python 安裝篇

• 一、安裝 Anaconda
• • 1 Anaconda 是什么？
  • 2 為什么使用 Anaconda ？
  • 3 安裝 Anaconda
  • • 3.1 下載 Anaconda
    • 3.2 安裝Anaconda
    • 3.3 使用Anaconda
• 二、開始使用
• • 1 Python 的打開方式
  • 2 編輯器的選擇
  • • 2.1 Pycharm
    • 2.2 Jupyter notebook
    • 2.3 Spyder
• 三、Jupyter notebook 的使用
• • 1 高效使用幫助
  • • 1.1 Python 的使用幫助
    • 1.2 Jupyter notebook 的使用幫助
  • 2 Markdown
  • • 2.1 Markdown 編輯文檔
    • 2.2 Markdown 中的 LaTex
    • • • 希臘字母
        • 矩陣
  • 3 魔術方法的使用
  • • 3.1 執行效率對比
    • 3.2 其他語言的嵌入使用
    • 3.3 系統命令執行
    • 3.4 數據可視化
    • 3.5 新建文件
  • 4 功能擴展
  • • • • Jupyter notebook功能擴展Nbextensions

ipynb 文件地址：安裝并開始使用

一、安裝 Anaconda

1 Anaconda 是什么？

Anaconda 是python的一個發行版，內置了很多其他工具，也免去了這些工具單獨安裝和配置的麻煩。

簡單說就是一個 python語言的使用平臺（當然也包括其他語言），不僅包含了python這個編程語言還有所需要的 __集成環境__和python編程所需要的一些 工具（如編輯器），還包含了一些常用的 包（比如科學計算和數據處理的scipy/numpy/pandas，機器學習sklearn等）

2 為什么使用 Anaconda ？

就因為 Anaconda 包含python的集成環境和工具以及常用的包，所以下載一鍵安裝后就可以直接使用，跳過了環境配置、編輯器下載、包的下載等步驟，減少安裝配置的時間成本！

3 安裝 Anaconda

3.1 下載 Anaconda

官網地址：https://www.anaconda.com

官網的下載一般都會非常慢，可以使用鏡像地址：Anaconda installer archive 或者清華鏡像下載

進入官網地址，點擊右上角的下載按鈕，下載軟件

3.2 安裝Anaconda

雙擊下載exe文件，進入安裝環節

一直點擊next，如果想修改文件目錄就修改一下，注意要d點擊 加入環境變量（Advanced options）

點擊 install，等待安裝完畢！

3.3 使用Anaconda

查看是否安裝完成，主要包含這幾種工具：

• Anaconda Navigator 是主程序，打開后就是Anaconda的界面，可以從里面啟動其他工具或安裝包
• Anoconda Powershell Prompt 和 Anaconda Prompt 其實就是Anaconda版的命令行窗口，可以進行pip install 、conda install 等包的安裝或者進入python交互界面
• Jupyter Notebook 一種以網頁形式打開，并且可以在網頁中編寫和運行代碼的應用程序（我們現在的文件就是一個notebook）
• Spyder 就是python的一個集成開發環境（IDE），特點是模仿了MATLAB的工作空間，可以直接對數組進行操作
  
  安裝完成后就可以使用了，一些配置項（環境變量的設置）在Anaconda安裝的時候已經自動設置好了，現在只需要打開編輯器或者進入交互界面就可以使用了

二、開始使用

1 Python 的打開方式

交互界面

點擊打開 Anoconda Powershell Prompt 或 Anaconda或者啟動windows自帶的命令行窗口，輸入 __python__即可進入python的交互界面

編輯器

真實情況下很少在“黑窗”里寫代碼進行交互，更多是在編輯器中進行交互調試，比如打開jupyter notebook或者spyder進行編輯和交互調試

2 編輯器的選擇

• 文本編輯器：編寫普通文字的軟件，與文檔編輯器（word之類）不同的它主要用于編寫和打開文本文件（CSV文件、各種語言的代碼文件）
• IDE：Integrated Development Environment 集成開發環境，是提供了程序開發所需要的環境的軟件，文本編輯器就是它其中一項功能，其他功能包括編譯、調試、用戶圖形界面等

常見的文本編輯器有記事本、notebook++、UE、sublime等，常見的用于python的IDE有pycharm、spyder等

2.1 Pycharm

Pycharm 帶有一整套可以提升python開發效率的工具，包括語法高亮、自動補全代碼、調試、代碼跳轉等，適合做一些項目性質的開發，比如web開發，以一個項目為單位，可以同時編寫html、css、js、py并進行調試

