认识Python&基础环境搭建

前言

做为.NET Coder可能.NET Core是现阶段首要学习方向，可是说实在的对Core真的不感冒。

缘由有几点：

1.公司项目底层须要的一部分库，Core还不支持。

2.一样的需求，.NET能知足的状况下，为什么要用Core再实现一遍呢？若是不是为了特殊的跨平台需求，我以为根本不必。

3.Core的社区太羸弱（无心冒犯），它出现实在有点晚，生态还不完整，因此打算观望一段时间。

本人目前对人工智能方面的技术很是感兴趣，Python做为人工智能的首选语言........因此没办法了。

 

认识Python

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的弱类型语言。设计具备很强的可读性，相比其余语言常用英文关键字和标点符号，它具备比其余语言更具特点的语法结构。

1.Python 是一种解释型语言 ： 这意味着开发过程当中没有了编译这个环节。

2.Python 是交互式语言 ：这意味着能够在一个Python提示符，直接互动执行写你的程序。

3.Python 是面向对象语言 ：这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

Python正式诞生于1991年，而Python的解析器有多个语言实现版本，经常使用的是Cpython（官方版本，C语言实现）、Jython（可运行在Java平台）、IronPython（可运行在.NET和Mono平台）、PyPy（Python实现，支持JIT即时编译）。

Python目前有两个版本：Python2和Python3。向下是不兼容的，有着些许的区别。现阶段大部分公司用的是Python2，而官方是推荐Python3，我我的由于并不打算转向Python开发，因此选择Python3学习。

 

环境搭建

Python支持Linux、MacOS、Winodws平台下开发，我这里只讲Winodws平台的环境搭建，自个也有Linux虚拟机和环境，但还不太适应，因此考虑学习成本，尽量专一Python上，减小其它知识点的干扰（等我对Linux熟悉之后再说）。

1.认识Anacondata

首先咱们须要了解python的本质，当咱们在使用python语言编写程序以前须要下载一个python解释器, 这才是python的核心,若是没python解释器, python代码是没办法运行的。同时开发过程当中还须要其它的开源包。

初学Python的不少人会去官网下载安装python解释器,而后须要的外部包再一个个引用。其实彻底没有必要。

Anaconda是专一于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。

开源包管理：可使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，而且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、 pandas、Scikit-learn、Scipy 这些在数据分析中经常使用的包。

虚拟环境管理：在conda中能够创建多个虚拟环境，用于隔离不一样项目所需的不一样版本的工具包，以防止版本上的冲突。

2.Anaconda安装

进入 https://www.anaconda.com/download/ 下载Anaconda安装包

开始安装步骤

 

勾选【Add Anaconda to my PATH environment varable（将Anacondata添加环境变量）】

3.配置环境变量

个人电脑==》右键==》属性。点击【环境变量】

双击【Path】

添加三个path路径（均在Anaconda的安装路径上）。

 

4.建立虚拟环境

由于conda下载文件要到国外服务器，速度比较慢。因此咱们要添加一个清华的镜像服务器来解决。

打开CMD或Anaconda Promp：

1 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
2 conda config --set show_channel_urls yes

避免和基础环境冲突，咱们新建虚拟环境，能够在虚拟环境中安装不一样的python版本或python工具包，不须要是也可删除，保证基础环境不受干扰。

打开CMD或Anaconda Promp：

1 conda create –n jonins_py36 python=3.6

这里jonins_py36是环境名称可自行设置，python=3.6是版本，能够设置其它版本。

若提示：Proceed ([y]/n)? y，输入y回车。

如图所示，表示环境配置成功。

尝试触发新建的环境：

1 activate jonins_py36

会显示以下，表示已载入此环境。

5.安装Python工具包

工具包是能够选择性的安装在咱们建立的环境中，例如要安在咱们的虚拟环境中则需先进入虚拟环境（activate 环境名称），而后安装。不进入的话则默认安装在基础环境。如安装scipy工具包命令：

1 conda install scipy

6.Anacondata命令

切换环境：activate jonins_py36

全部环境：conda env list

能够输入python打开解释器输入import scipy 若是报错则scipy包未安装，exit()推出解释器。

查看环境包的信息：conda list

安装包：conda install scipy

卸载包：conda remove scipy

导出环境,，将包信息存入yaml文件中.：conda env export > jonins_py36.yaml

导入环境，当须要从新建立一个相同的虚拟环境时能够用：conda env create -f jonins_py36.yaml

经常使用的命令以下：

activate //切换到base环境

activate jonins_py36 //切换到jonins_py36环境

conda create -n jonins python=3 //建立一个名为jonins的环境并指定python版本为3的最新版本

conda env list //列出conda管理的全部环境

conda list //列出当前环境的全部包

conda install numpy //安装numpy包

conda remove numpy //卸载numpy包

conda remove -n jonins --all //删除jonins环境及下属全部包

conda update numpy //更新numpy包

conda env export > jonins.yaml //导出当前环境的包信息

conda env create -f jonins.yaml //用配置文件建立新的虚拟环境

 

集成开发环境（IDE：Integrated Development Environment）

1.集成开发环境选择

1.Vim+Python，上个月最开始学习使用的这种，很不适应，而且配置真的是一头雾水，真正python大神所用（Vim设计理念很吊，有它的独特之处，分几种经常使用的模式，这个之后再说）。

2.Subline+Python ，对我而言跟Vim+Python没什么区别......

3.PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE，支持 macOS、 Windows、 Linux 系统。功能有 : 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。

4.Visual Studio Code由微软在2015启动，一个运行于 Mac OS X、windows和 Linux 之上的，针对于编写现代 Web 和云应用的跨平台源代码编辑器。

Anaconda中已经集成Visual Studio Code，Anaconda安装完成后能够直接在Anaconda Nagvigator界面中安装Vscode。安装好以后，就可使用vscode来进行python的学习。

5.Visual Studio不用多说了，用过的都说好，做为世界最强大的IDE，我我的的首选。

2.Visual Studio&Hello Word

运行【Visual Studio Installer】。将Python开发和数据科学和分析应用程序 勾选便可。

安装完毕后，Visual Studio会自动引入咱们前面安装的Anaconda环境。

建立一个解决方案，用于Pytong的学习，添加Python项目。

能够看得项目的Python环境已经集成，若是须要能够右键更换Anaconda的环境。

 写一行Python的代码：

1 print("Hello World")

运行结果：

开发环境搭建完成。

 

结语

环境搭建，无论任何平台网上有不少资料，写这篇的目的是但愿本身能善始善终，就像当初学习C#。

一样的路程，可是多是彻底不一样的风景，期待ing......