当前位置： 首页 > news >正文

如何搭建网站教程视频,怎么找到换域名的网站,网站建设主要工作内容,鄂州网站建设设计1 Python基础概念及环境搭建 1.1 python简介及发展史 之父Guido van Rossum。ABC语言的替代品。Python提供了高效的数据结构#xff0c;还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型#xff0c;以及解释性语言的本质#xff0c;使之成为多数平台上写脚本和快速开发应…1 Python基础概念及环境搭建 1.1 python简介及发展史 之父Guido van Rossum。ABC语言的替代品。Python提供了高效的数据结构还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型以及解释性语言的本质使之成为多数平台上写脚本和快速开发应用的语言。 Python解释器易于扩展可以使用C或C或者其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。 Python2.7停更。Python3系列不兼容Python2. 1.2 Python定义及其理解 标准定义Python是一门面向对象、解释型的计算机程序设计语言。 面向对象指Python编程语言采用的思想。 解释型指Python编程语言采用的程序编译方式。 1.3 Python对比其他同类编程语言的优劣势 优势1、语法简单易上手高度语言话摒弃传统语言的大部分标识语义可读性好2、可扩展性强面向其他编程语言友好3、开发效率极高第三方库、组建丰富Python生态完整4、跨平台性好 劣势1、太“高级”过于趋近应用层造成编译与执行效率较低对比之下比如对比C或C2、大部分面向底层的开发不太建议使用Python通常会选择性能更好的编程语言比如C 1.4 Python的其他维度定义 Python是一门胶水语言。Python可以开发一个功能模块的公共接口将其他编程语言实现的功能进行整合。 Python是数据科学领域首选的编程语言。数据科学注重模型的建立数学建模。 1.5 Python基础概念相关名词解释 解释型语言程序不需要编译程序在运行时才翻译成机器语言每执行一次都要翻译一次。因此效率较低。如Python语言专门有一个解释器能够直接执行Python程序每个语句都是执行的时候才翻译。效率较低依赖解释器跨平台性好。 编译型语言程序在执行之前需要有一个专门编译过程把程序编译成为机器语言的文件运行时不需要重新翻译直接使用编译的结果就行了。程序执行效率高依赖编译器跨平台性差些。如C、C、Delphi等。 解释器又译为直译器是一种电脑程序能够把高级编程语言一行一行直接转译运行。解释器不会一次把整个程序转义出来只像一位“中间人”每次运行程序时都要先转成另一种语言再作运行因此解释器的程序运行速度比较缓慢。每转译一行程序叙述就立刻运行然后再转译下一行再运行如此不停地进行下去。 解释器工作原理解释器的工作原理及流程1、执行xxx.py文件开始运行一个Python程序2、此时就会调用提前安装好的Python解释器对代码进行逐行解析3、解析的过程中解析一行运行一行如果出错则终止解释运行并返回错误信息 1.6 Python环境搭建解释器环境搭建、开发工具搭建 1.6.1 使用CPython解释器搭建Python环境 gzipped source tarball:用于Linux系统下通过编译源码的方式安装Python环境的Python源码包 windows install(65-bit):用于Windows通过安装程序直接安装的安装包 1.61.3 华为云服务器购买及配置选购参考 共建智能世界云底座-华为云 先看近期打折活动。 性能配置CPU核心数、内存容量、带宽、是否有数据盘、云服务器使用时长。1核2G带宽1MB带一个40GB的系统盘大致可满足学习。 1.6.2 使用Anaconda3安装Python环境 1.6.2.1 Anaconda简介 Anaconda是凯源的python发行版本。包含了conda、python等180多个科学包及其以来项。如果只需要某些包或者节省带宽或存储空间可使用Miniconda这个较小的发行版仅包含conda和python。 conda是一个开源包、环境管理器可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖并能够在不同的环境之间切换。 Anaconda将程序员日常开发中可能会用到的库、插件、扩展等全部放在一起打包然后封装为一个可执行文件用于安装。 Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 1.6.2.3 Linuxmac下安装Anaconda3开发环境 我是macbook m2。 打开终端输入source ~/.bash_profile。让环境生效 参考【Mac安装anaconda最新实用教程】_mac安装conda-CSDN博客 Linux测试环境HUAWEI云耀服务器操作系统Centos 8 学一下命令 SSH远程连接云服务器进入后开始安装 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh #版本就选择tsinghua查到的较新的linux-86版本 执行wget后等待下载完毕即可。 下载完毕后进入Anaconda3文件所在目录执行bash命令进行安装 bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 安装过程会多次提示相关操作按照提示进行操作即可等待安装完毕Anaconda的安装即完成。 配置Anaconda3的环境变量 vim /etc/profile 使用vim编辑器打开profile文件点击键盘i进入编辑模式添加如下内容 export ANACONDA_HOME_PATH/root/anaconda3 export PATH\(ANACONDA_HOME_PATH/bin:\)PATH 添加完毕后ESC退出编辑输入“:wq”退出vim编辑 最后再source一下生效即可 source /etc/profile 1.6.3 编程工具IDE介绍Pycharm的安装、配置及使用详解 Pycharm、Microsoft Visual Studio Code、subline Text3…集成其他的功能配合代码的高效编写与调试。 