廖雪峰老師Python教程（第一天）

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筆記是參照廖雪峰老師的Python教程來學習的，內容大多都是從官網摘取，具體細節是百度搜索來的

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1.Python簡介

1.1python

Python：是一種相當高級的計算機程序設計語言，編寫少量代碼就能完成工作，但代碼少的代價是運行速度慢

常見編程語言：非常難學的C語言，非常流行的Java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript語言等等。

編程語言：都是為了讓計算機干活，而計算機干活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，最后都得“翻譯”成CPU可以執行的機器指令。

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操作系統只能用C語言寫，寫手機應用，只能用Swift/Objective-C（針對iPhone）和Java（針對Android）；寫3D游戲，最好用C或C++。

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努力，變成優秀的軟件架構師

問題一：關於Python分號“；”是否添加問題

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Python是著名的“龜叔”Guido van Rossum（是荷蘭人）在1989年聖誕節期間，為了打發無聊的聖誕節而編寫的一個編程語言。

全世界差不多有600多種編程語言，但流行的編程語言也就那么20來種。如果你聽說過TIOBE排行榜，你就能知道編程語言的大致流行程度。

「推薦學學：JavaScript，TypeScript，Python，匯編和C語言了解下」

C語言是可以用來編寫操作系統的貼近硬件的語言，所以，C語言適合開發那些追求運行速度、充分發揮硬件性能的程序（C語言是除了匯編語言最貼近硬件交互的一種編程語言，所以運行速度非常快，比如單片機,嵌入式開發都是C語言編寫）。而Python是用來編寫應用程序的高級編程語言。

Python之所以開發簡單，除了語言設計非常簡潔，最大的優點便是提供一個非常完善的基礎代碼庫，讓你能直接調用，比如，針對電子郵件協議的SMTP庫，針對桌面環境的GUI庫，在這些已有的代碼庫的基礎上開發是非常方便的。

Python就為我們提供了非常完善的基礎代碼庫，覆蓋了網絡、文件、GUI、數據庫、文本等大量內容，被形象地稱作“內置電池（batteries included）”，同時還有大量的第三方庫，也就是別人開發的，供你直接使用的東西。

Python是非常適合初學者入門的一種編程語言，因為淺顯易懂。很多美國高校的CS課程也把Python作為入門級的語言。

Python：定位是“優雅”、“明確”、“簡單”，適用於開發網絡應用，包括網站、后台服務等等；其次是許多日常需要的小工具，包括系統管理員需要的腳本任務等等；另外就是把其他語言開發的程序再包裝起來，方便使用。

缺點：任何編程語言都是有缺點的，

• 第一個缺點就是運行速度慢，和C程序相比非常慢，因為Python是解釋型語言，你的代碼在執行時會一行一行地翻譯成CPU能理解的機器碼，這個翻譯過程非常耗時，所以很慢。而C程序是運行前直接編譯成CPU能執行的機器碼，所以非常快。
• 第二個缺點就是代碼不能加密。如果要發布你的Python程序，實際上就是發布源代碼，這一點跟C語言不同，C語言不用發布源代碼，只需要把編譯后的機器碼（也就是你在Windows上常見的xxx.exe文件）發布出去。要從機器碼反推出C代碼是不可能的，所以，凡是編譯型的語言，都沒有這個問題，而解釋型的語言，則必須把源碼發布出去。

安裝python

Python是跨平台的，它可以運行在Windows、Mac和各種Linux/Unix系統上。在Windows上寫Python程序，放到Linux上也是能夠運行的（這便是解釋器的作用了）。

安裝python其實就是安裝一個解釋器，用來對.py程序進行‘解釋’，還有一個命令行交互環境，還有一個簡單的集成開發環境。

目前python主流的兩個版本是：3.X和2.7，舊的項目是2.7寫的，需要維護，但3.X版本是未來趨勢。這兩個版本是「嚴格」不兼容的。

在Mac上安裝Python

Mac，系統是OS X>=10.9，那么系統自帶的Python版本是2.7。

方法一：從Python官網下載Python 3.8的安裝程序，下載后雙擊運行並安裝；

方法二：如果安裝了Homebrew，直接通過命令brew install python3安裝即可。

在Windows上安裝Python（推薦！！）

根據你的Windows版本（64位還是32位）從Python的官方網站下載Python 3.8對應的64位安裝程序或32位安裝程序，然后，運行下載的exe安裝包：

