Python简介
Python相信很多人都听说过，也大多都知道Python究竟是什么，其实也不难理解，简单的说，Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 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。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
Python的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。
一个和其他大多数语言（如C）的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定的（而C语言是用一对花括号{}来明确的定出模块的边界的，与字符的位置毫无关系）。这一点曾经引起过争议。因为自从C这类的语言诞生后，语言的语法含义与字符的排列方式分离开来，曾经被认为是一种程序语言的进步。不过不可否认的是，通过强制程序员们缩进（包括if，for和函数定义等所有需要使用模块的地方），Python确实使得程序更加清晰和美观。
与MATLAB的对比
说起科学计算，首先会被提到的可能是MATLAB。然而除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱还无法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。和MATLAB相比，用Python做科学计算有如下优点：
- 首先，MATLAB是一款商用软件，并且价格不菲。而Python完全免费，众多开源的科学计算库都提供了Python的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python及其绝大多数扩展库。
- 其次，与MATLAB相比，Python是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用户编写出更易读、易维护的代码。
- 最后，MATLAB主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域，也经常会遇到文件管理、界面设计、网络通信等各种需求。而Python有着丰富的扩展库，可以轻易完成各种高级任务，开发者可以用Python实现完整应用程序所需的各种功能。
设计哲学
Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。因此，很多人还把Python作为一种“胶水语言”（glue language）使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。
运行原理
Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。
然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。
这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大，而是说和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。或者可以这么说，Python的Virtual Machine是一种抽象层次更高的Virtual Machine。基于C的Python编译出的字节码文件，通常是.pyc格式。
除此之外，Python还可以以交互模式运行，比如主流操作系统Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接运行Python交互环境。直接下达操作指令即可实现交互操作。
基本语法
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。
编写规范：
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。
if示例:
age = int(input("请输入年龄: "))
if age < 18:
print("还未成年")
print("还在读书")
print("这句话在if语句块的外面。")1234根据PEP的规定，必须使用4个空格来表示每级缩进（不清楚4个空格的规定如何，在实际编写中可以自定义空格数，但是要满足每级缩进间空格数相等）。使用Tab字符和其它数目的空格虽然都可以编译通过，但不符合编码规范。支持Tab字符和其它数目的空格仅仅是为兼容很旧的的Python程序和某些有问题的编辑程序。
控制语句
- if语句
当条件成立时运行语句块。经常与else, elif(相当于else if) 配合使用。 - for语句
遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次处理迭代器中的每个元素。 - while语句
当条件为真时，循环运行语句块。 - try语句
与except,finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况。 - class语句
用于定义类型。 - def语句
用于定义函数和类型的方法。 - pass语句
表示此行为空，不运行任何操作。 - assert语句
用于程序调试阶段时测试运行条件是否满足。 - with语句
Python2.6以后定义的语法，在一个场景中运行语句块。比如，运行语句块前加密，然后在语句块运行退出后解密。 - yield语句
在迭代器函数内使用，用于返回一个元素。自从Python 2.5版本以后。这个语句变成一个运算符。 - raise语句
制造一个错误。 - import语句
导入一个模块或包。 - from … import语句
从包导入模块或从模块导入某个对象。 - import … as语句
将导入的对象赋值给一个变量。 - in语句
判断一个对象是否在一个字符串/列表/元组里。
安装
首先要安装一个环境，就像JAVA的jdk环境一样，今天就和大家说下在 Windows 上安装 Anaconda。
在官网上下载 Anaconda 的安装文件，我用的是3.5.1.0版本；
Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe，下载好后记住存放地址；
如果操作系统是 Win10 系统，请右键点击安装文件，选择以“管理员身份运 行”（之前出现过在 Win10 上，未使用管理员权限安装会导致后面 Scrapy 爬虫安装失败的情况） 。
然后开始安装：
NEXT开始下一步：
选择All Users，如上图所示:
自己选择要存放的路径，如上图所示：
勾选第二个复选框，如上图所示：
点击install,会出现新窗口选择，
点击 Skip，不安装 VSCode。我们使用 PyCharm 作为开发工具。如下图所示：
接下来等待安装就好了，安装好以后，就要开始配置环境变量了。
在 Windows 设置环境变量
通过以下方式设置：
- 右键点击"计算机"，然后点击"属性"然后点击"高级系统设置"
- 选择"系统变量"窗口下面的"Path",双击即可！
- 然后在"Path"行，添加python安装路径即可(我的是F:\python\Anaconda3)，安装的时候自己建了个Anaconda3文件夹，所以在后面，添加该路径即可。
注意：记住，路径直接用分号"；"隔开！ - 还要配置一个东西，不然使用不了python的相关命令就是Scripts,我的是F:\python\Anaconda3\Scripts，你们自己看看在哪，切记一定不要忘了配置这个。
- 最后设置成功以后，在cmd命令行，输入命令"python"，就可以有相关显示。
如上图所示，这样就配置成功了！输入jupyter notebook 就可以跳转jupyter网页版页面，如下图所示：
这样就可以操作了！
