开启Python学习之路 必知必会的知识！
开启Python学习之路 必知必会的知识！
文章目录
一、认识Python
1. python3简介
Python 是一种高层次的、结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python的设计具有很强的可读性，具有比其他语言更有特色语法结构。
- Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节，类似于 PHP 和 Perl 语言。
- Python是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
- 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是非常适合初学者的语言：Python是一门对初学者友好的语言，它的语法清晰易读，代码友好、易读性高。当上手后自己练习写出一个批量处理文件的脚本或者是一个简单的网络爬虫采集数据，都会让你内心充满成就感，提高学习兴趣。
2. python语言的特点
简单易学
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语段落一样，尽管这个英语段落的语法要求非常严格。 Python最大的优点之一是具有伪代码的本质，它使我们在开发 Python 程序时，专注的是解决问题，而不是搞明白语言本身。
面向对象
Python既支持面向过程编程，也支持面向对象编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如 C++ 和 Java 相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。
可移植性好
由于 Python 的开源本质,它已经被移植在许多平台上。如果小心地避免使用依赖于系统的特性,那么所有 Python 程序无需修改就可以在下述任何平台上运行,这些平台包括Linux、Windows、 FreeBSD、 Macintosh、 Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、Beos OS/390、Z/OS、 Palm OS、QNX、VMS、 Psion、 Acorn RISC OS、VxWorks、 PlayStation、 Sharp Zaurus、Windows CE,甚至还有 PocketPC、Symbian以及 Google 基于 Linux 开发的 Android 平台。
解释性
一个用编译性语言如 C 或 C++ 写的程序可以从源文件(即 C 或 C++ 语言)转换到一个计算机使用的语言。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当运行程序的时候，连接转载器软件把程序从硬盘复制到内存中并且运行。而 Python 语言写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上，由于不再担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等，这一切使得使用 Python 变得更加简单。由于只需要把 Python 程序复制到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得 Python 程序更加易于移植。
开源
Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝，阅读它的源代码，对它做改动，把它的一部分用于新的自由软件中。 FLOSS是基于一个团体分享知识的概念，这也是为什么 Python 如此优秀的原因之一。
高级语言
Python是高级语言。当使用 Python 语言编写程序时，无需再考虑诸如如何管理程序使用的内存一类的底层细节。
可扩展性
如果需要一段关键代码运行的更快或者希望某些算法不公开，就可以把部分程序用 C 或 C++ 语言编写，然后在 Python 程序中使用它们。
丰富的库
Python拥有丰富的标准库，它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGl、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)Tk和其他与系统有关的操作。只要安装了 Python，所有这些功能都是可用的，这被称作 Python 的 “功能齐全” 理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的第三方库，如 Pandas 、 Matplotlib 和 PIL 图像库等。
规范的代码
Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。
3. Python应用方向
二、开发环境搭建
1. Anaconda介绍
- Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，装上Anaconda，就相当于把 Python 和一些如 Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib 等常用的库自动安装好了，使得安装比常规 Python 安装要容易。
- 如果选择安装 Python 的话，那么还需要 pip install 一个一个安装各种库，安装起来比较麻烦，还需要考虑兼容性，非如此的话，就要去Python官网（https://www.python.org/downloads/windows/）选择对应的版本下载安装，可以选择默认安装或者自定义安装，为了避免配置环境和安装pip 的麻烦，建议勾选添加环境变量和安装 pip 选项。
2. Pycharm介绍
PyCharm 由著名软件开发公司 JetBrains 开发。在涉及人工智能和机器学习时，它被认为是最好的 Python IDE。最重要的是，Pycharm 合并了多个库（如 Matplotlib 和 Numpy），帮助开发者探索更多可用选项。
编码协助 其提供了一个带编码补全，代码片段，支持代码折叠和分割窗口的智能、可配置的编辑器，可帮助用户更快更轻松的完成编码工作。
项目代码导航 该IDE可帮助用户即时从一个文件导航至另一个，从一个方法至其申明或者用法甚至可以穿过类的层次。若用户学会使用其提供的快捷键的话甚至能更快。
代码分析 用户可使用其编码语法，错误高亮，智能检测以及一键式代码快速补全建议，使得编码更优化。
Python重构 有了该功能，用户便能在项目范围内轻松进行重命名，提取方法、超类，导入域、变量、常量，移动和前推、后退重构。
支持Django框架 有了它自带的HTML、CSS和 JavaScript 编辑器 ，用户可以更快速的通过 Django 框架进行 Web 开发。此外，其还能支持CoffeeScript、 Mako 和Jinja2。
集成版本控制 登入，录出，视图拆分与合并，所有这些功能都能在其统一的 VCS 用户界面（可用于Mercurial， Subversion， Git， Perforce 和其他的 SCM）中得到。
3. 下载Anaconda和Pycharm
下载Anaconda
进入官网：https://www.anaconda.com/download/#windows下载合适的版本 也可以选择从清华大学开源软件镜像站下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
下载Pycharm
进入官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
选择下载 Windows 对应的社区版Pycharm。
4. 安装Anaconda和Pycharm
1. 安装Anaconda
单击选中Anaconda，以管理员身份运行，进入以下窗口，点击Next。
点击 I Agree
选择Just Me，然后再点击Next
建议点击Browse，更换到自定义目录，然后再点击Next。
比如保存到C:\python\Anaconda\，点击Next。
这两个都勾上，再点击Install。
耐心等待安装，大概十分钟左右。
Complete后，继续点击Next。
点击Skip
取消这两个的勾选，再点击Finish。
安装完成后，可以在开始菜单里看到最近添加里有了我们刚安装的Anaconda。
点击 Anaconda Navigator 进入，等待一会儿可以看到如下界面，取消那个勾选，然后点击OK，and don’t show again。
点击 jupyter notebook 下的Launch，等待一会儿，能正常进入网页。
新建一个jupyter notebook，文件后缀为.ipynb，写 Python 代码和记笔记非常方便。
点击 Spyder 下的Launch，等待一会儿，能正常进入Spyder，在 Spyder 中写 Python 代码运行。
至此，说明 Anaconda 成功安装好了，并能正常使用。
2. 安装Pycharm
单击选中Pycharm，以管理员身份运行，进入以下窗口，点击Next。
点击 Browse 更换目录后，再点击Next。
建议勾选红色框中的选项。第一个为创建桌面快捷方式，第二个勾选以后表示以后默认用 Pycharm 打开 .py 文件。
点击Install
耐心等待一小会儿
勾选 Run Pycharm Community Edition，再点击Finish。
勾选上 I confirm。。。再点击Continue
点击 Don’t Send
点击创建 New Project
更换Location，并设置 System Interpreter 为 Anaconda 自带的python.exe
之后会自动创建一个 main.py 文件，并进入界面，如下图所示：
可以成功运行 python 代码
Pycharm初始的界面很不友好，我们可以通过自定义字体大小、导入自己喜欢的代码主题、设置背景图片，让 Pycharm 写代码环境更加美观，提升写 Python 体验。
自定义字体大小
导入自己喜欢的代码主题，可以到这个网站下载自己喜欢的主题样式：http://www.themesmap.com/theme.html
设置背景图片
结果如下：
推荐阅读如下： https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html https://blog.csdn.net/weixin_46161549/article/details/116371424