集成开发环境IDEIntegrated Development Environment用于提供程序开发环境的应用程序一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面等工具。集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务等。所有具备这一特性的软件或软件套组都可以叫集成开发环境。如微软的Visual Studio系列Borland的C Builder、Delphi系列等。该程序可以独立运行也可以和其他程序并用。 即IDE其实就是一个应用程序软件这个程序把程序员写代码所需要的一切功能包括编辑、调试、运行代码等全部集成在这个软件内让程序员最大限度的方便的进行成产开发。 1.6.3.1 Pycharm简介 jetbrains系列产品。 Pycharm Community 社区版免费且开源 Pycharm Professional 专业版付费且非开源 社区版不支持第三方库和组件 tb教育激活授权 1.6.3.2 Pycharm下载 PyCharm: the Python IDE for data science and web development 1.6.3.3 Pycharm安装 1.6.3.3 Pycharm初次使用及基本配置 设置Location项目的存储路径 选择依赖的python库会新建一个venv虚拟环境 也可以关联本地的python解释器 1.6.3.5 Pycharm常见配置1:如何更改界面主题 file-settings-editor-color scheme 1.6.3.6 Pycharm常见配置2:如何打开一个已有的项目或Python文件 file-open 如果项目或Python文件放在桌面/users/username/Desktop 1.6.3.7 Pycharm常见配置3:如果突然配置好的Python解释器路径失效重新配置 file-settings-Projects:项目名称-Python Interpreter 1.6.4 Conda虚拟环境 Pychon的环境搭建最简单的方式直接使用CPython解释器安装环境并在Pycharm中直接配置本地Python环境即可。 并不是每一个项目所采用的Python版本都是一致的。Python多个版本无法高效的在同一台PC的本地环境下管理。 采用虚拟环境进行Python环境搭建为每一个虚拟环境指定特定的Python版本通过虚拟环境隔离本机物理环境进行Python多版本共存管理提升便捷性。 主流的有virtualenvwrapper虚拟环境和Conda虚拟环境。 virtualenvwrapper面向python开发。 Python的包管理工具pip。 1.6.4.1 pip包管理工具 Python的标准库是官方内置好的。第三方开发者非官方技术人员开发所需的额外的技术、工具、插件封装为模块或包。 先在本机Python环境下安装好第三方库然后在本机的python环境下使用第三方库。 pip包管理工具是专门用来安装python的第三方库、包、组建及插件。该工具在安装python解释器的时候已经自动安装好了可以直接使用。 1.6.4.2 pip包管理工具基本使用 pip管理工具通过shell命令使用。打开终端。 使用pip安装一个库 pip install 库名 使用pip卸载一个库 pip uninstall 库名 查看当前环境下已经安装了哪些库 pip list 查看当前pip包管理工具版本信息 pip –version pip无论是否在本机物理环境下还是虚拟环境下都可以使用。但是对于linux系统如果是直接在本机物理环境下使用需要使用pip3命令如 pip3 install xxx pip3 uninstall xxx pip3 list 如果在虚拟环境下使用因为创建虚拟环境时已经自动建立好了pip3的软连接则使用pip或pip3都行。 1.6.4.3 下载第三方库时的国内镜像源 有些第三方库、包、组件及插件并不是国人开发或没有上传至境内的网站进行托管而是在国外的网站托管下载就会很慢或无网络连接无法下载。即出现国内的景象地址可以更快的下载到本地。国内镜像源地址 清华大学开源软件镜像站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ 腾讯源https://mirrors.cloud.tencent.com/ 阿里源https://developer.aliyun.com/special/mirrors/notice 华为源https://mirrors.huaweicloud.com/ 中科大源http://mirrors.ustc.edu.cn/ 北京外国语大学源https://mirrors.bfsu.edu.cn/ 网易源http://mirrors.163.com/ 豆瓣Python PYPI镜像http://pypi.doubanio.com/simple/ python主要使用的是清华大学开源软件镜像站、中科大源、豆瓣Python PYP镜像。 在使用pip安装第三方库时pip install xxx需要安装的库名。发现该库下载很慢时可以选择添加某一个国内镜像源。一般情况下使用pip进行第三方库安装时一般选择豆瓣的镜像源下载会很快。 pip install xxx需要安装的库名 -i https://pypi.douban.com/simple 1.6.4.4 Conda虚拟环境的使用 在成功安装Anaconda3后且已经完成环境变量配置时Conda虚拟环境就已经安装完毕了。验证如下以下三个命令任意一个都可验证 anaconda -V conda -V conda –version 只要能够顺利看到conda对应的版本号说明conda已经配置生效了。 conda虚拟环境的几个常用命令 查看conda版本号 conda –version conda -V 查看当前已有的conda虚拟环境 conda env list 创建一个conda虚拟环境 conda create -n [envs_name] python版本号

