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数据分析、科研绘图、爬虫编写......代码基础是我们这个时代学习科研一种必备的技能。
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你是否对科研图片与数据处理感到苦恼？
VS Code还是Pycharm？你是否会纠结于使用哪个python 编辑器？又应如何安装使用呢？
本期推送，我们给大家带来Python入门的介绍~
目录：
1. 什么是python？
2. python应用领域
3. python基础配置
-安装
-交互式窗口与脚本文件
-VS Code & PyCharm
4. python上手
-虚拟环境与包
-基础语法
-生成式人工智能
#1
什么是python？
Python 是一门优雅而健壮的编程语言，由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计。它继承了传统编译语言的强大性和通用性，同时也借鉴了脚本语言和解释语言的易用性。
Python被设计成是 “符合大脑思维习惯” 的，采用极简主义的设计理念，加以统一规范的交互模式。这使得Python易于学习、理解和记忆。Python 开发者的哲学是 “用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。
Python-优点
● 简洁易懂： Python是一种代表简单主义思想的语言，语法设计具有很强的可读性，风格清晰划一、强制缩进，使用时无需考虑诸如内存等底层细节、可专注于编写代码逻辑本身。
● 开发速度快：简洁的语法、动态的类型、无需编译、丰富的库支持等特性使得Python往往只要几十行代码就可以开发出需要几百行C代码的功能。
●解释型语言：不需要编译成二进制代码，开发过程中无需编译环节。
●交互式语言： 可在终端提示符 >>> 后直接输入并执行代码。
●面向对象: 既支持“面向过程”、也支持“面向对象”。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。
●可扩展可嵌入: 基础代码库覆盖了正则表达式、网络、多线程、GUI、正则表达式、网络编程、数据库、等领域。除了内置的库外，Python还有大量的第三方库可直接使用，例如在web领域、数据分析领域等，Django、TruboGears、Pylons等框架可辅助快速开发。
● 跨平台: C 的可移植性，使得Python 可以运行在任何带有ANSI C 编译器的平台上，包括Linux、windows、MacOS、Unix等。
● 初学者语言：支持广泛的应用程序开发，包括文字处理到浏览器架构、游戏等。
Python-缺点
● 运行速度较慢：由于解释型语言需逐行翻译为CPU能理解的机器码、而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以和C/C++程序相比，Python的运行速度较慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。对于某些对运行速度要求很高的情况，可使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。
● 代码不能加密：发布Python程序实质上相当于发布源代码，而C语言发布的是编译后的机器码，要从机器码完整反推出C代码是不可能的。
#2
python应用领域
由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论均使用Python语言讲授。
对于科研而言，Python的应用非常广泛。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
#3
python基础配置
3.1 Python 安装
目前，Python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，这两个版本是不兼容的。由于3.x版越来越普及，我们的教程将以最新的Python 3.12版本为基础。请确保你的电脑上安装的Python版本是最新的3.12.x。
在Mac上安装Python
如果你正在使用Mac，系统是OS X>=10.9，那么系统自带的Python版本是2.7。要安装最新的Python 3.12，有两个方法：
- 方法一：从Python官网下载Python 3.12的安装程序，下载后双击运行并安装；
- 方法二：如果安装了Homebrew，直接通过命令brew install python3安装即可。
在Win上安装Python
同样从Python官网下载Python 3.12的安装程序，在安装时记得勾选 Add To Path，将安装路径保存为系统环境变量。
什么是环境变量？
可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/，在了解环境变量的基本概念后，如果你忘记了在安装时将 Python 所在路径添加到环境变量中，可以自行尝试将其添加入 Path。
3.2 交互式窗口与脚本文件
基于解释型语言的特点，Python 代码可以分为交互式窗口和脚本文件两种执行方式。
● 交互式窗口：如在命令行输入 python，即可进入交互式窗口，此时如同“问答”一般，输入一行代码后，Python 立刻执行该行代码并给出返回值。退出界面的方法是按 Ctrl+D 或者执行 exit()（Windows 用户请使用 Ctrl+Z）
