python开发环境安装与扩展库的安装使用
- python开发环境安装
- IDLE的安装
- Anaconda的安装
- python环境管理
- python 扩展库的安装
- tips
- python常用的标准库：
python开发环境安装
- python是跨平台的。
- python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，这两个版本互不兼容。
- python代码是以.py为扩展名的文本文件，要运行代码，需要安装python解释器。
- IDLE默认与python一起安装（https://www.python.org/）。
- Anaconda:用python进行机器学习和数据分析的绝佳平台，全球用户1500万。
IDLE的安装
下载IDLE的详细视频可以去读芯术的公众号观看第一章中的第二集，我用的是windows版本的。Anaconda的安装
1.使用conda管理库，依赖项 与环境开发，可以同时使用两个开发环境python2和python 3。
2.可开发和训练机器学习，深度学习库如scikit-learn、TensorFlow等
3 .性能强大，有许多可扩展的数据分析包：
- pandas（用来做数据分析）
- scipy（用来科学计算）
- Numpy（数据处理）
4.以及Matplotlib，Dntnshader等数据可视化扩展库。
在安装完成以后，电脑的任务栏里会变成这样：
python环境管理
windows用户打开Anaconda prompt,macos和linux的用户可以打开Terminal。
首先，我们可以创建一个新环境：
创建一个包的方式：
conda create --name 环境名 包名（=版本号）
创建多个包的方式：
conda create --name 环境名 包名（=版本号） 包名如numpy，pandas
如图是创建成功的表现：
在创建成功以后：
我们可以使用以下命令切换base与python3：
当然我们也可删除环境：[conda premove --name 环境名 --all].
python 扩展库的安装
用一个表格来展示基本命令：
查询可供安装的扩展库版本 | 在指定环境下安装包（前提得先进入环境） | 在当前环境卸载包 |
'conda search -full -name pandas |
| conda remove 包名 |
tips
- 内置对象不需要导入就可以直接使用，标准库对象必须先导入，扩展库安装后才能导入并且使用
- 写代码时一般先导入标准库再导入扩展库。
扩展库导入的三种方法：
- import 模块名【as 别名】
例如：import posixpath as pathprint(path.isfile(r'D:\WpSystem')) #判断此路径是都是文件 - from 模块名 import 对象名 【as 别名】
例如：from math import pi as PIprint(round(PI*r*r,2)) #计算半径为二的圆的面积（round后面的2是保留两位有效数字）
- from 模块名 import *(一般不推荐使用)
python常用的标准库：
1.字符串：
re ：正则表达式
StringIo：提供文件形式来读写字符串
struct：以二进制字节序列来解释字符串
2.数据类型:
datatime：提供操作日期和时间的类
collections：高性能容器数据模型
pprint：整洁打印
3.数学运算：
random：各种分布伪随机数生成器
math：数学函数
cmath：为复数提供的数学函数
operator：重载运算符
4.文件与目录
ps.path：常用路径名操作
filecmp：文件与目录的比较
shatil：高级的文件操作，支持文件的复制与删除
5.操作系统
time：时间获取与转换，各种与时间相关的参数
argParse：命令行选项，参数与命令的解析器
io；提供接口处理io流
logging：Python的日志工具，提供日志记录API
logging.config：python日志配置，用于配置日志模块API
os：提供丰盛的与MAC，NT，POSIX等操作系统进行交互的能力
sys：提供维护和访问解释器的能力
一般操作系统建议使用import os
各位小伙伴，有什么更好的学习的建议可以提给我！！！
