linux零基础入门教学(1days)

本文介绍了如何在Windows系统中利用VMware创建Linux虚拟环境,并详细讲解了在Ubuntu中进行基础操作如打开终端、查看目录、文件操作(创建、删除、复制和移动)等,强调了注意事项和快捷键的使用。


1.操作环境

linux是一个系统,我们需要一个虚拟坏境来在你的windows系统中转载其他操作系统。

下载VMware用来创建一个虚拟环境。

同时还需要下载Ubuntu。Ubuntu:是以linux内核为基础开发的带有界面UI的操作系统,不同版本的Ubuntu你可以理解为window7 ,window10;

2.基础操作

        1.打开终端

方法一:进入拓扑图之后,鼠标右键桌面,点击打开终端。

方法二:鼠标点击拓扑图右边图标栏的小电脑。

方法三:CTRL+ALT+T;

       2.进入桌面(cd)

我们要对linux进行操作之前,我们需要先了解它是什么个结构。

windows的目录结构大家都很了解,C盘系统盘,DEF盘装其他的东西。

而linux目录则不一样了,树状结构的目录结构。

当我们打开终端后,我们输入第一条指令:ls  (查看当前目录的文件)

看到我们ls 前面 有一个~$ 标准,这~则表面我们当前是在家目录当中的,也就是上面linux目录图中的home。

使用ls后就可以看到home目录中有许多的文件 ,蓝色的是文件夹,白色的是文件。

接下来我们使用cd 进入从home 进入 桌面 。

cd +当前文件中存在的文件夹(大家可能有的是英文Desktop(桌面))

输入cd + 桌  再按下Tab,系统如果发现了这个文件夹会自动帮你补全。

比如你输入cd Desk  按下Tab ,它会自动帮你补全 cd Desktop 。

现在我们就进入到桌面了。做一个小总结:

ls 查看当前目录下的文件

cd 进入当前目录存在的文件夹

    cd ~ 进入家目录

    cd / 进入根目录

输入指令时,使用Tab可以帮助我们补全代码

放大终端:ctrl + shift + "+" 缩小终端:ctrl + "-"

clear  清屏(经常会用到清屏功能)

 “↑” “↓”  使用键盘的上下键可以返回刚刚输入的代码

 3.创建删除复制等操作

1.touch(创建普通)

含义;创建文件

用法:

touch 1.c 创建单个文件

touch 2.c 3.c 创建多个文件

在桌面创建了1.c和2.c

2.mkdir(创建目录)

含义:创建目录

用法:

mkdir 001 创建单个目录

mkdir 002 003 创建多个目录

说明:快速区分目录和文件的方法:通过颜色来区分 蓝色目录 白色文件

在桌面创建文件001

3.rm (删除)

含义:删除

用法:

rm 1.c 删除单个文件

rm 2.c 3.c 删除多个文件

rm Desktop/1.c 删除指定路径下面的文件

rm 001 -r 删除目录(-r表示递进删除的意思)

rm * -r 删除当前目录下所有的东西(不建议现在使用)

rm *.c 删除以.c结尾的所有文件(不建议现在使用)

说明:用指令删除的文件在回收站中是没有的 删除的时候慎重

假如错误删除导致系统崩溃,放心不用急;卸载重装。

gec@ubuntu:~$ rm 01/

rm: cannot remove '01/': Is a directory

rm 01/ -r 删除目录(-r表示递进删除的意思)

rm 02 03 -r 删除多个目录

4.cp (复制)

含义:复制

用法:

cp 1.c 2.c 复制单个文件(同时改名)

cp 1.c ../ 复制1.c文件到上一级目录

cp 1.c ../5.c 复制1.c文件到上一级目录同时改名5.c

cp 001 002 -r 复制目录

cp 001/ ../005 -r 复制目录同时改名

说明:复制目录的时候需要加 -r(后缀)

