python教程---预备知识

1.1 Python 简介

Python 是一种广泛使用的高级编程语言，由 Guido van Rossum 在 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。Python 的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进来表示代码块，而不是使用大括号或关键字）。Python 让开发者能够用更少的代码行进行表达，意图是让程序员能够工作得更加高效，以及代码更易于理解和维护。
Python 是一种解释型语言，意味着开发中的程序不需要编译这个步骤。开发者编写 Python 代码后，通过 Python 解释器直接运行，这使得编写、测试和调试程序更加快捷。
Python 支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和程序化编程。它提供了丰富的标准库和第三方库支持，可以轻松完成各种任务，如网页开发、数据分析、人工智能、科学计算等。
由于其通用性和易用性，Python 已经成为世界上最受欢迎的编程语言之一，特别是在数据科学和机器学习领域中具有广泛的应用。Python 的社区支持非常强大，有着大量的文档、教程和框架，使得学习和使用 Python 变得更加容易。

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1.2 程序设计思想

程序设计思想是指导编程的基本原则和理论，它影响着程序员编写代码的方式和效率。在 Python 编程中，几种核心的程序设计思想包括：

1. 面向对象编程（OOP）：Python 是一种支持面向对象编程的语言。在面向对象编程中，程序被设计成一系列相互作用的对象，每个对象都是数据和行为的集合。这种思想鼓励程序员将数据和相关操作封装在一起，通过定义类和创建对象实例来实现。
2. 模块化编程：模块化编程是将程序划分为独立的模块或组件，每个模块负责程序的一部分功能。Python 通过模块和包来支持模块化编程，这使得代码更加组织化、可重用和易于维护。
3. 抽象：抽象是隐藏复杂系统的细节，只展示必要的部分。在编程中，抽象可以通过定义函数、类和模块来实现，使得代码更加简洁和易于理解。
4. 封装：封装是将数据和操作数据的方法捆绑在一起，对外界隐藏内部细节。在 Python 中，封装可以通过定义类和私有方法来实现。
5. 继承：继承允许我们定义一个类（子类）来继承另一个类（父类）的属性和方法。这样可以促进代码的重用，并且可以建立一种层次结构。
6. 多态：多态是指允许不同类的对象对同一消息做出响应。在 Python 中，多态性可以通过继承和接口实现。
7. DRY（Don’t Repeat Yourself）原则：这个原则强调避免代码重复，提倡通过函数、模块和类来抽象公共代码，以提高代码的可维护性和可重用性。
8. KISS（Keep It Simple, Stupid）原则：这个原则建议尽量保持代码简单和直观，避免不必要的复杂性。
9. YAGNI（You Aren’t Gonna Need It）原则：这个原则建议不要添加不必要的功能，只实现当前需要的功能。
10. 代码复用：通过模块、函数和类来复用代码，减少重复工作，提高开发效率。
    理解这些程序设计思想对于编写高效、可读和维护性强的 Python 代码至关重要。

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1.3 安装python

安装 Python 的过程因操作系统的不同而有所差异。以下是针对不同操作系统的基本安装指南：

Windows 系统

1. 访问 Python 官方网站下载页面（https://www.python.org/downloads/windows/）。
2. 选择适合您系统的版本（32位或64位）并下载安装程序。
3. 运行下载的安装程序，并确保在安装过程中勾选了“Add Python to PATH”选项，这样可以在命令提示符中直接运行 Python。
4. 完成安装向导，Python 将被安装在您的系统中。

macOS 系统

macOS 系统通常预装了 Python，但版本可能较旧。您可以通过以下步骤安装最新版本的 Python：

1. 访问 Python 官方网站下载页面（https://www.python.org/downloads/macos/）。
2. 下载最新的 Python 安装包（通常为 .pkg 文件）。
3. 打开下载的文件并遵循安装向导的指示完成安装。
   或者，您可以使用 Homebrew（macOS 的包管理器）来安装 Python：

brew install python
1

Linux 系统

在 Linux 系统中，Python 通常已经预装在大多数发行版中。您可以通过包管理器来安装或更新 Python：

Debian/Ubuntu 系统：

sudo apt update
sudo apt install python3
1
2

Fedora/RHEL 系统：

sudo dnf install python3
1

Arch Linux 系统：

sudo pacman -S python
1

验证安装

安装完成后，您可以在命令行中输入以下命令来验证 Python 是否安装成功：

python --version
1

或者对于某些系统：

python3 --version
1

如果安装成功，系统将显示安装的 Python 版本号。
请注意，安装 Python 时，建议您同时安装 pip，这是 Python 的包管理工具，用于安装和管理 Python 包。大多数情况下，pip 会在安装 Python 时自动包含。

