channel_urls yes
```
解决环境冲突：
如果遇到依赖冲突，可以尝试使用以下命令解决。
```
conda env update --file environment.yml
```
这里environment.yml是一个包含所需包及其版本的文件。

使用Conda管理包和库可以确保你的Python环境整洁有序，并且可以轻松地在不同项目之间切换。记得在进行任何重大更改之前备份你的环境，以防万一。

‍

Python添加到环境变量

找到python.exe

将Python添加到环境变量中可以让你在命令行或终端中从任何位置运行Python。以下是在Windows和macOS/Linux系统上将Python添加到环境变量的步骤：

Windows系统：

找到Python安装路径：
- 通常，Python安装在C:\PythonXX（XX为版本号）或者C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Python\PythonXX。
打开环境变量设置：
- 右键点击“此电脑”或“我的电脑”，选择“属性”。
- 点击“高级系统设置”。
- 在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”。
编辑系统变量：
- 在“系统变量”部分，找到并选择“Path”变量，然后点击“编辑”。
添加Python路径：
- 在“编辑环境变量”窗口中，点击“新建”，然后输入Python的安装路径。
- 如果你还想添加Python的Scripts目录（通常用于pip安装的脚本），可以添加C:\PythonXX\Scripts（XX为版本号）。
- 点击“确定”保存更改。
验证安装：
- 打开命令提示符（CMD）。
- 输入python --version或python3 --version，如果看到Python版本信息，说明添加成功。

macOS/Linux系统：

找到Python安装路径：
- 在大多数Linux发行版中，Python通常已经预装在/usr/bin/python。
- 在macOS中，Python可能安装在/usr/local/bin/python。
打开终端：
- 打开终端应用程序。
编辑shell配置文件：
- 如果你使用的是bash，可以编辑~/.bash_profile或~/.bashrc。
- 如果你使用的是zsh，可以编辑~/.zshrc。
- 使用文本编辑器打开配置文件，例如使用nano或vim。
添加Python路径：
- 在配置文件的末尾添加以下行：
```
export PATH="/usr/local/bin:$PATH"
```
  或者根据你的Python安装路径修改。
应用更改：
- 保存并关闭配置文件。
- 运行source ~/.bash_profile或source ~/.bashrc（对于bash）或source ~/.zshrc（对于zsh）来应用更改。
验证安装：
- 在终端中输入python3 --version，如果看到Python版本信息，说明添加成功。

请注意，如果你使用的是Anaconda，通常不需要手动添加Python到环境变量，因为Anaconda会自动处理。但是，如果你需要在系统级别使用特定的Python版本，可以按照上述步骤操作。

运行和安装包

运行python文件

D:\编程文件\Python编程文件>python 01.py

安装包：

D:\编程文件\Python编程文件>pip install reques

在Python中运行和安装包的过程通常涉及以下几个步骤：

安装包

在Python中安装包，你可以使用pip，这是Python的包管理工具。以下是一些基本的pip命令：

安装包：
```
pip install package_name
```
将package_name替换为你想要安装的包的名称。例如，安装requests包：
```
pip install requests
```
升级包：
```
pip install --upgrade package_name
```
这将升级已安装的包到最新版本。
卸载包：
```
pip uninstall package_name
```
这将从你的Python环境中卸载指定的包。
查看已安装的包：
```
pip list
```
这将列出你的环境中所有已安装的包及其版本。
查看包的详细信息：
```
pip show package_name
```
这将显示指定包的详细信息。
搜索包：
```
pip search search_term
```
这将在PyPI（Python Package Index）中搜索包含search_term的包。
安装特定版本的包：
```
pip install package_name==version
```
将version替换为你想要安装的包的特定版本。

pip命令指定下载源来安装Python包

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

这里的-i参数用于指定pip安装包时使用的下载源。https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple是清华大学提供的PyPI镜像源，使用这个源可以加快在中国大陆地区安装Python包的速度。some-package是你要安装的包的名称，你需要将其替换为实际的包名。

使用镜像源可以避免直接访问PyPI官网可能遇到的网络问题，从而提高安装效率。除了清华大学的镜像源，还有其他一些镜像源，如阿里云、中国科技大学等，可以根据个人喜好和网络情况选择使用。

运行包

安装包后，你可以通过以下方式在Python代码中使用它们：

导入包：
在你的Python脚本或交互式解释器中，使用import语句导入包。
```
import package_name
```
使用包的功能：
使用点（.）操作符来访问包中的模块、函数、类等。
```
package_name.some_function()
```
从包中导入特定模块：
如果你只需要包中的特定模块或函数，可以使用from ... import ...语句。
```
from package_name import some_module
```
使用包中的类和函数：
导入后，你可以像使用任何其他Python代码一样使用包中的类和函数。