1 概述
1.1 简介
- Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
- Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于
1991年。 - 像 Perl 语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License) 协议。
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
- Python 2 与 Python 3
- 官方宣布，2020 年 1 月 1 日， 停止 Python 2 的更新。Python 2.7 被确定为最后一个 Python 2.x 版本。
- Python 的 3.0 版本，常被称为
Python 3000，或简称Py3k。相对于 Python 的早期版本，这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘，Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。
1.2 第一个Python程序
#!/usr/bin/python3
print("Hello, World!")
-
Python 常用文件扩展名为
.py。 -
你可以将以上代码保存在
hello.py文件中，并使用python命令执行该脚本文件。
$ python3 hello.py
Hello, World!
1.2 查看版本
- 方式1 命令行
python --version
python3 --version
或
python -V
python3 -V
- 方式2 利用
sys模块
import sys
print(sys.version);
# 或 print(sys.version_info)
- 方式3 利用
platform模块
import platform
print(platform.python_version())
1.3 退出 command 模式
>>> exit();
xx@yyyy:~$
1.4 Python的发展历程
- Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
- Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。
- 像 Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
- 现在 Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。
- Python 2.0 于 2000 年 10 月 16 日发布，增加了实现完整的垃圾回收，并且支持 Unicode。
- Python 2.7 被确定为最后一个 Python 2.x 版本，它除了支持 Python 2.x 语法外，还支持部分 Python 3.1 语法。
- Python 3.0 于 2008 年 12 月 3 日发布，此版不完全兼容之前的 Python 源代码。不过，很多新特性后来也被移植到旧的Python 2.6/2.7版本。
- Python 3.0 版本，常被称为 Python 3000，或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本，这是一个较大的升级。
1.5 Python的语言特点
- 易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
- 易于阅读：Python代码定义的更清晰。
- 易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
- 一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
- 互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
- 可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
- 可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
- 数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。
- GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
- 可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。
1.6 开发环境与工具
Python Command : 原始工具
python
VSCode : 支持Python插件/编程的IDE
PyCharm : 专业的 Python 集成软件开发环境(IDE)
- Reference Document
Jupter Lab / Jupter NoteBook
JupyterLab: 用于交互式数据科学和可视化的集成开发环境(IDE)。
- https://jupyter.org
- 支持语言： Jupyter 支持超过 40 种编程语言，包括 Python、R、Julia 和 Scala。
Jupyter是它要服务的三种编程语言（Julia，Python、R）的缩写。
Julia是一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言。Python是一门编程语言，具有丰富强大的库。Python 也被称为胶水语言，因为它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地连在一起。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
- 共享笔记本 : 可以通过电子邮件、Dropbox、GitHub 和Jupyter Notebook Viewer与他人共享笔记本。
- 交互式输出 : 您的代码可以产生丰富的交互式输出：HTML、图像、视频、LaTeX 和自定义 MIME 类型。
- 大数据集成 : 利用 Python、R 和 Scala 中的大数据工具（例如 Apache Spark）。使用 pandas、scikit-learn、ggplot2 和 TensorFlow 探索相同的数据。
Jupter NoteBookJupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其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 是用于创建和共享计算文档的原始 Web 应用程序。它提供简单、精简、以文档为中心的体验。
在没有Jupyter Notebook之前，在IT领域工作的程序员是这样工作的：
首先，在普通的 Python shell 或者在IDE（集成开发环境）如Pycharm中写代码，
然后，在word中写文档来说明他的项目。
这个过程很繁琐，通常是写完代码，再写文档的时候还要重头回顾一遍代码。
最麻烦的地方在于，有些数据分析的中间结果，还要重新跑代码，然后把结果弄到文档里给客户看。
有了Jupyter Notebook之后，程序员的世界突然美好了许多，因为Jupyter Notebook可以直接在代码旁写出叙述性文档，而不是另外编写单独的文档。
也就是，它可以能将代码、文档等这一切集中到一处，让用户一目了然。
JupyterLab: 下一代笔记本界面。是最新的基于 Web 的交互式开发环境，适用于笔记本、代码和数据。
其灵活的界面允许用户配置和安排数据科学、科学计算、计算新闻和机器学习中的工作流程。
模块化设计允许扩展以扩展和丰富功能。
- 推荐文献
Jupyter 的安装方法有3种：
- 1、命令行安装 Jupyter Notebook :
pip install jupyter- 2、VSCode 安装 Jupyter Notebook :
Python插件 +Jupyter插件- 3、Anaconda 安装 Jupyter Notebook
版本环境管理 : Conda
包管理 : pip
X 参考文献
- Python
标签：Jupyter,语言,Python,代码,python,Notebook,基础教程 From： https://www.cnblogs.com/johnnyzen/p/18383840
QPython OH: Qpython是一个轻量级的、成熟的python编程工具。它配有终端和简单的代码编辑器。它支持安装第三方库。目前，它支持Python 3.6.6，这还不算太老。Aid Learning: 一款很酷的高端移动编程工具，可以直接在app Store中下载和安装。