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1.4 运行方式

Python 代码可以通过多种方式运行，主要包括以下几种：

交互式解释器（Interactive Interpreter）

1. 打开命令行（在 Windows 中是 CMD 或 PowerShell，在 macOS/Linux 中是 Terminal）。
2. 输入 python 或 python3（取决于您的系统配置）来启动交互式解释器。
3. 在 >>> 提示符后输入 Python 代码，按回车键执行。
   例如：

>>> print("Hello, World!")
Hello, World!
1
2

运行脚本文件

1. 使用文本编辑器（如 Visual Studio Code、Sublime Text、PyCharm 等）编写 Python 代码。
2. 保存文件，文件扩展名为 .py（例如 hello.py）。
3. 打开命令行，导航到脚本文件所在的目录。
4. 输入 python 文件名.py 来运行脚本。
   例如，如果脚本名为 hello.py，则在命令行中输入：

python hello.py
1

如果您的系统默认 Python 版本是 Python 2，并且您想使用 Python 3，则需要使用 python3 命令：

python3 hello.py
1

集成开发环境（IDE）

许多集成开发环境（IDE）如 PyCharm、Spyder、Thonny 等，都提供了运行 Python 代码的图形界面。在这些 IDE 中，您可以编写代码、运行和调试程序，而不需要直接与命令行交互。

1. 打开您的 IDE。
2. 创建或打开一个 Python 文件。
3. 编写代码。
4. 使用 IDE 提供的运行按钮或菜单选项来执行代码。

在线解释器

还有一些在线平台，如 Repl.it、Pyodide 等，允许您直接在浏览器中编写和运行 Python 代码。这些平台通常用于快速测试代码片段或学习 Python。
选择哪种方式来运行 Python 代码取决于您的个人偏好和具体需求。对于初学者来说，交互式解释器是一个很好的起点，因为它提供了即时的反馈。而对于更复杂的项目，使用 IDE 或脚本文件则更为合适。

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1.5 常用开发工具

在进行 Python 开发时，使用合适的工具可以提高效率和质量。以下是一些常用的 Python 开发工具：

文本编辑器

文本编辑器是编写代码的基础工具，一些流行的编辑器包括：

• Visual Studio Code (VS Code)：由 Microsoft 开发，支持 Python 扩展，具有代码补全、调试、Git 集成等功能。
• Sublime Text：轻量级编辑器，支持多种编程语言，可以通过插件进行扩展。
• Atom：由 GitHub 开发的文本编辑器，支持插件和主题自定义。
• Notepad++：Windows 上的免费开源文本编辑器，也支持多种编程语言。

集成开发环境（IDE）

IDE 是集代码编辑、调试、项目管理等功能于一体的开发环境，适合大型项目开发：

• PyCharm：由 JetBrains 开发的 Python 专用 IDE，提供社区版和专业版。
• Spyder：专为科学计算和数据分析设计的 IDE，通常与 Anaconda 发行版一起提供。
• Thonny：专为编程教育而设计的 IDE，简单易用，适合初学者。
• Eclipse + PyDev：Eclipse 是一个流行的 IDE，通过安装 PyDev 插件可以支持 Python 开发。

版本控制系统

版本控制系统用于管理代码的版本，跟踪变更历史，协作开发：

• Git：最流行的分布式版本控制系统，与 GitHub、GitLab 等代码托管平台配合使用。
• Mercurial：另一个分布式版本控制系统，比 Git 简单，但不如 Git 流行。

虚拟环境管理工具

虚拟环境允许开发者在隔离的环境中安装 Python 包，避免不同项目间的依赖冲突：

• venv：Python 3 自带的创建轻量级虚拟环境的工具。
• virtualenv：一个第三方库，用于创建隔离的 Python 环境。
• conda：Anaconda 发行版附带的虚拟环境管理工具，也支持包管理。

代码质量和格式检查工具

这些工具帮助开发者维护代码质量和遵循编码规范：

• flake8：用于检查 Python 代码风格和编码错误。
• Pylint：用于检查 Python 代码的错误和编码标准。
• mypy：用于静态类型检查的工具，有助于发现类型相关的错误。

测试框架

测试是确保代码质量的重要环节，Python 有多种测试框架：

• unittest：Python 标准库中的单元测试框架。
• pytest：一个成熟的全功能测试框架，支持简单的单元测试和复杂的功能测试。
• nose2：继承自 nose 的测试框架，用于扩展 unittest 以便更容易编写测试。
  选择合适的工具可以大大提高开发效率和代码质量。对于初学者来说，可以从简单的文本编辑器和在线 IDE 开始，随着经验的积累，可以逐渐尝试更复杂的工具和更完整的工作流程。

