Python学习笔记——⼊门（IDLE的使⽤、标准库和模块、测试和调试、虚拟编
程环境）
使⽤IDLE
IDLE是python集成开发环境，包括编辑器、调试⼯具、Python shell、Python 3在线⽂档集
⽅式⼀：⽤python shell运⾏代码(>>>提⽰窗⼝)
Python Shell是⼀个REPL环境（read-eval-print-loop，⼀个交互式编程⼯具），⽤来运⾏ Python代码段，通常⼀次运⾏⼀条语句。Python shell允许在编写代码的同时尝试运⾏：在标识符>>>后输⼊代码会被⽴即执⾏
ps.Python Shell的交互式很有⽤。想要确定解决某个特定问题所需的代码时， Python程序员通常更倾向于在shell上试验代码段
⼀些python shell(>>>提⽰窗⼝)使⽤技巧：
键⼊⼀些代码后，TAB可显⽰代码提⽰
键⼊⼀些代码后，Alt+/可⾃动补全（若不是想要的，再按Alt+/取消）
Alt+P可回忆之前键⼊的前⼀语句(即Previous)
Alt+N可前进⾄下⼀语句(即Next)update语句关联更新
Ctrl+]可将选中的⽂本增加缩进
Ctrl+[可将选中的⽂本减少缩进
Alt+3加注释，Alt+4去掉注释vue解决跨域
Ctrl+Z可撤销修改
Ctrl+Shift+Z可重做
修改以上快捷键：选择Options -> Configure IDLE -> Keys
配置⾃⼰喜欢的字体：在shell中选择Options -> Configure IDLE，将字体替换为常⽤的Consolas
获取Python⾃带的帮助：
键⼊dir(xxx)可查看Python中与某个东西相关的所有属性；
键⼊help(xxx)可获得相关的Python帮助⽂档；
键⼊help()进⼊帮助模式，>>>变为help>，输⼊内置函数名获得相关帮助，输⼊quit退出
#查看random模块的所有属性和⽅法
>>>dir(random)
['BPF','LOG4','NV_MAGICCONST','RECIP_BPF','Random',
'randint','random','randrange','sample','seed',
'uniform','vonmisesvariate','weibullvariate']
#查看randint函数的帮助⽂档
>>>help(random.randint)
Help on method randint in module random:
python在线编辑器python3
randint(a, b) method of random.Random instance
Return random integer in range[a, b], including both end points.
⽅式⼆：⽤⽂本编辑窗⼝运⾏代码
在IDLE中选择File -> New File，可以创建⽂本编辑窗⼝；
在⽂本编辑窗⼝中，选择Run -> Python Shell可以返回python shell；
⽂本编辑窗⼝可以⽤来编写完整的 Python程序；保存程序后，按下F5可运⾏程序
⼀些python shell使⽤技巧：
缩进整个代码组：选中多⾏代码后，在⽂本编辑窗⼝选择format -> Indent Region
回缩整个代码组：选中多⾏代码后，在⽂本编辑窗⼝选择format -> Dedent Region
混⽤tab和空格导致代码⽆法运⾏，要修复缩进格式：全选代码后，在⽂本编辑窗⼝选择format -> Untabify Region
注意区别：
python shell⼀次只能运⾏⼀条语句（或⼏⾏for代码组，这需要按两次回车才能运⾏），不能运⾏整个程序；
因此有多⾏代码时，⼀般先在编辑窗⼝写好再运⾏，⽽不在shell中运⾏
python shell中，输⼊变量、表达式、函数，都能直接显⽰它的值或结果，⽽在⽂本编辑窗⼝中，同样的语句可能需要加上print()才会显⽰另外，除了⽤IDLE，还可以直接在系统命令⾏运⾏Python，也能访问>>>提⽰窗⼝
IDLE适合实验⼩的代码段，运⾏pip、Flask等应⽤，应该在操作系统的命令⾏上直接通过解释器运⾏代码：在⽬标.py程序所在⽂件夹中长按shift键，同时单击⿏标右键，在菜单中选择Open Command window here（在这⾥打开命令PowerShell窗⼝）在这个命令提⽰窗⼝中键⼊下⾯的命令：
py -3 xx.py
从⽽让python解释器运⾏xx.py中的代码
python的代码运⾏机制
Python的运⾏⽅式与C语⾔不同，python没有main()函数，也没有编辑→编译→链接→运⾏过程。Python中没有将源代码编译为“可执⾏代码”的概念
使⽤ Python时，只需要编辑和保存代码，然后⽴即运⾏。Python解释器直接对⽂件从上到下开始运⾏代码，⼀次执⾏⼀⾏
IDLE代替程序员与 Python解释器交互，解释器会为你⾃动完成编译→链接→运⾏过程。这使你能够集中精⼒编写你的代码。
“Python”是编程语⾔的名字，⽽“IDLE”是内置的集成开发环境Python IDE的名字。
