 Python是一款开源、跨平台的高级编程语言,以简洁易读的语法和强大的可扩展性著称。它支持面向对象、函数式、过程式等多种编程范式,并拥有丰富的标准库和第三方模块(如NumPy、Django、TensorFlow等),广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化运维等领域。Python的交互式解释器特性降低了学习门槛,适合编程新手快速上手,同时其高性能科学计算能力也满足专业开发者需求。作为当前最流行的语言之一,Python凭借"胶水语言"特性,成为连接不同技术栈的高效工具。
   Python是一款开源、跨平台的高级编程语言,以简洁易读的语法和强大的可扩展性著称。它支持面向对象、函数式、过程式等多种编程范式,并拥有丰富的标准库和第三方模块(如NumPy、Django、TensorFlow等),广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化运维等领域。Python的交互式解释器特性降低了学习门槛,适合编程新手快速上手,同时其高性能科学计算能力也满足专业开发者需求。作为当前最流行的语言之一,Python凭借"胶水语言"特性,成为连接不同技术栈的高效工具。
	 
 
软件亮点
跨平台兼容性:支持Windows、macOS、Linux等主流操作系统,代码无需修改即可移植。
丰富的标准库:内置模块覆盖文件处理、网络通信、正则表达式等基础功能,减少第三方依赖。
第三方生态繁荣:PyPI(Python Package Index)拥有超过30万个开源包,涵盖数据分析(Pandas)、机器学习(TensorFlow)、Web开发(Django)等领域。
开发效率高:语法简洁,支持交互式编程(如Jupyter Notebook),适合快速原型开发。
	 
 
软件特色
TIOBE编程语言排行榜:长期位居前3名,2023年10月排名第一。
Stack Overflow开发者调查:连续多年被评为“最受欢迎编程语言”。
性能优化:通过Cython、PyPy等工具提升执行速度。
异步编程:async/await语法简化高并发场景开发。
类型提示:Python 3.5+引入类型注解,增强代码可维护性。
软件功能
1. 多范式编程
支持面向对象、函数式、过程式编程,灵活适应不同开发需求。
2. 跨平台兼容
基于解释器运行,无需编译,可在 Windows、macOS、Linux 等系统无缝执行。
3. 丰富的标准库
内置 文件处理(os/sys)、网络通信(socket/http)、数据处理(json/csv) 等模块,开箱即用。
4. 第三方生态扩展
科学计算:NumPy、Pandas、SciPy
机器学习:TensorFlow、PyTorch、scikit-learn
Web开发:Django、Flask、FastAPI
自动化:Selenium、PyAutoGUI
5. 开发效率工具
交互式编程(Jupyter Notebook)
脚本自动化(批量文件处理/爬虫)
快速原型设计(简洁语法减少冗余代码)
常见问题
单元测试失败
常见原因:
测试数据未覆盖边界条件。
依赖外部服务(如数据库)导致测试不稳定。
解决:
使用 unittest.mock 模拟外部依赖:
python
from unittest.mock import patch
@patch("requests.get")
def test_api(mock_get):
mock_get.return_value.status_code = 200
# 测试代码
安装步骤
1.在华军下载下载这款软件后,鼠标右击软件压缩包,选择“解压到python-3.6.6”。
 
 
2. 打开解压后的文件夹,鼠标右击“python-3.6.6-amd64”(32位选择“python-3.6.6”),选择“以管理员身份运行”。
 
 
3. 点击“Customize installation”。
 
 
4. 点击“Next”。
 
 
5. 选择安装路径,默认安装在C:UserszqqAppDataLocalProgramsPythonPython36,建议安装在C盘以外的其他磁盘,然后点击“Install”。
 