e.g.

conda create -n myFirstCondaEnvs python3.6.5 激活进入一个conda虚拟环境

linux

source activate envs_name

e.g.

source activate myFirestCondaEnvs 退出一个conda虚拟环境

linux

source deactivate conda虚拟环境下安装第三方依赖 先添加Anaconda的TUNA镜像 conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.cn/ananoda/pkgs/free/ 设置搜索时显示通道地址 conda config –set show_channel_urls yes 安装某依赖包 conda install [包名] conda虚拟环境下也是可以通过pip进行第三方依赖安装的。 查看当前虚拟环境下已安装的依赖 conda list conda其他常用命令 删除一个已有的conda虚拟环境 conda remove –name envs_name –all 删除环境中的指定包 conda remove –name envs_name [包名] 克隆环境 conda create –name envs_name –clone another_envs_name 查找软件包 conda search [包名] 1.6.4.5 Conda虚拟环境在Pycharm中的配置 第一步点击Pycharm主界面右下角 第二步点击Interpreter Settings 第三步弹出中点击Add 第四步interpreter找到python.exe 第五步勾选make available to all projects点击ok。配置完成。 1.7 第一个Python程序Hello Nudt! 1.7.1 交互式编码 交互式编码是指在操作系统的命令行中运行代码。 1.7.2 Pycharm主界面主要功能介绍 1、Pycharm的标题栏/工具栏常用的功能、配置等。 file文件相关操作及系统配置等操作 view主界面的相关配置 run运行/debugger一个程序的相关配置 2、Pycharm的项目目录结构。点击后即显示目录结构。该功能方便实时查看项目结构点击可选择展开或关闭。 3、代码编辑区域 4、程序运行/debugger界面区域选项 termicalPycharm集成好的终端shell可在此像系统的终端一样通过shell运行一个程序。 5、当前项目配置好的Python解释器在右下角显示。如果Pycharm配置了多个解释器点击可以随意切换。 1.7.3 Pycharm中新建一个Python文件 在左侧项目结构区域选择一个Python文件创建目录 选择Python file后会提示给文件命名。命名时不用携带.py后缀名只需要输入文件名称回车后自动补齐后缀。 1.7.4 文件式编码编写第一个程序Hello Nudt! 在新建的Python文件中输入代码 print(Hello Nudt) 文件空白区域任意处右键单击选择run 程序于控制台运行后返回结果。第一个Python程序完成。 1.7.5 Jupyter Notebook Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。可被应用于全过程计算开发、文档编写、运行代码和展示结果。 Jupyter Notebook是以网页的形式打开可以在网页页面中直接编写代码和代码代码的运行结果也会直接在代码块下显示。Jupyter Notebook是一种“在线形式”的交互式编程环境。 在Python编程应用场景中Jupyter Notebook是需要单独安装的 pip install jupyter 之前已经安装好了Anaconda3此时Jupyter Notebook已经安装好了可以直接使用了。 1.7.5.1 Windows下本地开放Jupyter Notebook服务 终端输入命令 jupyter notebook 等服务开启即可且会自动打开浏览器进入到notebook界面 1.7.5.2 CentOS云服务器下远程开放Jupyter Notebook服务 第一步云服务器开放8888或任意其他数字端口 进入云服务器控制台点击对应的名称/ID点击安全组点击“更改安全规则”选择“如方向规则”后点击添加规则优先级1、策略允许、协议端口TCP、端口号自定义jupyter默认8888自定义端口号不要与其他端口号冲突、源地址、描述、确定。 第二步创建jupyter notebook配置文件 jupyter notebook –generate-config