特別要注意勾上「Add Python 3.8 to PATH」，然后點“Install Now”即可完成安裝。

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如果沒有勾選 「Add Python 3.8 to PATH」，可以在安裝后打開電腦的系統環境變量，將python.exe所在路徑以及scripts文件夾添加到環境變量。

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運行python

打開cmd命令窗口，輸入python，如果打印出Python 3.8.x表示安裝以及配置成功。

提示符>>>就表示我們已經在Python交互式環境中了，可以輸入任何Python代碼，回車后會立刻得到執行結果。現在，輸入exit()並回車，就可以退出Python交互式環境（直接關掉命令行窗口也可以）。

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切記切記！！在Python中，所有的命令都是用英文書寫，包括所有的括號，單引號，雙引號，三引號，冒號等等，使用中文一定會報錯(在python中不要在語句結束后加分號，python不像其他編程語言需要加分號表示語句結束，而是使用換行表示)

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win10安裝python3.7.7版本 , cmd 之后,需要在命令行輸入 py 會進入python 如果直接在命令行輸入python ,則會打開微軟商店 去下載python

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Python解釋器（僅供了解）

當我們編寫Python代碼時，我們得到的是一個包含Python代碼的以.py為擴展名的文本文件。要運行代碼，就需要Python解釋器去執行.py文件。

由於整個Python語言從規范到解釋器都是開源的，所以理論上，只要水平夠高，任何人都可以編寫Python解釋器來執行Python代碼（當然難度很大）。

CPython（推薦）（默認）

當我們從Python官方網站下載並安裝好Python 3.x后，我們就直接獲得了一個官方版本的解釋器：CPython。這個解釋器是用C語言開發的，所以叫CPython。在命令行下運行python就是啟動CPython解釋器。

CPython是使用最廣的Python解釋器。教程的所有代碼也都在CPython下執行。

IPython

IPython是基於CPython之上的一個交互式解釋器，也就是說，IPython只是在交互方式上有所增強，但是執行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的。好比很多國產瀏覽器雖然外觀不同，但內核其實都是調用了IE。

CPython用>>>作為提示符，而IPython用In [序號]:作為提示符。

PyPy

PyPy是另一個Python解釋器，它的目標是執行速度。PyPy采用JIT技術，對Python代碼進行動態編譯（注意不是解釋），所以可以顯著提高Python代碼的執行速度。

絕大部分Python代碼都可以在PyPy下運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，這就導致相同的Python代碼在兩種解釋器下執行可能會有不同的結果。如果你的代碼要放到PyPy下執行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。

Jython

Jython是運行在Java平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成Java字節碼執行。

IronPython

IronPython和Jython類似，只不過IronPython是運行在微軟.Net平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成.Net的字節碼。

Python的解釋器很多，但使用最廣泛的還是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的辦法不是用Jython或IronPython，而是通過網絡調用來交互，確保各程序之間的獨立性。

2.python中的基礎知識總結

3.python中的函數

3.1函數相関概念

• 面向過程編程：當需要求三個圓的面積時，可以根據公式進行計算，但是如果計算圓比較多時就會有很多重復的代碼。

r1 = 12.34
r2 = 9.08
r3 = 73.1
s1 = 3.14 * r1 * r1
s2 = 3.14 * r2 * r2
s3 = 3.14 * r3 * r3

• 面向函數編程：我們就不再每次寫s=3.14* x * x，而是寫成更有意義的函數調用s = area_of_circle(x)，而函數area_of_circle本身只需要寫一次，就可以多次調用。

基本上所有的高級語言都支持函數，這也是從面向過程編程到面向函數編程過渡的思想。（最后還有更加方便的面向對象編程）

Python不但能非常靈活地定義函數，而且本身內置了很多有用的函數，可以直接調用。

抽象是數學中非常常見的概念,計算數列的和，比如：1 + 2 + 3 + ... + 100，寫起來十分不方便，於是數學家發明了求和符號∑，可以把1 + 2 + 3 + ... + 100函數就是最基本的一種代碼抽象的方式。

3.2函數的基本使用

3.3函數的參數

3.3.1參數定義規則

定義函數的時候，我們把參數的名字和位置確定下來，函數的接口定義就完成了。對於函數的調用者來說，只需要知道如何傳遞正確的參數，以及函數將返回什么樣的值就夠了，函數內部的復雜邏輯被封裝起來，調用者無需了解。

Python的函數定義非常簡單，但靈活度卻非常大。除了正常定義的必選參數外，還可以使用默認參數、可變參數和關鍵字參數，使得函數定義出來的接口，不但能處理復雜的參數，還可以簡化調用者的代碼。