● 脚本：经典运行方法 python，Python 会将整个脚本按照语句的顺序依次从头到尾执行。对于各种工程项目来说，我们自然是选择用脚本文件来存储代码，方便我们进行每一次调用。而针对初学者来说，我们大可尝试用交互式窗口来入门。后续附代码的部分，如果出现了顶格 >>> 的情况，则暗示这是一个交互式窗口，有 >>> 的是代码，其他的是执行代码的输出。
那么，我们应该在哪里编写和调试脚本文件呢？接下来我们介绍两个最常用的python集成开发环境。
3.3 Python IDE:VS Code
Visual Studio Code(简称VSCode)是一款由微软开发的免费开源代码编辑器。它支持多种编程语言，包括Python。VSCode以其简洁的界面、强大的功能和优秀的性能而受到开发者的青睐。同学们可以前往VS Code官网进行下载。
VS Code安装与基础使用
打开VS Code，完成新手教程后，点击左侧工具栏中的Extensions（插件）按钮，安装python插件，这款插件能让你在VS Code中使用python编程。当然，VS Code中也有很多非常实用的插件，可以参考xx专栏。
3.4 Python IDE:PyCharm
PyCharm是一款非常好用的Python IDE，由JetBrains开发而成，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，支持Django框架下的专业Web开发。
相较于VS Code而言，PyCharm环境管理更为便捷、无需自行构建IDE即可使用、安装插件与运行扩展较为便捷，对新手十分友好，且在大项目文件开发中具有较强优势；但占内存较大。
Pycharm安装与基础使用
！！！清华全校师生自2024年4月11日起，可以通过校园正版软件服务，获取专业版JetBrains系列软件。
详细教程可参考：
网管通知 | JetBrains系列软件来袭！！！
PyCharm的安装过程中建议修改安装路径、尽量不要放在C盘占用内存。其他设置如下，记得一定要勾选Add "bin" folder to the PATH。安装完成后需要重启系统（Reboot），如有不便可选择稍后手动重启。
安装完成后，可进行如下基础设置：
●解释器配置：执行Python代码必须要用到解释器，也就是用到的python版本。
可以在左上角File ->settings的 Project 项目名 - > Project Interpreter中进行设置，如下图。
● python文件默认编码：可在左上角File -> Editor -> File Encodings -> Global Encoding和Project Encoding选择需要的字符编码，通常会使用UTF-8编码
完成基础设置后，即可创建Python项目编写程序啦~
● 创建项目：点击左上角File--> New Project --> 创建一个新的项目，右键单击项目名 --> new --> python file --> 输入hello，即可创建一个hello.py文件。
●运行代码：点击右上角的小三角即可运行撰写的代码、并在下方终端中查看运行结果。
#4
python上手
4.1 虚拟环境与包
在说虚拟环境之前，我们先介绍什么是包。
包其实也是python代码，是由别人写好，发布给大家使用的整体。我们在写python的时候，常常要引入一系列的包，这避免了我们自己写很多代码（比如你要写一个求平均数的，那就导入一个拥有求平均数功能的包）诸如import xxx、from xxx import xx，都是在导入包。
在Python开发中，我们经常需要使用各种包来完成不同的任务。然而，包是有版本的，一个作者在发布了一个包之后，发现有bug、想更新功能，就会不断迭代版本。我们在写不同的项目可能需要同一个包的不同版本。比如做项目A要用包a1.0，做项目B时要包a2.0版本，这就导致了一个问题:如果我们已经安装了包a1.0，那么项目B可能就无法正常工作了。因为同一个包的不能同时存在多个版本！
为了解决这个问题，我们可以为每个项目创建一个独立的Python运行环境，称为虚拟环境。在虚拟环境中，我们可以安装特定版本的库，而不会影响其他项目。具体步骤如下：
虚拟环境创建与设置
● 进入目录：打开命令行，进入你想要创建虚拟环境的目录。如果这里显示的不是你想要创建虚拟环境的目录，请从VSCode先打开想要创建虚拟环境的目录，再打开终端
●创建虚拟环境：在命令行执行以下命令，创建名为myenv的虚拟环境: python -m venv xiuzhong 这里“xiuzhong”可以是任何你想给你的虚拟环境起的名字。创建完成后，你会在当前目录下看到一个名为xiuzhong的文件夹，其中包含了虚拟环境的文件。
●激活虚拟环境：建好虚拟环境后，我们需要激活它，以便在其中安装和使用包。激活方法因操作系统而异：
Windows下: xiuzhong\Scripts\activate
MacOS下: source xiuzhong/bin/activate
激活后，你会发现命令行提示符前面多了一个(xiuzhong)前缀，表示你正在虚拟环境中操作。
VS Code右下角也会出现这个虚拟环境的名称：
如果出现的不是新创建的这个虚拟环境，点击它，会在中上方出现一个提示窗。点击提示窗右上角的圆圈刷新一下，就会发现你刚刚创建的虚拟环境就出现了。
●安装包：激活虚拟环境后，我们可以使用pip命令在其中安装所需的包，例如：
pip install pandas
