写给初学者的Python 与pip 安装教程
写给初学者的Python 与pip 安装教程
在Python编程中，安装包（package）是⼀个重要的环节。Python本⾝提供了pip这⼀安装和管理包的便捷⼯具，然⽽⽬前⽹上所能到的有关pip的中⽂资料，⼤多数在实际操作中都不能得到理想的结果。这是⼀篇⾯向Python新⼿的简单教程，在介绍了Python的安装和配置后，笔者试将个⼈在Windows平台上使⽤pip的经验与⼤家分享，希望对⼤家有所帮助。
第⼀步：安装Python
注：红线所画出的是笔者电脑安装Python3.5的位置，对于Python3.6同样有类似效果。⼤家也可以在PATH中新建系统变量位置，但是注意，在win10以前的系统中，不同的PATH变量之间是只能以分号间隔来区分的，所以请在添加环境变量的同时，不要改动原有的环境变量，以免造成不必要的⿇烦。
第⼆步 使⽤pip
如
各编程语言的主要领域对于whl⽂件，cp后⾯指的是版本号，如cp35代表适⽤于Python3.5，win32代表32位系统，注意你所安装的Python是基于32位系统还是64位系统的，以下载对应的whl⽂件。
identitying
注意：虽然numpy可以直接通过第⼀种⽅法下载安装，但是另⼀个重要的Python库scipy是基于添加了mkl（math kernel library）的numpy，⽽直接⽤pip下载的numpy不包含mkl，因⽽会影响到接下来安装scipy，因此建议采⽤这种⽅式下载numpy ，对于其他包则建议使⽤pip进⾏安装，因为许多常⽤的python库会依赖⼀些⼤家不太熟悉的“⼩库”，pip在安装时如果发现您的电脑⾥缺失这些依赖库，就会顺便帮您安上。
python入门教程非常详细下载
在安装完成后，如果输⼊
这样的测试语句不报错，则说明安装成功。
常见问题
关于Python 的IDE 的问题python -m pip install <package name>
python -m pip install C:\Users\lenovo\Downloads\numpy -1.13.1+mkl-cp35-cp35m-win32.whl
import  numpy
import  matplotlib as  mpl
Python⾃带⼀个简单的IDE，许多Python教程会建议⼤家使⽤Anaconda或Pycharm等更加“强⼤”的IDE，就像我们习惯⽤VS编写
C/C++，⽤MyEclipse编写Java⼀样；但是Anaconda或Pycharm往往附带了⼤量我们⽤不上的package，所以从我个⼈⽽⾔，其实更倾向于使⽤代码编辑器+python extension的⽅式编辑代码，在命令⾏中运⾏。
# ⼀⾏python代码画⼼形
print('\n'.join([''.join([('Love'[(x-y)%7]if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3<=0else' ')for x in range(-30,30)])for y in range(15,-15,-1)]))
像notepad++，sublime text等代码编辑器都提供了python插件，以更好的编写和调试python代码，但个⼈更推荐巨硬家的VSCode，若仅就python⽽⾔，VSCode的python extension更便捷，对初学者更为友好。
常⽤的Python第三⽅库
以下所列出的库是Python中⼀些常⽤的函数库，它们都不是Python本⾝⾃带，可以通过pip下载。具体的安装⽅式和使⽤⽅法在对应的tutorial中有详细的讲解：
NumPy，⽤于数组和矩阵处理
Matplotlib，⽤于绘图
SciPy，Python科学计算库，基于Numpy+mkl
以上三个库是最为⼴泛运⽤的Python科学计算库，在长期发展中取得了巨⼤的成功，⼏乎已经成为业界标准Pandas，⽤于统计和数据处理
SymPy，⽤于符号计算
Scikit-learn，Python的机器学习库，基于numpy和SciPy，安装命令是
-m pip install scikit-learn
调⽤命令是
import sklearn
tensorflow，深度学习函数库，基于numpy和SciPy，由Google研发，⽤C++编写，⽬前最⼴泛使⽤的深度学习框架之⼀；尽管提供python，c++，matlab和Java等语⾔的接⼝，但python依然是TensorFlow（以及其他深度学习框架）推荐的开发语⾔。安装TensorFlow的过程⽐较复杂，建议参考TensorFlow官⽹。
另外，由于TensorFlow的函数接⼝较为复杂，python中还有⼀些package对TensorFlow进⾏了⾼级别封装，其中TensorLayer对初学者较为友好，且速度相对较快，以下⽂字摘⾃
TensorLayer 是为研究⼈员和⼯程师设计的⼀款基于Google TensorFlow开发的深度学习与强化学习库。它提供⾼级别的（Higher-Level）深度学习API，这样不仅可以加快研究⼈员的实验速度，也能够减少⼯程师在实际开发当中的重复⼯作。 TensorLayer⾮常易于修改和扩展，这使它可以同时⽤于机器学习的研究与应⽤。此外，TensorLayer 提供了⼤量⽰例和教程来帮助初学者理解深度学习，并提供⼤量的官⽅例⼦程序⽅便开发者快速到适合⾃⼰项⽬的例⼦。
nltk，⾃然语⾔处理库，基于numpy和SciPy
PIL，Python图像处理库，基于numpy，实现基本的图像处理操作，安装命令是
-m pip install pillow
调⽤命令是
import PIL
OpenCV，著名的图像处理库，基于numpy，opencv本⾝提供了C++, Java与Python接⼝，也可以通过pip下载OpenCV的whl⽂件，安装命令是
-m pip install opencv
调⽤命令是
import cv2
wxPython，Python GUI编写，是可视化库wxWidgets的Python版，安装命令是
-m pip install wxpython
调⽤命令是
import wx
@echo off
"C:\Python36-32\" %1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 %8 %9
在该⽬录下⽤cmd执⾏
pyuic5 -o x.py x.ui
即⽣成对应python代码，添加主函数即可运⾏。
ScraPy，Python爬⾍框架
Jupiter Notebook，它的功能主要是编写交互式的python⽂档，并⽀持将⽂档输出为HTML、markdown、tex和PDF等
py2exe和pyinstaller是两个常⽤的把Python脚本封装为EXE的库
OpenGL，著名的图形学函数库，可以下载其whl⽂件使⽤
Django & Flask，两个常⽤的Python web框架库
pyecharts ，⼀个⽤于⽣成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的⼀个数据可视化 JS 库。⽤ Echarts ⽣成的图可视化效果⾮常棒，这个package是为了与 Python 进⾏对接，⽅便在 Python 中直接使⽤数据⽣成图，成为matplotlib的有⼒补充。给出了详细的说明。
……
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关于pip与easy-install的⽐较
对象模型描述什么建议使⽤pip，相⽐于easy-install，pip的功能更加强⼤，对⽤户更加友好，且Python3可以⾃动安装pip
关于Python2和Python3的⽐较
关于Python2和Python3的区别此处不再赘述，需要指出，Python3编译器的鲁棒性更强，安装过程对⽤户更为友好，对中⽂字符⽀持更友好，也⼀定程度上代表了未来Python的发展⽅向。绝⼤多数Python第三⽅库都已经对Python3提供⽀持，许多常⽤package（包括NumPy，matplotlib，SciPy，pandas等等）的python2版本都将停⽌维护，因此个⼈认为应当⽤Python3，⽽且是Python3.5+进⾏学习和开发。spring提供jms层的抽象正确吗

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