Python 基础指令以及库管理工具pipenv
一、Python介绍
1、 Python 的优点之一是特别擅长数据分析，所以广泛应用于人工智能、机器学习等领域，如机器学习中 TensorFlow 的框架，就是用 Python 写的。
但是涉及到底层的矩阵运算等等，还是要依赖于 C++ 完成，因为 C++ 的速度快，运行效率更高。
在掌握必要的基础时，就得多上手操作了，比方说，你可以自己动手编程做一个简易的计算器。
2、一名优秀的程序员，一定遵守编程语言的代码规范。
像 Facebook 的工程师，每次写完代码都必须经过别人的 review 才能提交。
如果有不遵守代码规范的例子，哪怕只是一个函数或是一个变量的命名，我们都会要求原作者加以修改，严格规范才能保证代码库的代码质量。
3、Jupyter Notebook （https://jupyter.org/）
Jupyter 官方的 Binder 平台（介绍文档：https://mybinder.readthedocs.io/en/latest/index.html）
https://mybinder.org/
Google 提供的 Google Colab 环境（介绍：https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb）
安装：https://jupyter.org/install.html
运行：https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/running.html#running
4、Python库 安装
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud
二、Python基础指令
## Python 基础指令 ```Shell $ pip install ipython==5.0.0 # 安装指定版本的python第三方库 $ python --version #查看版本 $ which python # 查看python位置 $ conda create -n py27 python=2.7 #用anaconda 安装python2.7 $ source activate py27 #切换到2.7版本 ```
正则表达式 ？P<name>
print(re.sub('(?P<value>\d+)', double, 'A23G4HFD567'))
?P<value>的意思就是命名一个名字为value的组，匹配规则符合后面的/d+
三、pipenv
pip install pipenv #安装 pip install --user --upgrade pipenv #需要更新pipenv的时候，运行
pipenv install requests # 安装库 pipenv install requests==2.13.0 #安装库时指定版本号 pipenv uninstall requests #卸载库 pipenv update --outdated #查看所有需要更新的包： pipenv update pipenv update <包名> ## 如果项目中有requirements.txt文件，pipenv会在安装的时候自动导入。如果需要导入其他位置的requirements.txt，可以用下面的命令： pipenv install -r path/to/requirements.txt
参考:
