【Pythonr入门第二讲】你好，世界

"Hello, World!" 是一种传统的编程入门示例，通常是程序员学习一门新编程语言时编写的第一个程序。这个程序的目标非常简单：在屏幕上输出 "Hello, World!" 这个字符串。尽管它非常简单，但具有重要的象征意义和实际价值。

Python介绍

学了Python你能做什么

数据分析与挖掘

1. Kaggle入门：泰坦尼克号幸存者 - 分析泰坦尼克号乘客数据，预测乘客是否生存。
2. 电影人物关系提取 - 通过分析电影剧本，提取人物之间的关系网络。
3. 出租车与网约车调度 - 利用实时数据优化出租车和网约车的调度策略。
4. 租房问题 - 分析租房市场数据，找到最佳租房策略。
5. NBA比赛结果预测 - 基于历史比赛数据，使用机器学习模型预测NBA比赛结果。

机器学习与深度学习

1. 人脸识别 - 使用深度学习模型实现人脸识别系统。
2. K-近邻算法实现手写数字识别 - 利用机器学习算法（K-近邻）实现手写数字的自动识别。
3. 中文错别字高亮系统 - 基于自然语言处理，设计一个中文错别字检测与高亮系统。
4. 街边字符识别 - 利用计算机视觉技术，识别街边标识上的字符信息。

网络开发

1. Django搭建个人博客 - 使用Django框架建立个人博客，实现文章发布、用户管理等功能。
2. Flask实现简易聊天室 - 利用Flask框架创建一个简易的实时聊天室。
3. 信息管理系统 - 使用异步框架（如Toronto）搭建一个信息管理系统，用于数据的存储和检索。

爬虫

1. 微信好友信息批量获取 - 利用爬虫技术批量获取微信好友的相关信息。
2. 微博热搜 - 爬取微博热搜榜单，分析热门话题。
3. 爬取知乎图片 - 通过爬虫程序获取知乎上的图片资源。
4. 爬取天气预报 - 从天气网站获取实时天气信息，用于天气预报应用。
5. 网易云音乐 - 利用爬虫获取网易云音乐的歌曲、歌手信息等。

这些实际任务展示了Python在不同领域的灵活应用。学习Python后，我们能够处理数据、实现机器学习算法、进行网络开发以及使用爬虫技术获取互联网数据。这种多领域的适用性是Python开发的一大优势。

新建项目

• 新建项目

项目

Python 解释器

Python 解释器是执行 Python 代码的软件组件，它将你编写的 Python 脚本翻译成计算机能够理解的机器语言，然后执行代码。

虚拟环境： virtualenv、pipenv、poetry、conda

什么是Python环境

Python 环境通常指的是 Python 解释器、相关的库、工具和设置。Python 环境可以是全局环境，也可以是虚拟环境。

全局 Python 环境：

• 全局环境是安装在计算机系统上的 Python 解释器和相关库的集合。这是你计算机上默认的 Python 环境。
• 安装 Python 后，你可以在命令行或终端中运行 Python 解释器，执行 Python 脚本。全局环境中的库和工具对所有项目都是可用的。
• 但在开发中，全局环境的一个问题是可能会出现版本冲突或库之间的不兼容性。为了解决这个问题，可以使用虚拟环境。

虚拟环境：

• 虚拟环境是一个独立的 Python 环境，用于隔离不同项目的依赖关系。每个虚拟环境都有自己的 Python 解释器和库，与全局环境和其他虚拟环境相互隔离。
• 虚拟环境允许你在同一台机器上的不同项目中使用不同版本的 Python 解释器和第三方库，以避免冲突。
• 通过虚拟环境，你可以确保每个项目都拥有其独立的 Python 环境，使得项目之间的开发更加灵活和可维护。

什么是虚拟环境

虚拟环境（Virtual Environment）是 Python 中的一个工具，用于创建独立的、隔离的 Python 运行环境。它允许在同一台机器上的不同项目中使用不同版本的 Python 解释器和第三方库，以避免项目之间的依赖冲突。使用虚拟环境，你可以为每个项目创建一个独立的环境，保持项目之间的依赖关系隔离，确保项目的独立性和可维护性。

虚拟环境的主要目的是：

1. 依赖隔离： 每个虚拟环境都有自己的 Python 解释器和第三方库，与全局 Python 环境和其他虚拟环境相互隔离。这意味着你可以为每个项目选择特定版本的库，而不受其他项目的影响。
2. 版本管理： 你可以在不同的虚拟环境中使用不同版本的 Python 解释器。这对于确保项目在特定 Python 版本下运行非常有用。
3. 简化依赖安装： 在虚拟环境中，你可以通过简单的命令安装项目所需的依赖，而不会影响到全局 Python 环境。

