USF MSDS501 计算数据科学中文讲义 1.2 Python 工具的初次尝试

来源： ApacheCN『USF MSDS501 计算数据科学中文讲义』翻译项目

原文：A first taste of Python tools

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

加载命令行应用

启动Terminal.app（Mac）或任何bash 终端，shell，它是 UNIX 风格的命令行提示符程序。你应该看到一个闪烁的光标和一个$提示符：

$

上面的$符号只是提示，终端正在等待您输入内容。执行命令后，您将再次看到$提示符。

命令行是一个很是低级的接口，用于与计算机的操做系统进行通讯。您能够将终端视为诊断计算机，机械师能够将其插入汽车中，来获取控制权。仪表板相似于咱们大多数时候使用的窗口图形界面。成为一名程序员就像成为一名机械师；有时你须要更强大但更复杂的工具来操做机器。

你应该或多或少老是运行一个命令行 shell，以防你须要作一些低级别的事情。机械师在他或她开始工做时所作的第一件事，就是链接诊断计算机。你也应该这样。

命令行其实是一个完整的编程语言，包含循环和全部内容，但大多数时候咱们只是执行命令。命令具备参数，就像编程语言中的函数调用具备参数同样。如下是如何在命令行打招呼：

$ echo "hello"
hello
$

经过按返回键终止命令。

echo命令相似于 Python 代码中的print命令。

执行该命令后，提示符将返回，指示您能够键入另外一个命令。

咱们能够作不少事情; 这是另外一个：

$ date
Wed Jul 12 14:18:51 PDT 2017

咱们能够将一个参数传递给命令（相似 Python 中的函数调用）：

$ date "+%Y-%m-%d"
2018-07-08

这是一个很酷的例子，来自命令行的循环检查全部.md文件（你不须要在实验中运行这个文件；我只是在这里展现）：

$ for f in *.md; do echo $f; done
aws.md
bash-intro.md
combinations.md
complexity.md
computation.md
data-in-memory.md
data.md
files.md
git.md
operations.md
planning.md
programming.md
reading-code.md
sqrt.md

环境健全性检查

在命令行中，键入如下命令以验证您是否能够访问python3：

$ which python3
/Users/parrt/anaconda3/bin/python3

或者，更好的是，确保默认的 Python 是版本 3：

$ which python
/Users/parrt/anaconda3/bin/python

Python 程序应该在 Anacondabin（二进制）目录中，该目录包含全部二进制可执行文件。若是你没有在which命令的输出中看到 anaconda，你须要查看 Anaconda 的文档，并找出你没有运行适当的 Python 的缘由。（极可能你的PATH环境变量有问题。）如今可使用任何 3.X 版本的 Python 运行了。

接下来，运行该程序并确保您有最新版本如 3.6.5：

$ python
Python 3.6.5 | packaged by conda-forge | (default, Mar 30 2018, 00:00:55) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.1.0 (clang-602.0.53)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

接下来尝试导入一个库：

$ python
Python 3.6.5 | packaged by conda-forge | (default, Mar 30 2018, 00:00:55) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.1.0 (clang-602.0.53)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas as pd
>>>

你不该该获得错误。

另请参阅个人书机器学习机制中的计算机环境健全性检查。

交互式 Python

如今让咱们跳转到交互式 Python shell。简单来讲，它与控制计算机的 bash 命令行 shell 相同。二者都是编程语言；他们只是有不一样的专长。当咱们从 bash shell 跳到 Python 的 shell 时，它就像是从法国跳到德国边境。咱们不得不中止说法语并开始讲德语。（或者，若是你是美国人，请继续说英语，由于咱们很懒，不懂任何外语。哈哈）当你退出 Python 解释器时，你会回到 bash 世界，就像你从德国到法国。

要进入 Python 世界，请从 bash $提示符输入python，就像咱们在上一节中所作的那样。您应该看到它正在使用Anaconda 版本。 若是没有，这意味着您正在使用系统上的默认 Python。

如今，从 Python 提示符>>>（咱们再也不使用bash），键入500 + 1后跟换行符。你应该看到这样的东西：

$ python
Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, Apr 26 2018, 08:42:37) 
[GCC 4.2.1 Compatible Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 500+1
501
>>>