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1.6 编码规范

编码规范是一组规则，用于指导如何编写清晰、可读和维护性强的代码。遵循编码规范对于团队协作和项目维护至关重要。Python 社区普遍遵循的编码规范是 PEP 8 – Style Guide for Python Code，它是由 Python 增强提议（Python Enhancement Proposals, PEPs）制定的。
以下是一些 PEP 8 中推荐的编码规范要点：

代码布局

• 使用 4 个空格缩进，而不是制表符（Tab）。
• 每行长度限制为 79 个字符。
• 文件末尾保留一个空行。
• 函数和类之间保留两个空行。
• 在同一行内不要有多余的空格。

模块导入

• 导入应该总是在文件的顶部。
• 导入顺序应该是：标准库、第三方库、本地应用。
• 每个导入应该独占一行。
• 推荐 使用 import x 而不是 from x import *，以避免命名空间污染。

命名规范

• 类名使用驼峰命名法（CamelCase），例如 class MyClass。
• 函数名使用小写字母和下划线，例如 def my_function()。
• 变量名和函数参数使用小写字母和下划线，例如 variable_name。
• 常量名使用全大写字母和下划线，例如 CONSTANT_VALUE。
• 私有属性或方法名以一个下划线开头，例如 _private_method。

表达式和语句

• 使用 == 检查值相等，而不是 is。
• 不要使用 == 检查与 True 或 False 的比较，直接使用变量名。
• 使用 is not 而不是 not ... is。
• 在行尾避免使用反斜杠进行行延续。

注释

• 使用井号 # 进行单行注释。
• 对于复杂的代码段，使用多行注释，并保持注释的清晰和有用。
• 避免不必要的注释，代码应该尽可能自解释。

文档字符串（Docstrings）

• 每个模块、函数、类和方法都应该有一个文档字符串。
• 文档字符串使用三重双引号 """。
• 文档字符串应该描述功能，而不描述实现细节。
  遵守这些编码规范可以帮助开发者编写出一致和高质量的 Python 代码，使得其他开发者能够更容易地阅读和理解代码。此外，一些工具如 flake8、Pylint 和 Pygments 可以帮助自动检查代码是否符合 PEP 8 规范。

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1.7 模块管理

模块是 Python 程序组织结构的核心组成部分。模块是一个包含 Python 定义和语句的文件。模块可以定义函数、类和变量，也可以包含可执行的代码。Python 的标准库就是由一系列模块组成的。模块管理涉及如何导入、使用和创建模块。

导入模块

模块可以通过 import 语句导入。例如，要导入标准库中的 math 模块，可以使用：

import math
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然后可以使用 math. 前缀来访问 math 模块中的函数和变量，如 math.sqrt()。

从模块中导入特定元素

也可以只从模块中导入特定的函数或变量，例如：

from math import sqrt
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这样就可以直接使用 sqrt() 而不需要 math. 前缀。

以别名导入模块

可以为导入的模块或元素指定一个别名：

import math as m
from math import sqrt as s
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这样就可以使用 m 代替 math，使用 s 代替 sqrt。

模块搜索路径

Python 在导入模块时会搜索一系列目录，这些目录存储在 sys.path 列表中。如果 Python 找不到您尝试导入的模块，您可以检查 sys.path 并考虑将模块所在目录添加到路径中：

import sys
sys.path.append('/path/to/your/module')
1
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创建模块

创建模块很简单，只需将 Python 代码保存在一个 .py 文件中。模块文件名就是模块名（不带 .py 扩展名）。例如，创建一个名为 mymodule 的模块，您可以创建一个名为 mymodule.py 的文件，并在其中定义函数、类和变量。

包

包是一种包含多个模块的文件夹或目录。要创建一个包，您需要创建一个文件夹，并在该文件夹中创建一个 __init__.py 文件。这个文件可以是空的，但它指示 Python 解释器将该文件夹视为一个包。包可以包含多个模块，也可以包含子包。

使用第三方库

Python 有一个庞大的第三方库生态系统，可以通过 pip 包管理器安装。要安装第三方库，可以使用以下命令：

pip install package_name
1

例如，要安装 requests 库，可以使用：

pip install requests
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然后可以在 Python 程序中导入并使用这个库。
模块管理是 Python 编程中的一项基本技能，它允许开发者重用代码、组织程序结构，并利用 Python 社区提供的丰富资源。