Virtualenv、Pipenv、Poetry、Conda 如何选择

选择使用 virtualenv、pipenv、poetry 还是 conda 取决于项目需求、工作流程以及个人偏好：

virtualenv****：

• 适用场景：
  - 轻量级虚拟环境管理，适合小型项目和快速原型。
  - 当你只需要创建和激活虚拟环境，而不涉及依赖管理时。
• 优点：
  - 简单，是 Python 标准库的一部分。
  - 易于使用，适合初学者。
  - 与 pip 配合使用，可以灵活管理依赖。
• 缺点：
  - 不提供依赖管理的高级功能。
  - 不能锁定依赖版本。

pipenv****：

• 适用场景：
  - 依赖管理和虚拟环境创建。
  - 适用于中小型项目，支持开发和部署的一体化。
• 优点：
  - 自动创建和管理虚拟环境。
  - 提供 Pipfile 和 Pipfile.lock 文件，用于确定依赖关系和版本。
  - 支持环境变量自动加载。
• 缺点：
  - 有时可能较慢，对于大型项目可能不是最佳选择。

poetry****：

• 适用场景：
  - 管理 Python 项目的全部生命周期，包括依赖管理、构建、发布等。
  - 适用于中大型项目，强调项目整体性。
• 优点：
  - 提供全方位的项目管理，包括构建、依赖管理、发布等。
  - 简化了 setup.py 和 requirements.txt 的使用。
  - 支持 pyproject.toml 文件。
• 缺点：
  - 在某些情况下可能需要额外配置。
  - 对于简单项目，可能会感觉过于复杂。

conda****：

• 适用场景：
  - 用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。
  - 跨平台支持和包管理。
• 优点：
  - 能够管理 Python 包和非 Python 包。
  - 跨平台，适用于 Windows、macOS、Linux。
  - 提供一个独立的环境，可以包含不同版本的 Python。
• 缺点：
  - 包的体积相对较大。
  - 可能与一些纯 Python 包的依赖产生冲突。

如何选择

• 如果喜欢 Python 标准库的简单性，项目较小，只需虚拟环境管理，那么选择 virtualenv。
• 如果希望更全面地管理项目的依赖关系，包括创建虚拟环境、锁定依赖版本等，那么选择 pipenv。
• 如果需要一个更全面的项目管理工具，涵盖了构建、发布等方面，那么选择 poetry。
• 如果项目涉及到科学计算、数据分析等，并且需要管理非 Python 包的依赖关系，那么选择 conda。

你好，世界

我们以Python解释器：新 Virtualenv 环境为例；新建一个StudyPython的项目。创建hello_world.py文件。

双击hello_world.py文件，写入如下代码：

print("Hello Python world!")

控制台输出：

Python都做了些什么呢

运行hello_world.py时， Python都做了些什么呢？下面来深入研究一下。实际上，即便是运行简单的程序， Python所做的工作也相当多：

1. 指定解释器： 在运行文件时，文件末尾的 .py 扩展名告诉操作系统这是一个 Python 程序。编辑器将使用 Python 解释器来执行这个程序。
2. 文件读取： Python 解释器读取整个 hello_world.py 文件的内容。
3. 词法分析（Lexical Analysis）： 解释器对文件内容进行词法分析，将代码分解为词汇单元（token），例如关键字、标识符、运算符等。
4. 语法分析（Syntax Analysis）： 解释器根据词法分析的结果，建立语法树，确定代码结构和语法是否合法。
5. 执行代码： 解释器按照语法树执行代码。对于 hello_world.py，它会执行 print("Hello Python world!") 这行代码。
6. 执行 print 函数： 解释器知道 print 是一个内置函数，于是执行这个函数。它将括号中的内容，即字符串 “Hello Python world!”，打印到屏幕。

在编写程序时，编辑器通常会提供语法高亮和代码提示等功能。例如，它知道 print 是一个函数，将其显示为蓝色；而字符串 “Hello Python world!” 不是 Python 代码，所以将其显示为橙色。这种功能称为语法突出，有助于程序员更容易地阅读和理解代码。

结语

"Hello, World!" 是一个简单而经典的起点，标志着程序员的编程之旅的开始。它象征着学习和探索编程世界的第一步，是一个传统而重要的示范。

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