第02章-Python编程环境安装
2.1 Python介绍
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明。Python具有丰富强大的库,常被称为“胶水语言”,因为它能够把其他语言(尤其是C/C++)制作各种模块轻松联结在一起。
Python的主要优点是开发效率高,可移植性强,可拓展性强,应用广泛等,主要的缺点是程序运行效率相比C/C++来说比较慢。
Python的主要应用领域有系统编程,网络爬虫,人工智能,科学计算,WEB开发,系统运维,大数据,云计算,量化交易,金融分析,图形界面。
谷歌:Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发。
CIA: 美国中情局网站就是用Python开发的。
NASA: 美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算。
YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的。
Dropbox:美国最大的在线云存储网站,全部用Python实现,每天网站处理10亿个文件的上传和下载。
Instagram:美国最大的图片分享社交网站,每天超过3千万张照片被分享,全部用python开发。
Facebook:大量的基础库均通过Python实现的。
Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的。
豆瓣: 公司几乎所有的业务均是通过Python开发的。
知乎: 国内最大的问答社区,通过Python开发(国外Quora)。
并且目前大多数深度学习框架的主要编程语言都是Python,Python可谓是目前人工智能领域的第一语言。本书的代码也都是通过Python实现。
2.2 Anaconda最新版本安装
本书推荐的Python安装方式是使用Anaconda对Python进行安装。Anaconda是一个开源的Python发行版本,其中包含了Numpy,Pandas,Matplotlib等多个常用的Python包和依赖项。Anaconda的官方下载地址为:https://www.anaconda.com/download/。
目前Python常用的版本有2.7和3.5/3.6版本,本书主要使用的Python版本为Python3.5/3.6版本,主要使用的操作系统是Windows10系统。Python程序在Windows,Linux,MacOS下基本是差不多的,所以在Windows上可以运行的Python程序,在其他系统一般也能运行。特别说明一下,如果大家对Python或者Windows以外的操作系统不太了解的话,最好使用跟本书相同的环境来进行操作。
下面我们主要讲解Anaconda在Windows环境下的安装,其他系统的安装方式略有不同,如果你熟悉其他系统的话,安装起来应该也是很简单的。首先打开Anaconda下载网址,根据系统选择相应的Anaconda安装包,点击Python3.6版本,64位的安装包进行下载,如图2.1。
安装包下载好之后,双击安装包进行安装。如图2.2,点击Next,。
然后选择I Agree,如图2.3。
接下来可以选择All Users,然后点击Next,如图2.4。
接下来选择一个Anaconda的安装路径,如图2.5,可以是任何路径,不一定要跟下图的路径一致。
最后勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”以及“Register Anaconda as the system Python3.6”,然后点击Install,Anaconda就开始安装了。如图2.6。
2.3 Anaconda之前版本安装
最新的Anaconda中的Python版本是3.6版本的,如果想安装3.5版本的python可以安装Anaconda之前的版本。Anaconda以前的一些版本都可以下载,网址是:https://repo.continuum.io/archive/。
本书使用的Anaconda版本是Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe。
2.4 Jupyter Notebook的简单使用
Python有非常多的集成开发环境可以使用,每种开发环境都各有优点,这里就不一一介绍了。本书中的程序都是在Jupyter Notebook中完成的,它是安装完Anaconda后自带的一个Python开发环境。界面简洁,使用简单,适合快速实验和用于学习。
Anaconda安装完成后可以搜索Jupyter就能找到这个开发环境,或者在Anaconda的安装目录下面的Scripts文件夹中可以找到jupyter-notebook.exe。双击打开后,可以看到Jupyter是在网页中进行编程的。如图2.7:
网页对应于本地的一个路径,这个路径是可以修改的。进入系统盘,用户文件下,可以看到一个.jupyter的文件,如图2.8:
进入.jupyter文件夹中找到jupyter_notebook_config.py文件。有可能会出现在.jupyter文件下找不到jupyter_notebook_config.py文件的情况。如果找不到jupyter_notebook_config.py文件,则打开命令提示符,然后执行:jupyter notebook --generate-config
执行完这条命令后,jupyter_notebook_config.py文件应该就会生成了。开打jupyter_notebook_config.py文件,找到c.NotebookApp.notebook_dir配置,这个配置可能是被注释掉的,如果注释掉了,就把它前面的#给去掉,然后填入你想要的Python程序存放路径。如图2.9:
注意:这里设置的路径必须是本地已经存在的路径。
接下来新建一个文件,点击右上角的New,然后点击Python,就可以创建一个新的文件,如图2.10:
创建好文件之后,可以看到如图2.11的界面:
点击Untitled的位置可以修改文件名字,如图2.12:
然后就可以开始编程了,按照惯例,我们先来写一个“hello world”,写完之后,按“Shift+Enter”执行程序。如图2.13:
一个框内可以执行多行代码如图2.14:
把光标移动到函数的内部,然后按两次“Shift+Tab”可以查看该函数的使用方法,如图2.15:
Jupyter还有很多神奇的用法,大家有兴趣可以去探索,这里就不过多介绍了。