注意终端中会显示文件所在路径: /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

第三步输入ipython并在ipython中输入如下代码完成密码设置

注意会生成一个密钥从终端中将该密钥拷贝出来以备后续使用。

第四步打开配置文件输入如下配置信息后保存退出 vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

注意不要配置为localhost‘*’代表任何ip均可访问

c.NotebookApp.password* u xxxx

服务器本地不打开浏览器

c.NotebookApp.open_broswerFalse

端口号默认为8888.想用其他端口号可在这里修改

c.NotebookApp.port8888

指定Jupyter Notebook文件路径也可以不设置

c.NotebookApp.notebook_dir/root/DataMining_codes

是否允许root用户登录

在云服务器下开启Jupyter notebook jupyter notebook –allow-root 打开浏览器地址栏输入 http://[云服务器主机ip]:[端口号] 即可进入jupyter notebook 1.7.5.3 Jupyter Notebook插件安装 Jupyter Notebook关联Conda环境 conda install nb_conda 在实际使用时为确保在Jupyter中能够关联即使用指定的Conda虚拟环境一般的最简单的方式是 先终端下进入指定Conda虚拟环境 conda activate xxx 再开启远程Jupyter服务 jupyter notebook –allow-root 此时Jupyter中默认即使用该虚拟环境了直接进入在jupyter中再切换虚拟环境也是可以的。 Jupyter Notebook安装代码补全插件在终端中依次执行命令 pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypj.douban.com/simple jupyter contrib nbextension install –user pip install jupyter_nbextenssions_configurator -i https://pypi.douban.com/simple jupyter nbextenssions_configurator enable –user 1.7.5.4 Jupyter Notebook插件安装 新建一个目录 目录重命名先勾选目录点击remove即可 新建一个Python文件 新文件的重命名 程序编写在页面中每一个in之后编写代码 程序运行每写一部分程序后可直接点击运行 虚拟环境切换点击Kernel –Change Kernel选择所需的虚拟环境即可 将代码保存至本地 1.7.6 补充知识Pycharm建立SFTP协议共享Linux主机文件实现SSH远程连接服务器Python环境 该需求主要面向生产环境下该功能可实现1、在Windows下远程连接Linux云主机共享文件实现在Windows下Pycharm对Linux主机内文件进行编码2、可实现Windows下对Linux主机文件编码后远程通过SSH连接服务器Python环境并执行Linux主机下脚本。基于此Pycharm已提供相应的文件共享协议SFTP以及SSH远程登录功能。 Tools-Deployment-Configuration,号选择SFTP新服务命名…新增SSH远程连接配置完成相关配置Host\User name\Password Test Connection.选择刚添加的ssh配置点击mappingLocal path\Deployment path(选择本地路径) Web path(在linux里指定一个同步的路径)。