 
6. 软件正在安装,请耐心等待,谢谢。
 
 
7. 安装完成,如出现“Disable path......”点击即可,然后再点击“Close”。
 
 
8. 敲击键盘“win+R”键打开运行面板,并输入“cmd”,然后点击“确定”。
 
 
9. 弹出DOS命令窗口。
 
 
10.在弹出的DOS命令窗口中输入:python -V命令(注:“python”与“-”之间有空格),然后敲击回车。
 
 
11. 当界面打印出当前Python的版本信息时,这就说明Python安装成功。
 
 
12. 安装完成。
 
 
软件特色
1、简单易学
Python极其容易上手,因为Python有极其简单的说明文档 。
2、免费开源
Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
3、可移植性
由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上。
4、面向对象
Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。
5、可扩展嵌入性
需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写。可以把Python嵌入C/C++程序,从而向程序用户提供脚本功能。
6、丰富的库
Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作,除了标准库以外,还有许多其他高质量的库。
7、规范的代码
Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。
功能介绍
	  1、系统编程:提供API,能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具。
  2、图形处理:有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。
  3、数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
  4、文本处理:python提供的re模块能支持正则表达式,许多程序员利用python进行XML程序的开发。
  5、数据库编程:程序员可通过遵循Python DB-API规范的模块与Microsoft SQL Server,MySQL、SQLite等数据库通信。
  6、网络编程:很多大规模软件开发计划例如Zope,Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。
  7、Web编程:应用的开发语言,支持最新的XML技术。
  8、多媒体应用:能进行二维和三维图像处理,PyGame模块可用于编写游戏软件。
  9、pymo引擎:因其基于python2.0平台开发,并且适用于创建秋之回忆(memories off)风格的AVG游戏,故命名为PYMO。
  10、黑客编程:python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数,但是缺少成就感。
FAQ
问:如何使用Python绘制出图片的直方图?
答:打开Python的shell界面,具体是idle.exe或是idles.exe文件。
 
载入图像处理要用的图片库,skimage,和画图要用的库matplotlib.pyplot。
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
 
读取我们图片,并将图片生成的矩阵转化成一维的向量。
img=data.camera()
arr=img.flatten()
 
采用下面指令,生成并画出直方图。
plt.figure("hist")
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red') plt.show()
 
可以看到我们生成的直方图。
 
安装步骤
下载好了python安装包后双击python安装包,选择install just for me,点击下一步

选择python安装的路径一般都安装在c盘,点击next下一步

选择python索要安装的文件 默认全部安装,点击next

稍等一小会儿会就会安装成功

点击环境变量,选择path路径

然后双击 把刚刚安装python时选择的路径放在path路径里面 注意最后面的分好要填写

然后在cmd命令行下键入 python -V 就能得到python的版本信息了 安装完成

使用技巧
用Python写简单爬虫:
Python提供了许多Module,通过这些Module,可以很简单的做一些工作。比如,要获得cloga这个词在百度搜索结果页中的排名结果(排名结果+URL),这就是一个很简单的爬虫需求。
1、首先,要通过urllib2这个Module获得对应的HTML源码。(PS:在python3.3之后urllib2已经不能再用,代之以urllib)
	 
 
	
	      通过上面这三句就可以将URL的源码存在content变量中,其类型为字符型。
      2、接下来是要从这堆HTML源码中提取我们需要的内容。用Chrome查看一下对应的内容的代码(也可以用Firefox的Firebug)。
	
 
 
	      import re
      urls_pat=re.compile(r'(。*?)')
      siteUrls=re.findall(results_pat,content)
      4、用正则式获得内容还需要进一步处理,因为其中包含html标签。类似,hi.baidu.com/cloga 2010-8-29或者 hi.baidu.com/cloga 2010-8-29 ,同样可以用正则式的sub方法替换掉这些标签。
	      strip_tag_pat=re.compile(r'<.*?>')
      file=open('results000.csv','w')
      for i in results:
      i0=re.sub(strip_tag_pat,'',i)
      i0=i0.strip()
      i1=i0.split(' ')
      date=i1[-1]
      siteUrl=''.join(i1[:-1])
      rank+=1
      file.write(date+','+siteUrl+','+str(rank)+'n')
      file.close()
      5、再来就是把对应的结果输出到文件中,比如,排名、URL、收入日期这样的形式。OK,这样就用Python实现了一个简单的爬虫需求。
	 
 
 
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