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1)搞定Python基础环境安装
2)安装jupyter notebook,最便捷的Python编辑器
3)运营常用Python包介绍和安装
Mac是自带Python2.7的,但是现在主流使用3.0及以上,确实Python3比Python2会更容易上手,也更方便操作。
电脑浏览器打开Python官方网站:www.python.org/ 鼠标移动到Downloads
,会出现动态框,显示的是Python最新版本3.9.5,你可以选择下载Windows版本或者Mac版本(以及其他)。
当然,我也推荐你点击All releases,然后下载Python3.7.0版本进行安装,本系列教程都将在这个版本下进行编写代码。
当然你也可以直接访问:www.python.org/downloads/r… 选择合适版本进行下载,一般选择下载安装包安装,如图圈红的两个安装包,一个是mac的,一个是windows下的。
1)点击下载好的安装包,即可进入下图所示安装界面,然后勾选上Install launcher for all users和 Add Python 3.7 to PATH,主要是安装Python编辑启动器和将Python环境添加到系统环境变量中。
勾选好,然后点击Customize installation,这样在后面可以自定义安装哪些内容,以及安装路径。(对运营以及其他学习者来说,安装软件或者环境的时候最重要的就是安装路径一定不要默认,一般默认都在C盘,会影响系统运行流畅性)
2)遇到教程中没有的页面就直接点击Next即可,进入到下方页面,按图中示例勾选需要安装的配置即可,另外点击Browse,选择安装路径,图中是在D盘中新建了一个文件夹Python,然后安装在其中。按图示配置好后,点击Install
按钮即可进行安装。
3)整个安装过程3-5分钟。
安装好后,点击Close
按钮即可。
4)Windows打开cmd,然后输入python --version
即可看到自己安装好的Python版本,然后输入python
,即可进入代码编辑环境,我们可以尝试输入print('Hello Python!')
,然后回车,看看效果,输入exit()
可以退出编辑环境。
1)Mac下安装比较简单,直接双击下载好的安装包,然后一路点击Next
或者继续
即可。
2)Mac一般只有一个磁盘,所以安装位置默认即可。
3)点击安装按钮即可完成安装,同样的安装好后关闭安装窗口即可。
安装好后,Mac直接打开终端,然后输入python3 --version
即可看到自己安装好的Python版本,然后输入python3
,即可进入自带的代码编辑环境,我们可以尝试输入print('Hello Python!')
,然后回车,看看效果。 这里输入python3
的原因是和Mac系统自带的Python2区别开,大家在使用过程也需要注意。
记住这是你写下的第一行代码,欢迎进入代码世界。
Mac下在终端中,输入:
pip3 install jupyter
Windows下在cmd中,输入:
pip install jupyter
相关依赖包比较多,大概需要1分钟左右安装成功。
通过上面操作,你需要知道并记住在Python中安装第三方包的操作指令格式pip install 包名
。
这里也给大家介绍一种通过国内镜像源安装第三方包的方法(安装速度更快),首先还是告诉大家相关操作指令格式:
pip install -i 第三方镜像源地址 包名
如我们上面安装jupyter
包,就可以改成:
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter
国内可用的一些第三方镜像源地址:
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
1)进入jupyter notebook Mac下在终端中(或者Windows下在cmd中),输入
jupyter notebook
# 或者 python3 -m IPython notebook
会启动相关服务,并自动呼出浏览器,接下来我们就可以开始写代码,提高工作效率啦。
2)新建文件夹 进入桌面目录,先新建一个文件夹。 给文件夹命名为work_project
,用于存放后面编写的python脚本。
3)新建编写Python代码的文件 按照上述同样的方法,在work_project
文件夹下新建一个Python3文件,用于编写代码。 点击文件打开文件菜单,然后在文件菜单中选择重命名,可以给新建的Python3文件(后面称为notebook)进行重命名。 这里我给新建的第一个文件命名为01_在指定文件夹下批量新建文件夹或者文件
,是的,我们虽然还没学Python的基础知识,但是并不影响我们跑代码,我一直觉得在实践中学习是最有效的,遇到不理解的先记下,课后浏览器查询即可,所以有时候也会给大家推荐一些免费的项目实践直播课。
4)实现在指定文件夹下批量新建文件夹或者文件
脚本
1 保存编辑内容
2 添加代码块
3 剪切 选中的代码块
4 复制选中代码块
5 粘贴复制的代码块
6 上移/下移 选中的代码块
7 运行选中的代码块
8 暂停正在运行的代码块
9 重启当前代码运行环境
10 重启当前代码运行环境,并依次运行所有代码块
11 修改代码块格式(默认是代码块,还可以选择标记,用于写描述内容)
* numpy:主要用在数据分析和科学计算,主要包含多维数组和矩阵数据结构;
* pandas:Python中处理数据应用最广泛、最方便的第三方库,主要数据结构是Series(一维数据)与DataFrame(二维数据)。
* xlrd:用于读取 Excel 文件;
* xlwt:用于写入 Excel 文件;
xlutils:用于操作 Excel 文件的实用工具,比如复制、分割、筛选等;
openpyxl:用于读取和写入Excel文件。
* python-docx:是一个用于创建和更新Word (.docx) 文件的 Python 库。
PyPDF4:一个纯python PDF,能够拆分、合并、合并库和转换PDF文件的页面;
* pdfminer:是一款用于 PDF 文档的文本提取工具;
* pdfkit: 可以将 文本、HTML等转换为PDF。
* re:正则表达式模块,可以从字符串中提取出目标内容。
* requests:最基础的爬虫库,可以发送get、post请求,获取网页数据;
bs4:是一个可以轻松从网页中抓取信息的库;
selenium:可以实现自动与网页进行交互,如自动化点击等。
* yamail:发送电子邮件的模块,支持邮件内容格式化(比如markdown格式)。
* matplotlib:应用最广泛的绘图包,能够创建多数类型的图表,如条形图,散点图,条形图,饼图,堆叠图,3D 图和地图图表。 * pyecharts:是一个用于生成Echarts 图表的类库,生成的图可视化效果相对于matplotlib更加好看。 bokeh:浏览器交互式可视化库,更加绚丽。
打* 的表示在里面来说更加常用的包,相关包安装方法,按照3.2.1
中的安装第三方包的方法即可,如遇到什么问题可以留言评论区提出。
1、锻炼操作: 在jupyter notebook里在,删掉之前在桌面新建work_project
文件夹,然后新建一个文件夹运营学Python
,并进入该目录下新建两个文件:Day01搞定环境
和work_project
,Day01搞定环境
里记录本次自己的学习笔记,实践截图;work_project
里存放本系列所有代码脚本文件。(如下图所示)
2、打基础: 在Python环境中安装好所有上述提到的运营常用Python包
中打*的包,并自己任意选择一个包进行探索,了解其基本用法。
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