全部操作完毕点击okSFTP文件共享服务配置完成。 Tools-Deployment-Broswe Remote Host.开启右侧服务器文件路径结构方便直接查看双击编辑。 Tools-Deployment-Upload here(手动)/Automatic Uploar(Always)自动 设置Windows下Pycharm可通过SSH远程连接云主机下的Pyhton环境并使用该环境运行Linux下python程序 点击解释器配置Settings-Project ..python Interpreter-add选择添加-SSH Interpreter- Host\Username-Password-Interpreter选择路径-finish.配置完成。 2 变量及数据类型 2.1 计算机基本组成原理与编程基础预备知识 编译运行和解释运行。 编译与解释的过程中关注的不是程序如何检错而是如何“编译或解释” 2.1.1 冯·诺依曼体系 1946年ta提出存储程序原理把程序本身当作数据来对待程序和该程序处理的数据用同样的方式储存。 冯诺依曼体系结构、冯诺依曼理论的要点是计算机的数制采用二进制计算机应该按照程序顺序执行。人们把冯诺依曼这个理论成为冯诺依曼体系结构。冯诺依曼体系主要由5大部分组成1、输入数据和程序的输入设备 2、记忆程序和数据的存储器 3、完成数据加工处理的运算器 4、控制程序执行的控制器 4、输出处理结果的输出设备。 现代计算机包括几十年前出来的计算机仍然在沿用这样的体系进行设计。控制器控制执行的程序就是现代计算机中软件开发所研究的方向。 计算机系统的组成结构 一台计算机首先要有硬件组成部分在硬件上安装操作系统在操作系统上安装使用各种应用程序。 操作系统为用户提供一个可视化的GUI界面用户可以依赖输入输出设备使用计算机的各种功能为应用与硬件之间的交互提供了一个媒介。 高级程序语言人看懂-》编译器/解释器-〉机器码01机器认识-》硬件执行指令。 C编译型语言编译流程先一次性编译完毕再直接执行机器码 JavaScript解释型脚本语言解释流程运行时逐行解释为机器码逐行执行机器码 2.1.2 Python解释器执行流程 1、开始执行xxx.py文件 2、系统调度python解释器 3、python解释器逐行读取xxx.py源文件将其编辑成PyCodeObject字节码对象写入同名的.pyc文件存放于内存中Python结束器的虚拟机从内存中读取.pyc文件的字节码对象逐行读取、解释为机器码逐行运行机器码。 4、Python解释器将PyCodeObject字节码对象写回pyc文件中。Python程序需多次运行时每次运行前先在存储中检索对应的pyc文件若有则跳过第一步直接开始逐行解释若无则重复。 Python先编译成字节码的好处 跨平台特性。将Python程序先编译成字节码不同的机器机器指令是不一样的将代码编译成解释器能识别的机器码运行时解释器就可以根据不同机器指令执行相应的操作。如此即可实现Python的跨平台特性。 提升运行性能。解释器的效率其实比编译器高很多因为没有预编译的过程。Python源代码只需执行一次编译为字节码且持久化存储后期解释器解释为机器码的过程可以反复使用该字节码无需再预编译成字节码弥补了Python执行效率低的缺点。 2.1.3 PEP-8编码规范 Python Enhancement Proposal #8第八号Python增强提案建成PEP-8用于规范全球开发者所需遵循的统一Python编码风格。 缩进代表代码的嵌套包含与被包含的关系。用4个空格表示一次缩紧可在settings-Editor-Code Style-Python-Tab size中设置tab键。 所有行限制的最大字数为79 顶层函数和类的定义前后用两个换行隔开 源文件编码统一采用UTE-8 模块或包导入语句单独一行。。。 2.1.4 注释及其使用 及注解Python中只有单行注释。