安装 Python3时，还会安装⼀个Python解释器，解释器的名称也叫“Python”，正是这个解释器在运⾏你的 Python代码。Python标准库与模块
Python标准库是⼀组丰富的软件模块，提供了⼤量预建、⾼质量的可重⽤代码。
标准库由许多不同的模块组成；⽽⼀个模块则是函数的⼀个集合
import⽅法⼀：直接导⼊模块(或⼦模块)
import的第⼀种⽤法是导⼊模块
采⽤这种⽅式导⼊时，在使⽤函数时要⽤模块名加以限定
也就是说，必须使⽤点记法来访问模块的函数。如下⾯的os.getcwd()
>>>import os
>>> os.getcwd()
'C:\\Users\\13272\\Desktop'
从datetime模块导⼊datetime（同名）⼦模块
>>>from datetime import datetime
>>> day()
datetime.datetime(2021,10,17,14,19,13,294843)
import⽅法⼆：将模块中的函数导⼊程序的命名空间
第⼆种⽤法把⼀个指定的函数导⼊到程序的命名空间（命名空间的概念在 Python中很重要，因为它定义了运⾏代码的上下⽂）
这允许我们直接调⽤这个函数，⽽不必将函数链接回所导⼊的模块(⽆需限定)
（直接写getcwd()⽽不⽤写成os.getcwd()）
从os模块导⼊getcwd函数
>>>from os import getcwd
>>> getcwd()
'C:\\Users\\13272\\Desktop'
注意，不要在函数内部放任何 Import语句
access局域网数据库共享解释器在你的代码中遇到⼀个 import语句：
如果 import语句在函数之外，这个⾏为没有什么问题，因为所导⼊的模块（通常）只读⼀次，然后执⾏⼀次不过；
如果 import语句出现在⼀个函数内部，那么每⼀次调⽤这个函数时都会读⼊和执⾏。这是⼀种极为浪费的做法（尽管解释器不会阻⽌这样做）
import其他写法
>>>from os import*#相当于引⼊了所有模块
>>> getcwd()
'C:\\Users\\13272\\Desktop'
>>>import os as o #⽤⾃定义的名称来称呼⼀个库
>>> o.getcwd()
'C:\\Users\\13272\\Desktop'
更多实⽤的标准库
>>>import time
>>> time.sleep(3)#让程序暂停运⾏3秒
>>>import random
>>> random.randint(1,5)#获取随机数
3
collections模块提供可导⼊的数据结构（基于内置的列表、元组、字典和集合）
OrderedDict：这个类会维持插⼊顺序。
Counter：这个类会让计数变得极其容易。
ChainMan：组合⼀个或多个字典，使它们看上去就像⼀个字典
itertools提供了⼀组丰富的⼯具，可以⽤来建⽴定制迭代
还应该考虑product, permutations和combinations，这些模块会让你很轻松，⽽不再需要编写那些循环代码
functools提供了⼀组更⾼阶函数（取函数对象作为参数的函数）
docker中文文档例如partial函数能让你“冻住”⼀个已有函数的参数值，然后⽤你选择的⼀个新名字调⽤这个函数（调⽤时固定部分参数，只需传⼊另⼀部分参数）
测试和调试
⾃动测试⾮常重要，可以花些时间了解如何利⽤Python的标准库来更容易地测试代码。
doctest：这个模块允许你把测试嵌⼊在模块的 docstrings中，⽤过 doctest模块的⼈都很喜欢这个模块
unittest：类似其他编程语⾔的unittest库， Python提供了它⾃⼰的版本
unittest模块的⼯作与其他语⾔中的⼤多数其他“ unittest”库很相似，很多Pyhon程序员抱怨说这个库没有太多 Python特点。因此，⼜创建了⾮常流⾏的py.test
pdb是⼀个功能⾮常完备的 Python内置提供的调试器
aga是什么氨基酸的缩写可以从命令⾏运⾏pdb：py -3 -m pdb xxx.py
也可以在>>>提⽰窗⼝与pdb交互，可以设置断点、跳过、运⾏等
另外，PyLint代码分析⼯具会分析你的代码，在你第⼀次运⾏代码之前会告诉你代码可能存在什么问题
虚拟编程环境
⼀份代码需要安装第三⽅模块的某个版本，⽽另⼀份代码需要安装同⼀个第三⽅模块的另⼀版本。想要在同⼀台计算机上，同时运⾏这两份代码，会遇到问题：Python解释器不⽀持安装不同版本的第三⽅模块。
利⽤虚拟环境，你可以创建⼀个全新的“⼲净”的 Python环境
可以把第三⽅模块安装到⼀个虚拟环境，⽽不影响另个虚拟环境
且⼀台计算机上可以有多个虚拟环境，只需激活想要使⽤的虚拟环境就可以完成切换
两种实现虚拟环境的⽅案：
1. 使⽤这是 Python3标准库提供的虚拟环境技术venv
venv的更多信息：
2. 也可以从PyPI安装virtualenv（它与venv完成的⼯作相同，不过有更多的特性）
virtualeny的更多信息：

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