2.2 Jupyter notebook

Jupyter notebook 是一個交互式筆記本，可以編寫代碼、數學方程式、數據可視化、markdown等并且混用，支持多種編程語言（python、R、matlab等），現在很多的資料都是以jupyter notebook格式傳播的

點擊打開jupyter notebook 或者再cmd中輸入 jupyter notebook 都可以打開軟件

2.3 Spyder

Spyder 是一款簡單的IDE，不僅有matlab般的工作空間可以對數據變量進行操作，也可以如命令行一般進行交互操作

對于數據分析使用jupyter notebook或者spyder就足夠了，如果需要增加一些文檔或數學公式等說明建議使用jupyter notebook，如果是需要模塊化運行的建議使用spyder

三、Jupyter notebook 的使用

在jupyter notebook和spyder 中有很多方便使用的快捷方法，簡稱魔術方法（ 在spyder的交互中也同樣可以使用）

1 高效使用幫助

無論是什么軟件或者編程語言，好的“幫助”可以幫助使用者快速了解相關用法和內容，減少學習成本，提升使用效率

1.1 Python 的使用幫助

• 官網文檔
• dir與tab的使用
• help, ?,shift+tab的使用

1.2 Jupyter notebook 的使用幫助

jupyter notebook 快捷鍵的幫助：ESC+H 就可顯示出快捷鍵查看快捷鍵的使用方式和功能

jupyter notebook 魔術方法的幫助：%magic 列出所有的魔術方法和詳細說明， %lsmagic 列出所有的魔術方法名稱

%lsmagic Available line magics:%alias %alias_magic %autoawait %autocall %automagic %autosave %bookmark %cd %clear %cls %colors %conda %config %connect_info %copy %ddir %debug %dhist %dirs %doctest_mode %echo %ed %edit %env %gui %hist %history %killbgscripts %ldir %less %load %load_ext %loadpy %logoff %logon %logstart %logstate %logstop %ls %lsmagic %macro %magic %matplotlib %mkdir %more %notebook %page %pastebin %pdb %pdef %pdoc %pfile %pinfo %pinfo2 %pip %popd %pprint %precision %prun %psearch %psource %pushd %pwd %pycat %pylab %qtconsole %quickref %recall %rehashx %reload_ext %ren %rep %rerun %reset %reset_selective %rmdir %run %save %sc %set_env %store %sx %system %tb %time %timeit %unalias %unload_ext %who %who_ls %whos %xdel %xmodeAvailable cell magics:%%! %%HTML %%SVG %%bash %%capture %%cmd %%debug %%file %%html %%javascript %%js %%latex %%markdown %%perl %%prun %%pypy %%python %%python2 %%python3 %%ruby %%script %%sh %%svg %%sx %%system %%time %%timeit %%writefileAutomagic is ON, % prefix IS NOT needed for line magics.

2 Markdown

jupyter notebook 中Cell有兩種：python和markdown

2.1 Markdown 編輯文檔

# 標題1 ## 標題2 ### 標題3 __加粗__ > 引用 - 列表 `print("這是一段Python代碼)` [這是一個鏈接](www.baidu.com)| 表頭 | 表頭 | | ---- | ---- | | 單元格 | 單元格 | | 單元格 | 單元格 |

2.2 Markdown 中的 LaTex

LaTex 的實現原理跟HTML等其他語言的嵌入類似，Notebook中的Markdown格式解釋器中內置了LaTex渲染器，可以將內容進行渲染并達到效果

概率密度函數

$f(x)=\frac{1}{\delta \sqrt{2\pi }}{e}^{?\frac{(x?\mu {)}^2}{2{\delta }^2}}$

希臘字母

希臘字母小寫/大寫LaTeX形式希臘字母小寫/大寫LaTeX形式

α A	\alpha A	μ N	\mu N
β B	\beta B	ξ Ξ	\xi \Xi
γ Γ	\gamma \Gamma	o O	o O
δ Δ	\delta \ Delta	π Π	\pi \Pi
? ε E	\epsilon \varepsilon E	ρ ? P	\rho \varrho P
ζ Z	\zeta Z	σ Σ	\sigma \Sigma
η H	\eta H	τ T	\tau T
θ ? Θ	\theta \vartheta \Theta	υ Υ	\upsilon \Upsilon
ι I	\iota I	? φ Φ	\phi \varphi \Phi
κ K	\kappa K	χ X	\chi X
λ Λ	\lambda \Lambda	ψ Ψ	\psi \Psi

