python编程-1.0：搭建编程环境

本章开始我们正式开始Python的学习，首先要在window系统下安装Python编程环境，并初次使用Python语言和世界交流。
在学习中的主要参考书籍：
《Python编程：从入门到实践》-Eric Matthes，袁国忠译；
《Python基础教程》-Magnus Lie Hetland,袁国忠译。

一、Python概述

骆昊：Day01-初识Python

Python历史

• Python之父：Guido von Rossum（现已加入微软）
• Python版本：1994年1月Python 1.0正式发布，到目前已普遍采用Python3.x

Python优点：

• 简单明了，易上手

• 开放源码，拥有强大的生态，尤其在数据分析和机器学习领域

• 解释型语言，天生具有平台可移植性

• Python程序的执行过程（解释型语言和编译型语言）

• 支持两种主流的编程范式——面向对象编程、函数式编程

• 代码规范程度高，可读性强

Python缺点：

• 执行效率稍低，对执行效率要求高的部分可以由其他语言编写
• 代码无法加密，因此很多公司都销售服务而不是软件
• 开发时可选择的框架太多，有选择的地方就有错误

Python应用：

• Web应用后端开发、云基础设施建设、DevOps、网络数据采集–爬虫、自动化测试、数据分析、机器学习等领域

二、搭建编程环境

以window为例，只需要下载一个安装器，就可以通过运行它来安装Python。我选择了安装anaconda，它有自带的spyder和jupyter，适合用于数据科学、机器学习等领域。

常用开发环境如下：

• IDLE:Python安装包内置开发环境 下载链接

• PyCharm: 在Python环境下安装Pycharm 下载链接

• Spyder:Anaconda自带高级IDE，与Matlab开发环境类似 官方网站

• jupyter: Anaconda自带高级IDE，数据科学家首选开发环境 清华镜像

• PythonTutor:在线开发环境，不需要安装就能进行编程 在线网站

Anaconda简介：

Anaconda的介绍及安装过程

• 安装好之后，就可以试着打开Spyder:
• 快速了解Spyder

目前的spyder最新版本为spyder4.1.5，可搭载Kite帮助提高代码效率，当然更推荐初学者自己多动手，提高熟练度。

• 第一行代码：

1.尝试在控制台窗口输入:

print('Hello! python!')

回车键运行，效果如下：

<<< Hello! python!

2.尝试在编译窗口输入:

x =int(input("输入秒数："))
s = x % 60     # 求得秒
m = x //60 % 60     # 求得分钟
h = x // 3600     # 求得小时
print(h,":",m,":",s)

运行效果如下：

<<< 输入秒数：3600
<<< 1:0:0

三、Python之禅

• 在spyder控制台窗口输入：import this

<<<
The Zen of Python, by Tim Peters
 
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

翻译如下：

•优美胜于丑陋（Python 以编写优美的代码为目标）
•明了胜于晦涩（优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似）
•简洁胜于复杂（优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现）
•复杂胜于凌乱（如果复杂不可避免，那代码间也不能有难懂的关系，要保持接口简洁）
•扁平胜于嵌套（优美的代码应当是扁平的，不能有太多的嵌套）
•间隔胜于紧凑（优美的代码有适当的间隔，不要奢望一行代码解决问题）
•可读性很重要（优美的代码是可读的）
•即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则（以上这些规则至高无上）
•不要包容所有错误，除非你确定需要这样做（精准地捕获异常，不写 except:pass 风格的代码）
•当存在多种可能，不要尝试去猜测，而是尽量找一种，最好是唯一一种明显的解决方案（如果不确定，就用穷举法）虽然这并不容易，因为你不是 Python 之父（这里的 Dutch 是指 Guido ）
•做也许好过不做，但不假思索就动手还不如不做（动手之前要细思量）
•如果你无法向人描述你的方案，那肯定不是一个好方案；反之亦然（方案测评标准）
•命名空间是一种绝妙的理念，我们应当多加利用（倡导与号召）

《Python之禅》的翻译和解释

Python的受欢迎离不开其简洁明了的代码风格，这符合了"优美代码"的基本要求。好的代码能提高工作的效率，在编程学习中，我们应该试着去感受这种“简洁明了”的风格，这能加深我们对python语言的理解，体会它的优美之处。

文末总结

本文主要讲了Python的历史、安装Python编程环境以及Python之禅；内容比较简单，但依然有很多值得深究的地方，在此就不展开讨论了。有兴趣的读者可以直接阅读参考书籍或者推荐链接，还可以在评论区提出问题，大家一同学习探索。

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