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:
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。
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 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。
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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