矩陣

$A_{m,n}=?\begin{array}{cccc}{a}_{1,1}& a_{1,2}& ?& a_{1,n}\\ a_{2,1}& a_{2,2}& ?& a_{2,n}\\ ?& ?& ?& ?\\ a_{m,1}& a_{m,2}& ?& a_{m,n}\end{array}?$

具體使用是在Markdown中使用$開頭和結尾來包括需要渲染的內容

3 魔術方法的使用

3.1 執行效率對比

%timeit [i for i in range(1000)] 35.4 μs ± 969 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) %%timeit [i for i in range(1000)] 36.4 μs ± 1.51 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

3.2 其他語言的嵌入使用

%%html <div><p> 這是一個網頁</p><strong>下面是一個表格</strong><table><tr><th>表頭1</th><th>表頭2</th></tr><tr><td>11</td><td>125</td></tr> </div> %%html <table> <tr> <th>Header 1</th> <th>Header 2</th> </tr> <tr> <td>row 1, cell 1</td> <td>row 1, cell 2</td> </tr> <tr> <td>row 2, cell 1</td> <td>row 2, cell 2</td> </tr> </table> <marquee style='width: 100%; color: red;' onMouseOut="this.start()" onMouseOver="this.stop()"><b>到此一游!!!</b></marquee> <marquee id="affiche" align="left" behavior="scroll" bgcolor="#FF0000" direction="up" height="300" width="200" hspace="50" vspace="20" loop="-1" scrollamount="10" scrolldelay="100" onMouseOut="this.start()" onMouseOver="this.stop()"> 我是一個泡泡 </marquee> %%javascript alert("這是 javascript 的一個彈窗") %%SVG <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 450 400" width="500" height="200"><rect x="80" y="60" width="250" height="250" rx="20" style="fill:red; stroke:black; fill-opacity:0.7" /><rect x="280" y="110" width="250" height="250" rx="40" style="fill:blue; stroke:black; fill-opacity:0.5;" /> </svg>

3.3 系統命令執行

%%system dir [' 驅動器 D 中的卷是 軟件安裝',' 卷的序列號是 6642-B972','', 省略' 17 個文件 2,446,854 字節',' 3 個目錄 49,850,212,352 可用字節'] %%system ipconfig ['','Windows IP 配置','','','以太網適配器 以太網 2:','',' 媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接',' 連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : ','','以太網適配器 以太網:','',' 媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接',' 連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : ','','以太網適配器 以太網 3:','',' 媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接',' 連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : ','','以太網適配器 以太網 4:','',' 媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接',' 連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : ','','無線局域網適配器 本地連接* 2:','',' 媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接',' 連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : ','','無線局域網適配器 WLAN:', 省略' 媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接',' 連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : '] !ipconfig Windows IP 配置以太網適配器 以太網 2:媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : 以太網適配器 以太網:媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : 以太網適配器 以太網 3:媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : 以太網適配器 以太網 4:媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : 無線局域網適配器 本地連接* 2:媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . : 無線局域網適配器 WLAN:省略媒體狀態 . . . . . . . . . . . . : 媒體已斷開連接連接特定的 DNS 后綴 . . . . . . . :

3.4 數據可視化

%matplotlib inline import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = [i for i in range(100)] y = 100+ np.random.randn(100) plt.plot(x, y) plt.fill_between(x, y, np.trunc(y.min()), facecolor='g', alpha=0.6)

3.5 新建文件

%%writefile test.txt 這是一個測試文件 第二行 %%writefile test.py while True:user = input("用戶名：")pd = input("密碼：")print("請確認您輸入的用戶名：", user)yn = input("請確認（y|n）：")if yn == 'y':break print("您此次登錄的用戶名是：", user) !python test.py %%system python test.py ['用戶名：Traceback (most recent call last):',' File "test.py", line 2, in <module>',' user = input("用戶名：")','EOFError: EOF when reading a line'] %run test.py 用戶名：wfxu 密碼：`11 請確認您輸入的用戶名： wfxu 請確認（y|n）：y 您此次登錄的用戶名是： wfxu

只有 %run 可以運行這個py文件，有可能notebook渲染器不支持input函數

%%system?

4 功能擴展

Jupyter notebook功能擴展Nbextensions

python -m pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 梳理：安装并开始使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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