Python 介绍和环境准备
一、概述
Python 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解释性编程语言。
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Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
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Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
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Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
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Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，非常友好，非常容易入门。
二、Python 应用领域
Python 作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
Python 有着非广泛的应用，几乎所有大中型互联网公司都在使用 Python，例如国外的 Google、Youtube、Dropbox，国内的百度、新浪、搜狐、腾讯、阿里、网易、淘宝、知乎、豆瓣、汽车之家、美团等等，Python 帮助它们完成了各种各样的任务。
1） Web应用开发
在 Web 开发领域，Python 绝对是一颗冉冉升起的新星。尽管 PHP、JS 目前依然是 Web 开发的主流语言，但 Python 上升势头非常猛劲。尤其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、Flask、Tornado、Web2py 等等），程序员可以更轻松地开发、管理复杂的 Web 程序。
2）自动化运维
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所谓自动化运维，实际上就是利用一些开源的自动化工具来管理服务器，比如业界流行的 Ansible（基于Python开发），它能帮助运维工程师解决重复性的工作。
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Python 作为一种脚本语言，提供了诸多方便与服务器交互的软件包，比如 Python 标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。
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一般来说，Python 编写的系统管理脚本，无论是可读性，性能、还是代码重度和扩展性等方面，都要优于 shell 语言编写的脚本。
3）网路爬虫
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Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。
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从技术层面上将，Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
【温馨提示】爬虫不限于任何语言，只不过python在爬虫领域更具优势，因为有丰富的类库和工具函数。
4）人工智能领域
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人工智能是当前非常火的一个研究方向，如果要评选当前最热门、工资最高的 IT 职位，那么一定非人工智领域的工程师莫属，但是要求也是不低的，跟算法紧密关联。
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人工智能的核心是机器学习，机器学习的研究可分为传统机器学习和深度学习，它们两者被广泛的应用于图像识别、智能驾驶、智能推荐、自然语言处理等应用方向。
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在众多编程语言中 Python 绝对是人工智能的首选语言，这是因为 Python 在机器学习和深度学习方面有着非常出众的优势。可以这么说，人工智能已经无法离开 Python 的支持，总结原因大致有以下几点：
- 目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如 Google 的 TransorFlow（神经网络框架）、FaceBook 的 PyTorch（神经网络框架）以及开源社区的 Karas 神经网络库等，都是用 Python 实现的；
- 微软的 CNTK（认知工具包）也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python 作为第一级语言进行支持；
- Python 擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。
5）科学计算
自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。并且，和其它解释型语言（如 Shell、JS、PHP）相比，Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，这可以满足 Python 程序员编写科学计算程序的需求。
三、Python 环境准备
下载地址：https://www.python.org/downloads/
1）Linux 平台安装 Python
linux环境的话，安装python就非常简单了，一般centos7自带了python2，而centos8自带了python3，就算没有自带，安装也是非常简单，安装命令如下：
# 新查看系统是否有可用的python3安装包
yum list python3
# 如果没有可用的python3 安装包，则先安装一个 epel-release 的软件包，装上了 EPEL之后，就相当于添加了一个第三方源。
yum -y install epel-release
# 安装python3
yum install -y python3 python3-devel
# 安装pip
yum install -y python3-pip
【温馨提示】
- python-dev或python-devel称为是python的开发包，其中包括了一些用C/Java/C#等编写的python扩展在编译的时候依赖的头文件等信息。
- 比如我们在编译一个用C语言编写的python扩展模块时，因为里面会有#include<Python.h>等这样的语句，因此我们就需要先安装python-devel开发包。
- 如果想要安装其它版本的python，可以选择离线安装，这里就不讲怎么离线安装python了，其实离线安装也是非常简单的。
2）Window 平台安装 Python
下载地址：https://www.python.org/downloads/windows/
把exe安装包下载下来就是傻瓜式安装了，非常检查，有两种安装方式，一种是自动安装包含一些工具，一种是自定义安装。
3）安装 python IDE（PyCharm）
下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
这里安装社区版，专业版是需要收费的。其实社区版也够用了。有条件的可以选择专业版，或者去网上找专业版的破解版。安装也是傻瓜式的安装了。
4）PyCharm 关联 Python 环境
File-》Settings-》Project:项目名称-》Python Interpreter
添加python环境
5）python virtual environment
1、Python 虚拟环境介绍
Python 虚拟环境是一个隔离/独立的python开发环境，和系统python环境可以完全隔离，互不相关，相当于多了一个python开发环境。
python virtual environment优缺点？
- 优点：每个虚拟环境之间，以及虚拟环境和系统环境之间是完全隔离的，不同虚拟环境中，你可以安装不同版本的模块，就仿佛你可以同时拥有N多个不同的python开发环境。
- 缺点：每次进入某个虚拟环境之前，都要使用
source命令激活。每次使用完，都要使用deactivate命令退出。
2、 安装虚拟环境
python有两个模块可以用于创建和管理python虚拟环境：
- venv；
- virtualenv；
其中，venv模块在python3.3以上的版本可以使用，而virtualenv在python2.7+和python3.3+都可以使用。
默认的系统python中是没有安装以上两个工具的，需要使用以下命令安装：
#安装venv
sudo yum install python3-venv
#安装virtualenv
pip install virtualenv
#或者
pip install virtualenv
3、简单使用
#安装python2.7虚拟环境
virtualenv /home/test/env
#安装python3.7虚拟环境
virtualenv --python=python3.7 /home/test/env3
使用venv
venv只有python3可以使用，因此只能创建python3的虚拟环境，创建命令如下：
python3 -m venv /home/test/env3
【温馨提示】其中，python3 -m venv是死命令，最后的安装路径自己指定。
4、激活与退出虚拟环境
【激活虚拟环境】
安装好虚拟环境之后，每次使用该虚拟环境前需要使用source命令激活它。假设前面我在/home/test/env3/目录下安装了python3.5的虚拟环境，现在我使用以下命令激活它：
python3 -m venv /home/test/env3
source /home/test/env3/bin/activate
【退出虚拟环境】
使用完该虚拟环境之后，你需要在命令行输入deactivate命令来退出该虚拟环境：
deactivate
# 执行上面的命令之后就回到了正常的系统python环境中。
# 由于你创建该虚拟环境的目的是为了跑某个项目的程序，现在该项目做完了，不需要该虚拟环境了，你可以把该虚拟环境直接删除
rm -r /home/test/env3
Python的介绍和环境准备就先到这里了，有疑问的小伙伴环境给我留言，也可以关注我的公众号【大数据与云原生技术分享】进行技术交流~