位置參數（正常普通的參數）
def power(x):
    return x * x

3.4遞歸函數的學習

在函數內部，可以調用其他函數。如果一個函數在內部調用自身本身，這個函數就是遞歸函數。

意義：通過一定的“基”，並按照某種規則達到重復的效果

計算階乘
n! = 1 x 2 x 3 x ... x n

用函數表示
fact(n)=n!=1×2×3×⋅⋅⋅×(n−1)×n=(n−1)!×n=fact(n−1)×n

下面這個就是一個遞歸函數
def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)

計算過程
===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120


優化后的代碼（不會有遞歸調用棧溢出）
def fact(n):
    return fact_iter(n, 1)

def fact_iter(num, product):
    if num == 1:
        return product
    return fact_iter(num - 1, num * product)
    
計算過程
===> fact_iter(5, 1)
===> fact_iter(4, 5)
===> fact_iter(3, 20)
===> fact_iter(2, 60)
===> fact_iter(1, 120)
===> 120

遞歸函數的優點：定義簡單，邏輯清晰。理論上，所有的遞歸函數都可以寫成循環的方式，但循環的邏輯不如遞歸清晰。

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使用遞歸函數需要注意防止棧溢出。在計算機中，函數調用是通過棧（stack）這種數據結構實現的，每當進入一個函數調用，棧就會加一層棧幀，每當函數返回，棧就會減一層棧幀(對比JavaScript的函數調用的作用域很類似)。由於棧的大小不是無限的，所以，遞歸調用的次數過多，會導致棧溢出。

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解決遞歸調用棧溢出的方法是通過尾遞歸優化，事實上尾遞歸和循環的效果是一樣的，所以，把循環看成是一種特殊的尾遞歸函數也是可以的。

尾遞歸是指，在函數返回的時候，調用自身本身，並且，return語句不能包含表達式。這樣，編譯器或者解釋器就可以把尾遞歸做優化，使遞歸本身無論調用多少次，都只占用一個棧幀，不會出現棧溢出的情況。

上面的fact(n)函數由於return n * fact(n - 1)引入了乘法表達式，所以就不是尾遞歸了。要改成尾遞歸方式，需要多一點代碼，主要是要把每一步的乘積傳入到遞歸函數中

尾遞歸調用時，如果做了優化，棧不會增長，因此，無論多少次調用也不會導致棧溢出。

「遺憾的是，大多數編程語言沒有針對尾遞歸做優化，Python解釋器也沒有做優化，所以，即使把上面的fact(n)函數改成尾遞歸方式，也會導致棧溢出。」

小結 使用遞歸函數的優點是邏輯簡單清晰，缺點是過深的調用會導致棧溢出。

針對尾遞歸優化的語言可以通過尾遞歸防止棧溢出。尾遞歸事實上和循環是等價的，沒有循環語句的編程語言只能通過尾遞歸實現循環。

Python標准的解釋器沒有針對尾遞歸做優化，任何遞歸函數都存在棧溢出的問題。

問題一：遞歸函數實現斐波那契數列

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4.python高級特性

python基礎知識有：數據類型、變量常量、語句和函數。

在Python中，代碼不是越多越好，而是越少越好。代碼不是越復雜越好，而是越簡單越好。

代碼越少，開發效率越高，但不一定執行效率越高。

4.1切片

4.2迭代

4.3列表生成式

4.4生成器

4.5迭代器

5.函數式編程

5.1函數式編程相關概念

函數是Python內建支持的一種封裝，我們通過把大段代碼拆成函數，通過一層一層的函數調用，就可以把復雜任務分解成簡單的任務，這種分解可以稱之為面向函數的程序設計。還有面比較舊的面向過程編程。 函數就是面向函數的程序設計的基本單元。

匯編語言是最貼近計算機的語言。

越低級的語言，越貼近計算機，抽象程度低，執行效率高，比如C語言；越高級的語言，越貼近計算，抽象程度高，執行效率低，比如Lisp語言。

函數式編程就是一種抽象程度很高的編程范式，純粹的函數式編程語言編寫的函數沒有變量，因此，任意一個函數，只要輸入是確定的，輸出就是確定的，這種純函數我們稱之為沒有副作用。而允許使用變量的程序設計語言，由於函數內部的變量狀態不確定，同樣的輸入，可能得到不同的輸出，因此，這種函數是有副作用的（有參數的概念）。

