很早在项目中用过Python编写过脚本之类的东东，但是已经长时间的没有使用，版本也升级了很多，由于项目后期会用到，就提前给自己的复习一下，顺便加入一些新的元素，这个东西可能来源于记忆（当然，验证之后才会写上去），也可能来源于网络，也可能来源于一些教程，我会尽量保证内容的严谨性，谢谢

开始

一、Python环境

1. 记得之前在开始学习的时候都是去Python的官网下载Python的安装包，安装后各种配置，还要安装很多常用的模块来满足开发的需要，也可能是自己不知道吧，有个安装包叫Anaconda，里面包含了Python的环境和几乎所有的主流模块，也就是说，只要安装了这个安装包，各种环境就都有了，不需要我们做更多的工作。
2. 环境的安装
   • 去官网下载安装即可，当然如果你觉得国外的网站较慢，那也可以使用国内的镜像去下载，如清华的镜像等，Windowss上的安装过程就不说了，服务器安装后续章节会谈到
   • 补充说明的一点就是，如果你在安装Anaconda的时候没有勾选添加到环境变量的选项，那么需要手动添加两个目录：
     • %CONDA_HOME%
     • %CONDA_HOME%\scripts
   • 如果你对Anaconda比较熟悉，可以安装Miniconda，后续如果使用到了一个没有的模块，可以使用命令的方式安装即可，如：

     conda update [ana]conda
     

二、Python解释器

1. 我们在使用Java，C，C++等语言的时候都有一个东东叫：编译器，作用就是把程序翻译成机器可以识别的代码，在Python中也有个类似的东西，叫做解释器；二者作用也是一样的，但是Python严格意义上是一个脚本语言，而前面提到的Java等都是编译型语言，Python中的解释器分为：

   • python：标准的python解释器
   • ipython：python的升级版，支持更多的命令
     • 魔术命令：所谓的魔术命令就是可以使用Linux的命令，使用的时候在这些Linux命令前面添加一个%，就可以执行Linux命令了，只不多把命令进行了扩阵，如%whos表示当前的变量空间中变量的情况，%lsmagic列举所有的魔术命令；
     • 系统命令：在要执行的系统命令前面添加!即可执行；
     • 帮助手册：<func-name>?；??表示查看函数实现

2. Jupyter NoteBook

   • 网页编写测试代码的神器，运行的是ipython解释器；类似于Apple的运行Swift的Playground
   • 运行Jupyter NoteBook，就会打开一个网页：

     jupyter-notebook 
     

   • 常用的快捷键
     • 运行写好的代码块：Ctrl/Shift + Enter
     • 选中的cell的上面/下面插入一个Cell：a/b
     • 切换当前cell的模式为Markdown/Code：m/y
     • 删除当前的Cell：dd
     • ...

三、Python包管理

1. 在我们安装了Anaconda或者MiniConda之后就可以使用conda命令来管理这些包，常见的命令如下：

   # 列举所有已经安装的包(conda自带pip)
   conda/pip list
   # 安装包(优先使用conda)
   conda/pip install <package-name>
   

2. conda和pip的源都是在国外，有时候网络会比较慢，建议使用国内镜像，清华源使用帮助可以帮助我们去使用；
3. 前面已经说了，Anaconda已经帮我们集成了大部分的机器学习的框架(说明，这里我都是以机器学习为目的的)，这些包包括了如：SciPy，NumPy，Pandas，IPython，Sciket-Learn等，但是一些深度学习的框架如：TensorFlow，Pytorch，Keras是需要我们自己安装的；