Python 已经求值了表达式并将结果打印回屏幕。好像咱们使用了print函数调用，这给了咱们相同的结果：

>>> print(500+1)
501

Python 交互式 shell 当即打印表达式值，但在将程序做为脚本运行时（即不是交互式）则不是这种状况。

要退出交互式 shell 并返回命令行（终端程序），请键入quit()（或ctrl-D）并按下回车：

>>> quit()
$

$提示符表示您回到了 bash 命令行。 您不能再键入 python 代码。

脚本化 Python

访问磁盘上合适的目录（文件夹），或建立一个，例如/Users/YOURID/msan501/inclass。（不要在任何目录或文件名中使用空格......永远不要！）如今在该目录中建立一个名为hello.py的**文本文件，其中只包含一行：

500+1

使用您选择的编辑器，虽然nano是一个很好的编辑器，由于当咱们进行云计算时，您将可以在远程服务器上使用它。 Sublime 和 TextEdit.app 也有效。

这个“代码”正是您在交互式 Python shell 中首先输入的内容。 将文件保存在inclass目录或任何调用目录中。

一旦使用编辑器将 Python 文件写入磁盘，您应该可以使用命令行中的cd（更改目录）跳转到该目录：

$ cd /Users/YOURID/msan501/inclass

使用ls获取目录列表：

$ ls
hello.py

经过在命令行键入如下内容，验证是否已正确建立 Python 脚本：

$ cat hello.py
500+1
$

如下是最多见错误的解决方案：

1. 不要将.txt放在文件名的末尾；它必须是.py
2. 不要使用 MS Word 或任何其余文字处理器；你认为它是文本，但事实并不是如此。有不少文本编辑器，包括 Mac 的TextEdit.app。只需确保保存为纯文本而不是“富文本”。还有不少文本编辑器，如 Sublime 和 TextMate。（若是你真的很硬核，你将学习vi或emacs，你会看到我在课堂上使用它。）你也能够在命令行中使用nano，直接在命令行窗口中进行编辑。

如今，咱们将运行该程序/脚本：

$ python hello.py
$

咱们没有任何输出。这是一个相当重要的区别。交互式 Python shell 会当即打印表达式值，由于它是交互式的。当您从命令行运行文件时，它假定您但愿像脚本同样，以批处理模式执行代码。这就是为何咱们没有print语句就得不到任何输出。

如今编辑该文件并将其更改成：

print(500+1)

保存文件并从新运行。 如今您应该看到：

$ python hello.py 
501
$

Jupyter 笔记本（经过 Jupyter Lab）

如今，除了使用基于 Jupyter Lab 浏览器的环境以外，咱们将作一样的事情。 （请参阅正在编写的 ML 书中的您的机器学习开发环境来了解更多信息。）

从命令行启动 Jupyter：

$ jupyter lab
I 11:27:00.606 LabApp] [jupyter_nbextensions_configurator] enabled 0.2.8
[I 11:27:00.613 LabApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /Users/parrt/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab
[I 11:27:00.613 LabApp] JupyterLab application directory is /Users/parrt/anaconda3/share/jupyter/lab
[W 11:27:00.616 LabApp] JupyterLab server extension not enabled, manually loading...
...

这将启动一个程序，在您的浏览器中启动一个选项卡：

<img src="https://user-gold-cdn.xitu.io...;h=1000&f=png&s=19693" width="60%">

单击Notebook类别下的Python 3图标，可为您建立一个新的笔记本窗口：

<img src="https://user-gold-cdn.xitu.io...;h=388&f=png&s=14891" width="80%">

在In []旁边的第一个单元格中键入500 + 1。您应该看到在它下面的Out部分生成的输出 501。按control-enter，或工具栏中的右三角形来执行该单元格。

这是一个交互式环境，因此你能够返回去编辑500 + 1，好比说print(500 + 1)。 这样作，而后再次点击control-enter来运行。 你应该获得相同的输出。

您应该可以很是快速地测试 Python 小程序或代码段。重复这些过程，直到它们成为第二本能。