Python對函數式編程提供部分支持。由於Python允許使用變量，因此，Python不是純函數式編程語言。 具體介紹

5.2 高階函數

5.2.1基本概念

高階函數英文叫Higher-order function。高階函數就是以函數作為參數傳給另一個函數。

Python內置的求絕對值的函數abs()，加括號是調用，不加括號是函數本身內容。

5.2.2 map/reduce

5.2.3 filter

5.2.4 sorted

6.python模塊

6.1.模塊的基本概念

在計算機程序的開發過程中，隨着程序代碼越寫越多，在一個文件里代碼就會越來越長，越來越不容易維護。

為了編寫可維護的代碼，我們把很多函數分組（通常按照功能進行分組），分別放到不同的文件里，這樣，每個文件包含的代碼就相對較少，很多編程語言都采用這種組織代碼的方式（「模塊化開發」）。在Python中，一個.py文件就稱之為一個模塊（Module）。

一個復雜的Python程序一般是由團隊合作開發完成的，這就要求團隊成員各自負責部分Python程序的代碼編寫。

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例如在一個圖書館借書管理系統中，可能會把整個系統划分為圖書管理、借書管理、讀者管理、財務結算四個功能模塊，系統的每個功能模塊由團隊的一個成員負責編寫程序代碼。這就是模塊化編程的概念，模塊化編程既有利於把復雜的功能分解為簡單的功能，也有利於團隊成員工作的划分，而且能夠增加代碼的共用性和可讀性。既然是團隊合作編程，Python代碼就不能寫到一個文件中，至少每個團隊成員負責的那塊代碼要單獨建立一個代碼文件。

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book:書，書籍;borrow:借用;reader:讀者;finance:金融，財務;

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模塊化編程：實際上是從「邏輯上（或者說業務功能上」將代碼划分為多個代碼文件，這些代碼文件獨立完成程序的一些功能，但彼此也有交互。

最大的好處是大大提高了代碼的可維護性。其次，編寫代碼不必從零開始。當一個模塊編寫完畢，就可以被其他地方引用。我們在編寫程序的時候，也經常引用其他模塊，包括Python內置的模塊和來自第三方的模塊。

使用模塊還可以避免函數名和變量名沖突。相同名字的函數和變量完全可以分別存在不同的模塊中，因此，我們自己在編寫模塊時，不必考慮函數名和變量名字會與其他模塊沖突。但是也要注意，盡量不要與內置函數名字沖突。點這里查看Python的所有內置函數內置函數。

為了避免模塊名字的沖突，Python又引入了按目錄來組織模塊的方法，稱為包（Package）。

舉個例子，一個abc.py的文件就是一個名字叫abc的模塊，一個xyz.py的文件就是一個名字叫xyz的模塊。

現在，假設我們的abc和xyz這兩個模塊名字與其他模塊名字相同沖突了，於是我們可以通過包來組織模塊，避免沖突。方法是選擇一個頂層包名將兩個同名的模塊分隔開，比如mycompan

mycompany
├─ __init__.py
├─ abc.py
└─ xyz.py

引入了包以后，只要頂層的包名不與別人沖突，那所有模塊都不會與別人沖突。現在，abc.py模塊的名字就變成了mycompany.abc，類似的，xyz.py的模塊名變成了mycompany.xyz。

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請注意，每一個包目錄下面都會有一個__init__.py的文件，這個文件是必須存在的，否則，Python就把這個目錄當成普通目錄，而不是一個包。__init__.py可以是空文件，也可以有Python代碼，因為__init__.py本身就是一個模塊，而它的模塊名就是mycompany。(當我們僅指定包名未指定模塊名，默認導入的便是導入包下的__init__.py模塊)

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• 模塊名要遵循Python變量命名規范，不要使用中文、特殊字符；
• 模塊名不要和系統模塊名沖突，否則將無法導入系統自帶的內置模塊和已安裝第三方模塊，最好先查看系統是否已存在該模塊，檢查方法是在Python交互環境執行import abc，若成功則說明系統存在此模塊。

mycompany
 ├─ web
 │  ├─ __init__.py
 │  ├─ utils.py
 │  └─ www.py
 ├─ __init__.py
 ├─ abc.py
 └─ utils.py

mycompany.web也是一個模塊，對應的為啥是 web下面的__init__.py，而不是web下的別的

mycompany.web.a是web目錄下的a.py

mycompany.web.b是web目錄下的b.py

mycompany.web.c是web目錄下的c.py

mycompany.web其實完整的稱呼是mycompany.web.__init__.py

「這個init文件是python包結構的指向的默認文件，沒這個文件python就不承認這個web目錄是包了」

未指定具體的模塊，就使用默認的__init__.py，否則必須指定到具體的模塊

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使用package的具體方法：先創建一個叫mycompany的文件夾（這個就是包的名字了），然后在這個文件夾里建一個__init__.py的文件，然后在把你自己的py文件放進這個文件夾就可以了。注意你的py文件不要和Python自帶的模塊名沖突！ 我們可以自己創建一個package包，然后通過pipy將模塊發布出去。

