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<br>
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pipenv update --outdated   #查看所有需要更新的包：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