1.1 Python是什么

Python是一种高级、解释型、面向对象的编程语言，由Guido van Rossum于1991年首次发布。它具有动态类型系统和自动内存管理特性。

核心特性

应用场景

1. Web开发：Django、Flask框架
2. 数据分析：Pandas、NumPy
3. 人工智能：TensorFlow、PyTorch
4. 自动化运维：Ansible、SaltStack
5. 网络爬虫：Scrapy、BeautifulSoup

1.2 Python环境搭建

1.2.1 Python解释器安装

Windows系统安装

1. 访问Python官网
2. 下载最新稳定版（如Python 3.10+）
3. 安装时勾选"Add Python to PATH"

Mac/Linux系统

Mac系统自带Python 2.7，建议通过Homebrew安装新版：

brew install python

Linux系统（以Ubuntu为例）：

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

1.2.2 开发工具选择

常用IDE对比

表1 主流Python开发工具对比

VS Code配置示例

1. 安装Python扩展
2. 配置Python解释器路径（Ctrl+Shift+P → "Python: Select Interpreter"）
3. 安装常用插件：Pylance、Python Docstring Generator

1.2.3 虚拟环境管理

venv模块（Python标准库）

原型：

class venv.EnvBuilder(
    system_site_packages=False,
    clear=False,
    symlinks=False,
    upgrade=False,
    with_pip=False,
    prompt=None
)

创建虚拟环境：

python -m venv myenv

激活环境：

• Windows: myenv\Scripts\activate
• Unix/MacOS: source myenv/bin/activate

1.3 第一个Python程序

1.3.1 Hello World程序

# 符合PEP8风格的Hello World
def greet(name: str) -> str:
    """返回问候语

    Args:
        name (str): 用户名

    Returns:
        str: 问候字符串
    """
    return f"Hello, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    print(greet("World"))

1.3.2 代码执行方式

1. 交互式解释器：

   python
   >>> print("Hello")
   

2. 脚本文件执行：

   python hello.py
   

3. 模块方式执行：

   python -m hello
   

1.4 第三方库管理

pip工具详解

常用命令：

pip install package     # 安装包
pip list               # 查看已安装包
pip freeze > requirements.txt  # 导出依赖
pip install -r requirements.txt # 安装依赖

pip高级用法：

# 指定版本安装
pip install package==1.0.0

# 从GitHub安装
pip install git+https://github.com/user/repo.git

# 本地安装
pip install ./mypackage

1.5 环境搭建实战案例

案例：搭建数据分析环境

# 创建虚拟环境
python -m venv data_env
source data_env/bin/activate  # Linux/Mac
data_env\Scripts\activate     # Windows

# 安装常用数据科学包
pip install numpy pandas matplotlib jupyter

# 验证安装
python -c "import numpy as np; print(np.__version__)"

案例：搭建Web开发环境

python -m venv web_env
source web_env/bin/activate

# 安装Flask框架
pip install flask

# 创建最小应用
echo "from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()" > app.py

python app.py

1.6 应用扩展

1.6.1 多版本Python管理

使用pyenv工具（Unix-like系统）：

# 安装pyenv
curl https://pyenv.run | bash

# 安装指定Python版本
pyenv install 3.9.7

# 切换全局版本
pyenv global 3.9.7

1.6.2 容器化开发环境

使用Docker配置Python环境：

# Dockerfile示例
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "app.py"]

1.7 学习路线图

1.8 学习总结

1. 核心要点：

• 理解Python语言特性和应用场景
• 掌握多平台环境配置方法
• 熟悉开发工具链配置
• 掌握虚拟环境管理

2. 常见问题：

• PATH配置问题（Windows）
• 多版本Python冲突
• 虚拟环境激活失败

3. 实践建议：

• 每个项目使用独立虚拟环境
• 使用requirements.txt管理依赖
• 遵循PEP8编码规范

4. 进阶方向：

• 持续集成环境配置
• 性能优化工具链
• 多平台打包技术

附录：常用资源

Python官方文档 (https://docs.python.org/3/)
Python Package Index (https://pypi.org/)
Real Python教程 (https://realpython.com/)
PEP8风格指南 (https://peps.python.org/pep-0008/)

阅读原文：原文链接