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「另外就是python中的引入是非常靈活的，引入的方式有很多種！！」

6.1.1知識總結

每個包目錄下面都會有一個__init__.py的文件，這個文件是必須存在的，否則python就把這個目錄當成普通目錄，而不是一個包.

在python中，一個.py文件就稱之為一個模塊module,例如abc.py文件就是一個名字叫abc的模塊,如果abc.py在mycompany下(mycompany是一個包，有__init__.py文件)，那么abc.py模塊名就變成了mycompany.abc（要想使用包package，必須在該文件夾下創建__init__.py）

只要包的名字與其他包不沖突，包里面的模塊名和外部的模塊名有沖突也沒關系，但不推薦！

6.2.模塊的基本使用

6.2.1模塊的分類

模塊分為好幾種：

• 內置模塊：Python本身內置很多標准模塊，無需額外安裝就能使用，比如內建的sys，time等等
• 第三方模塊
• 自定義模塊

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
__author__ = 'Michael Liao'
import sys
def test():
    args = sys.argv
    if len(args)==1:
        print('Hello, world!')
    elif len(args)==2:
        print('Hello, %s!' % args[1])
    else:
        print('Too many arguments!')
if __name__=='__main__':
    test()

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第1行和第2行是標准注釋，第1行注釋可以讓這個hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上運行（不用在命令行前輸python直接運行，但是不支持Windows系統），第2行注釋表示.py文件本身使用標准UTF-8編碼；（不寫會出現中文亂碼）

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第3行是一個字符串，表示模塊的文檔注釋，任何模塊代碼的第一個字符串都（該字符串不是賦值）被視為模塊的文檔注釋；（如果想使用多行注釋可以使用三引號） 第4行使用__author__變量把作者寫進去，這樣當你公開源代碼后別人就可以瞻仰你的大名；

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以上就是Python模塊的「標准文件模板」，當然也可以全部刪掉不寫，但是，按標准辦事肯定沒錯。

使用任何模塊（不管是第三方還是內置還是自定義都需要引入）

import sys

導入sys模塊后，我們就有了變量sys指向該模塊，利用sys這個變量，就可以訪問sys模塊的所有功能。

sys模塊有一個argv變量，用list存儲了命令行的所有參數。argv至少有一個元素，因為第一個參數永遠是該.py文件的名稱

運行python3 hello.py獲得的sys.argv就是['hello.py']；

運行python3 hello.py Michael獲得的sys.argv就是['hello.py', 'Michael]。

if __name__=='__main__':
    test()

當我們在命令行運行hello模塊文件時，Python解釋器把一個特殊變量__name__置為__main__，而如果在其他地方導入該hello模塊時，if判斷將失敗，因此，這種if測試可以讓一個模塊通過命令行運行時執行一些額外的代碼，最常見的就是運行測試。（直接運行模塊時__name__置為__main__，而如果是將這模塊在其他地方進行引入，則__name__就不是__main__了，__name__有2個取值：當模塊是被調用執行的，取值為模塊的名字；當模塊是直接執行的，則該變量取值為：__main__）

"if __name__ == '__main__': " 實現的功能就是Make a script both importable and executable

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Make a script both importable and executable:使腳本可導入和可執行，同時保證導入情況下不會額外執行該模塊自身的行為

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問題一：python中三引號都有什么作用

問題二：__name__的取值到底怎么區分

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6.2.2.python作用域

在一個模塊中，我們可能會定義很多函數和變量，但有的函數和變量我們希望給別人使用，有的函數和變量我們希望僅僅在模塊內部使用。在Python中，是通過 「_前綴」來實現的。

正常的函數和變量名是公開的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；

類似__xxx__這樣的變量是特殊變量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊變量，hello模塊定義的文檔注釋也可以用特殊變量__doc__訪問，我們自己的變量一般不要用這種變量名；