5.mv (剪切)等价于 cp + rm

含义:剪切

用法;

mv 1.c 2.c 将文件1.c剪切成2.c

mv 2.c ../ 将文件2.c剪切到上一级目录

mv 001 002 将目录001剪切成目录002

累多,世界毁灭吧

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Python零基础入门学习资源的问题。首先,用户明确提到他们想学习Python编程的基础知识,并询问相关的入门教程和学习资源。我需要根据用户提供的引用内容来构建回答,确保引用的正确使用,同时遵循系统级指令中的格式要求。 首先,我应该回顾用户提供的三个引用内容,看看每个引用提供了哪些具体的信息: 引用[^1]提到了官方文档、在线教程平台如Codecademy、Coursera、Udemy,以及社区和论坛如Reddit和Stack Overflow。这些资源可以帮助用户找到结构化的学习路径和社区支持。 引用[^2]强调了一个2024年整理的超详细Python入门教程,内容以知识目录的形式展开,包括Python的由来、发展介绍和项目开发流程。这可能适合喜欢系统化学习的用户,尤其是从零开始的人。 引用[^3]则提供了Python的历史背景,提到Guido van Rossum以及Python的版本信息,并附带最新免费教程链接。这里可能需要注意到Python 2.7已经过时,所以应该提醒用户专注于Python 3的学习。 接下来,我需要组织这些信息,按照用户的要求结构清晰,分步骤或分点回答。同时,根据系统指令,所有行内数学表达式需要用$...$,但在这个问题中可能用不上,因为主要是编程资源推荐,但如果有数学相关内容,比如提到算法复杂度,可能需要用LaTeX。不过目前看起来可能不需要。 另外,用户要求生成相关问题,我需要确保在回答的最后添加相关问题部分,符合示例中的结构。 然后,我需要检查是否需要遵循其他格式要求,比如独立公式用$$...$$,但同样,这个问题可能不涉及数学公式,所以这部分可能可以忽略。但必须确保LaTeX语法正确,如果有的话。 回答的结构可能如下: 1. 官方文档:引用[^1]提到的Python官方网站,这是最权威的资源,适合查阅标准库和语言参考。 2. 在线教程平台:如Codecademy、Coursera、Udemy,这些平台提供互动式学习,适合零基础学习者。 3. 社区和论坛:Stack Overflow和Reddit的Python社区,帮助解决问题和交流。 4. 2024整理教程(引用):详细的知识目录,从基础到项目开发,适合系统学习。 5. 免费教程(引用):强调Python 3的重要性,避免使用Python 2.7。 同时,需要注意提醒用户Python 2和3的区别,避免混淆,确保他们学习的是最新版本。 在生成相关问题的时候,需要考虑用户可能的后续问题,比如如何安装Python,如何练习项目,或者如何选择合适的教程等。 最后,确保每个引用在回答中自然出现,并在引用标识后正确标注,例如在提到官方文档时添加,在提到2024教程时添加,等等。 可能还需要检查是否有遗漏的信息,或者是否需要补充其他建议,比如实践项目的重要性,或者推荐书籍等,但根据提供的引用内容,可能不需要超出引用范围。 现在,我需要将这些点组织成连贯的段落,使用清晰的中文,确保每个资源部分都对应正确的引用,并且相关问题部分覆盖用户可能感兴趣的方向。</think>以下是针对零基础学习Python的教程推荐和学习路径建议: ### 一、Python入门学习资源推荐 1. **官方文档** Python官方网站提供完整的[语言教程](https://docs.python.org/3/tutorial/)和标准库参考,适合系统化掌握语法特性[^1]。例如,可通过文档学习基础语法: ```python print("Hello, World!") ``` 2. **结构化在线教程** - **Codecademy**:提供交互式编程练习,实时反馈适合零基础用户 - **Coursera**:密歇根大学《Python for Everybody》课程涵盖基础到数据处理 - **中文教程**:引用提到的2024最新教程包含项目开发全流程,如Web开发与数据分析案例 3. **实战型免费资源** - 引用附带的免费教程详细讲解Python 3.x版本特性,并强调**避免使用已淘汰的Python 2.7** - GitHub开源项目《Python-100-Days》通过100天计划从语法到项目实战渐进学习 4. **社区支持** 在Stack Overflow的[Python标签](https://stackoverflow.com/questions/tagged/python)下可解决90%的常见报错问题,Reddit的r/learnpython板块适合讨论学习路线。 ### 二、学习路径建议 1. **基础阶段(1-2周)** - 变量/数据类型/条件语句/循环 - 函数定义与文件操作 ```python def factorial(n): return 1 if n == 0 else n * factorial(n-1) ``` 2. **进阶阶段(3-4周)** - 面向对象编程(类与继承) - 异常处理与模块化开发 - 使用`pip`管理第三方库(如`numpy`, `requests`) 3. **项目实战(2个月+)** - 爬虫开发(Scrapy框架) - 数据分析(Pandas+Matplotlib) - Web应用(Django/Flask框架) $$ \text{学习效果} = \sum_{i=1}^{n} (理论时间_i \times 实践系数) $$ ###
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