如果你想进入开发领域,学习编程语言之一就是 Python。它是一种多范式语言,支持命令式、函数式、过程式和面向对象的编程。它非常开放,几乎可以用于任何事情,并且是许多从事人工智能或机器学习工作的首选语言。我将它用于很多自动化,它甚至是我们使用的一些测试工具所用的语言。

Python 是一门强大的语言,如果您想开始使用它,本指南将教您基础知识。你不仅需要安装 Python 二进制文件并确保它在你的 PATH 中,而且你还需要一些东西来实际编写代码。你可以使用像 PyCharm 这样成熟的 IDE(集成开发环境),或者你可以倾向于使用文本编辑器,例如预装的 IDLE 或 Sublime Text 。

安装 Python

在 Windows 和 macOS 上

安装 Python 很简单,您需要决定是安装 Python 2.7 还是 Python 3.x。Python 2.7 通常用于遗留项目,但如果您正在编写自己的软件,那么您应该安装 Python 3.x。

要在 Windows 或 Mac 上安装,请执行以下操作:

  • 转到官方 Python 站点,并导航到最新版本。在撰写本文时,即 3.10.6。
  • 下载适用于您平台的二进制文件。
  • 执行二进制。
  • 除了将 Python 添加到 PATH 之外,您不需要选择任何选项,因为默认安装程序具有您需要的一切。只需单击“安装”即可。在 Mac 上,这将默认在 dmg 安装程序中完成。

除了将 Python 添加到 PATH 之外,您不需要选择任何选项,因为默认安装程序具有您需要的一切。只需单击“安装”即可。在 Mac 上,这将默认在 dmg 安装程序中完成。

在 Linux 上安装 Python

但是,如果您使用 Linux,那么它将取决于您使用的发行版。基于 Debian 的发行版(例如 Ubuntu)可以通过执行以下命令在终端中使用 apt 包安装程序:

  • apt-get install python3.6

其他发行版可能已经预先安装了它,如果没有,您需要在您的发行版中使用包管理器。例如,在 CentOS 上,您将执行“yum install -y python3”。

验证安装

您可以通过在 PowerShell、命令提示符或终端中运行“python”命令来验证您的安装是否处于活动状态。

选择你的 Python IDE

您需要一个 IDE 或文本编辑器来有效地编写代码,并且有几个选项。Python 预装了 IDLE,虽然它运行良好,但它不适用于可能更复杂的较大文件。以下的项目中用于 Python 的一些 IDE,所有这些 IDE 都是跨平台的,这意味着您可以在 Windows、Linux 或 macOS 上运行它们。

如果您熟悉 Android Studio 或 IntelliJ,那么您已经熟悉 PyCharm。它来自相同的开发人员,您甚至可以通过安装 Python 插件在 IntelliJ 中启用完全相同的功能。不同之处在于 PyCharm 完全是为 Python 而构建的,它包含了您期望的任何现代 IDE 的所有功能。这包括内置版本控制、语法突出显示、窗口拆分、调试功能等等。

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Sublime Text 4

下载:Sublime Text 4

Sublime Text 4是首选文本编辑器之一,这要归功于它的简单性。它是超级通用的,虽然是准系统,更适合小型项目。如果您在编写的程序中只使用几百行代码,那么 Sublime Text 4可能是最好的选择。我曾经用 Python 编写了一个网络爬虫,它可以读取本地租赁网站,并通过电子邮件向我和一些朋友发送一个指向新列表的链接,只需使用 Sublime Text 4 和 Python。这是一个功能完善的开发环境,我认为大多数人都应该熟悉它。

Visual Studio 代码 (VSCode)

下载:Visual Studio

Visual Studio Code(或 VSCode)是最通用的开发环境之一。它是完全可定制的,具有大量插件库,您可以从内部访问。它不立即与 Python 兼容,但您可以从内部安装 Python 插件,该插件将启用语法突出显示、智能代码完成、Jupyter Notebooks、调试、单元测试和其他功能。我喜欢 Visual Studio Code,它实际上是我在处理复杂的事情时使用最多的 IDE。

Spyder

如果你是一名数据科学家(或者打算将 Python 用于数据科学目的),那么你需要安装 Spyder。它是一个 IDE,已经包含了一些最流行的 Python 数据分析包。其中包括 matplotlib、numpy、scipy 和 pandas。如果您想进行数据分析、数据绘图和其他科学研究,那么 Spyder 是您需要安装的 100%。Spyder 甚至内置了 Jupyter Notebooks,可用于非常轻松地探索和绘制数据。

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