類似_xxx和__xxx這樣的函數或變量就是非公開的（private），不應該被直接引用，比如_abc，__abc等；

private函數和變量“不應該”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因為Python並沒有一種方法可以完全限制訪問private函數或變量，但是，從編程習慣上不應該引用private函數或變量。

private函數和變量作用通常是作為其他公開函數的處理邏輯隱藏起來，所以我們不推薦將私有函數公開出去。這也是一種非常有用的代碼封裝和抽象的方法

外部不需要引用的函數全部定義成private，只有外部需要引用的函數才定義為public。（但這僅僅是口頭約束，實際上還是能進行被外界訪問的，這也是為什么是「不應該引入」，而不是不能）

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private 私有的，就是你的東西我們不應該拿，在現實中我們拿了就侵犯了你的隱私了，但是python沒有法律規定，只是從道德層面約束。

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6.3.安裝第三方模塊

合理使用第三方模塊能夠極大提高我們的開發效率！！

在Python中，安裝第三方模塊，是通過包管理工具pip完成的。

6.3.1 Windows系統安裝pip

在Python安裝中確保勾選了pip和Add python.exe to Path（兩個都點上）(安裝的時候除了勾選添加環境路徑按鈕，其他都默認就行)

判斷是否安裝成功（前提是pip所在路徑必須添加到系統環境變量中）：打開cmd命令窗口輸入pip，如果有顯示說明安裝成功。

安裝失敗：如果Windows提示未找到命令，可以重新運行安裝程序添加pip。

推薦一個強大好用的第三方插件---Pillow，Python Imaging Library（PIL）這是Python2下非常強大的處理圖像的工具庫。遺憾的是PIL目前只支持到Python 2.7，並且有年頭沒有更新了，因此，基於PIL的「Pillow項目」開發非常活躍，並且支持最新的Python 3。

第三方庫都會在Python官方的pypi.python.org網站注冊，要安裝一個第三方庫，必須先知道該庫的名稱，可以在官網或者pypi上搜索，比如Pillow的名稱叫Pillow，因此，安裝Pillow的命令就是：

pip install Pillow

常用第三方模塊：圖像處理工具Pillow，以及MySQL驅動程序，Web框架Flask，科學計算Numpy等。

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用pip一個一個安裝費時費力，還需要考慮兼容性。我們推薦直接使用Anaconda，這是一個基於Python的數據處理和科學計算平台，它已經內置了許多非常有用的第三方庫，我們裝上Anaconda，就相當於把數十個第三方模塊自動安裝好了，非常簡單易用。(安裝好Anaconda就相當於安裝好多個模塊)(但是安裝Anaconda會出現很多bug問題，具體請看：詳細安裝，介紹安裝和使用)(看別人出現好多問題，還是不要安裝為好)

❞

6.3.2模塊搜索路徑

當我們試圖加載一個模塊時，Python會在指定的路徑下搜索對應的.py文件，如果找不到，就會報錯：

>>> import mymodule
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named mymodule

默認情況下，Python解釋器會搜索當前目錄、所有已安裝的內置模塊和第三方模塊，搜索路徑存放在sys模塊的path變量中

>>> import sys
>>> sys.path
['', 'F:\\python\\python38.zip', 'F:\\python\\DLLs', 
'F:\\python\\lib', 'F:\\python', 'F:\\python\\lib\\site-packages']

如果我們要添加自己的搜索目錄，有兩種方法：

一是直接修改sys.path，添加要搜索的目錄：

>>> import sys
>>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')

這種方法是在運行時修改，運行結束后失效。

第二種方法是設置環境變量PYTHONPATH，該環境變量的內容會被自動添加到模塊搜索路徑中。設置方式與設置Path環境變量類似。注意只需要添加你自己的搜索路徑，Python自己本身的搜索路徑不受影響。

在 python 交互式環境中，可以通過導入 sys 模塊並修改 sys.path 的值，來添加模塊搜索路徑，但這只是臨時有效，交互式環境關閉后，sys.path 被重置為默認值。

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windows下的操作永久添加python模塊路徑的方法 import sys 並 sys.path 找到默認的python的路徑，如C:\Users\‘你的用戶名’\AppData\Local\Programs\Python\Python37\ 然后在硬盤對應位置找到這個目錄，然后在Python37\Lib\site-packages文件夾中，新建一個.pth 的文件，命名規則為 module_[modulename].pth ，例如，你需要通過 import hello來調用這個目錄，你可以將其命名為 module_hello.pth 然后記事本打開，里面填寫添加個人module的目錄*/*直接在windows資源管理器的地址欄復制即可*/* ，如E:\codes\python保存即可。

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