我是一条注释

Pycharm中快捷键command/ 2.1.5 Pycharm常用快捷键 将光标移动到本行开头command《 将光标移动到本行末尾command》 快速注释/快速取消注释command/ 复制光标所在行commandd 删除光标所在行commandDelete 移动光标所在行shiftcommand⬆️或⬇️ 选中代码的格式化commandoptionL 2.1.6 基本常用函数 函数即一个具体的功能。 input()用于输出一定的内容语法 print(data) # data:要输出的数据 print(data1,date2,…) # 多条内容间使用“”号隔开 常用参数end每条输出内容以何字符结束语法 print(data,end结束符) # 输出一条内容以xxx内容作为结尾 print默认结束符 \n # 转义字符代表以换行结束即输出一条后换行后续如果还有输出内容则自动换到下一行。

输出一句Hello NUDT

print(Hello NUDT!)# 输出一句Hello NUDT

输出一句2026 NUDT xukeda

print(Hello,NUDT!) print(2026 NUDT xukeda)# 输出一句“hellonudt”同一行继续输出一句“hello2026 nudt xcukeda” print(hello,nudt!,hello 2026 nudt xukeda)# 输出一句hellonudt

输出一句helloxukeda

两行输出一行提示

print(hello,nudt,end ) print(hello,xukeda) 常用参数sep将多个同时输出的内容之间添加一个连接/间隔符号语法 print(data1,data2,…sep连接/间隔符) # 以连接/间隔符隔开每一条输出内容

输出一句“hellonudt”同一行间隔一个符号继续输出一句“helloxukeda”

print(hello,nudt,hello,xukeda,sep) input()接收键盘输入的内容语法 datainput(输入提示) # 按照input内的提示一句提示输入所需数据

提示一段文本提示这里可以输入什么数据

输入你的年龄

age input(输入你的年龄)

输入你的性别

sex input(输入你的性别)

输入你的手机号

phone input(输入你的手机号)

输入你的身份证号码

id input(输入你的身份证号码)

一行输出你的姓名性别手机号身份证号码

print(age,sex,phone,id) print(age,sex,phone,id,sep,) 2.2 变量 2.2.1 定义 变量是一种使用方便的占位符用于引用计算机内存地址改地址可以存储数据对象。 2.2.2 变量定义的理解 变量是一个存储空间为了存储一个具体的对象这个具体对象所在的空间用一个名字命名即变量。 2.2.3 变量的声明赋值语句 语法 变量名 数据对象 # 声明单个变量绑定耽搁对象 变量名1 变量名2 变量名3 。。。 变量名n 数据对象 # 声明多个变量绑定同一个对象 变量名1变量名2变量名3。。。变量名n 数据对象1数据对象2数据对象3。。。数据对象n # 声明多个变量绑定多个哦对象 声明一个变量命名为xx赋值为xx。 a 1 b 2 c 1.5 d hello nudt student xukeda 创建一个变量的时候称这个过程为声明一个变量。 表示为赋值创建对象与变量之间的引用关系 表示等于、相等数学中的 先声明创建一个变量包含该变量的存储地址及命名的名称后赋值将该变量与对象之间创建引用关系。 2.2.4 有关“”赋值操作的理解 ———————————— 仅用于本人学习 来源网络