如果咔咔咔输出了一堆东西，说明安装成功了。
#镜像源配置：如果你安装的速度过慢，是因为这些包很多都是国外的，可以在上述命令后面加一句pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，意思是从咱清华的镜像源进行下载。
# bug：如果你在之后跑代码的时候，出现了以下报错（“No module named xxx”），则一般是你这个包没安装到位，你需要百度以下这个xxx应该如何安装（通常情况就是pip install xxx，偶尔会有一些不一样比如cv2这个包要使用pip install opencv-python才能安装）
●退出环境：在虚拟环境中工作完成后，我们可以使用以下命令退出：
deactivate
这样命令行提示符前面的xiuzhong不见就说明已经退出虚拟环境了。
4.2 基础语法
●输入输出：在 Python 中实现输入和输出是通过内置函数来完成的。
- 输入：input() 函数：这个函数允许程序暂停并等待用户输入。用户输入的内容将以字符串的形式返回。
- 输出：print() 函数：这个函数用于将信息输出到控制台。你可以输出字符串、数字、变量以及更复杂的数据结构
- 文件的输入输出：要从文件读取内容或者向文件写入内容，可使用 open() 函数来打开文件，然后使用文件对象的方法来读取或写入。
● 变量创建：Python可以直接给一个变量赋值来创建变量，无需事先声明数据类型。Python是动态类型语言，它在赋值时自动推断数据类型。
变量命名规则：
• 变量名必须以字母（a-z，A-Z）或下划线（_）开头。
• 变量名不能以数字开头。
• 变量名只能包含字母、数字和下划线（a-z，A-Z，0-9，_）。
• 变量名区分大小写，例如，myVariable和 myvariable是两个不同的变量。
• 变量名应该尽量有描述性，例如，使用 age 而不是 a，使用 user_name而不是 un。
• 保留字（也称为关键字，是Python语言中已经被赋予特定意义的单词，例如：if，for，class，def，return 等）不能用作变量名、函数名或任何其他标识符名称。可以使用 keyword 模块来查看所有的Python关键字
●缩进：在Python中，缩进是语法的一部分，用于定义代码块的开始和结束。按照Python的语法，每个缩进级别使用4个空格（或Tab）来表示。
●注释：单行注释以“ #”开头，Python 没有专门的多行注释语法，但通常使用三个连续的单引号 (''') 或者双引号 (""") 来创建被视作多行注释的字符串字面量，尽管它们实际上是多行字符串。如果这些字符串没有被赋值给变量或者用在表达式中，解释器将会忽略它们，因此可以当作多行注释使用。
●数据类型：主要包括三类，即数值（整数、浮点数）、字符串、布尔值（True or False）。
● 运算符：
- 算数运算符：+, -, *, /, …
- 赋值运算符：–=, +=, -=, …
- 比较运算符：–>=, <=, ==, …
- 逻辑运算符：and, or, not
- 标识运算符：is, is not
- 成员运算符：in, not in
● 数据结构：顺序结构、循环结构、分支结构。
- 顺序结构: 从上到下的顺序执行
- 循环结构：允许代码重复执行，包括for 循环（用于迭代可迭代对象（如列表、元组、字典、集合、字符串）和 while 循环（满足指定条件的情况下重复执行代码块）。
- 分支结构：允许程序根据一定条件选择不同的执行路径，过if、elif和else关键字实现。
●创建函数：通常使用def关键字，后跟函数名和参数列表，然后是冒号，接着是函数体。如果函数需要返回值，可以使用return语句。
- lambda函数是一种匿名函数，它是由lambda关键字定义的，并且不需要具有函数名称。它通常用于定义简单的、一次性的、没有名字的小函数，并且通常在需要传递一个函数作为参数的时候使用。
完整教程可参考“菜鸟教程”及CSDN作为补充：
Python 基础语法 | 菜鸟教程
CSDN - 专业开发者社区
4.3编程帮手——生成式人工智能
Q1：什么是生成式人工智能?
生成式人工智能是一种能够生成新内容(如文本、图像、音频等)的AI技术。与传统的判别式AI不同，生成式AI不仅能识别和分类现有内容，还能根据学习到的模式创造出新的内容。在编程领域，生成式AI能够根据给定的指令或上下文，自动生成符合要求的代码片段，并对现有代码进行优化和修复。这种能力源于生成式AI在海量代码数据上的训练，使其能够理解编程语言的语法、语义和**实践。
生成式AI在编程领域有广泛的应用，包括:
- 代码自动完成: 根据上下文预测并推荐下一步可能编写的代码。
- 代码生成: 根据自然语言描述或框架结构，自动生成对应的代码实现。
- 代码优化: 自动检测并优化代码中的性能瓶颈、内存泄漏等问题。
- 代码调试: 根据错误信息和代码上下文，推荐可能的修复方案。
- 代码文档生成: 自动生成函数、类、模块等的文档注释和使用说明。
生成式AI可以显著提高开发者的工作效率，减少重复性的编码工作，同时也能帮助初学者更快地掌握编程技能。
本教程使用智谱清言作为编程助手，智谱清言是清华团队孵化的国产最强生成式人工智能模型之一。
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Q2：如何进行代码询问？
询问智谱清言某段代码的含义或用法示例如下：
Q3：如何进行代码生成？
根据你的要求生成代码。让我们以董欣老师的《环境数据处理与数学模型》的一道作业题为例：
智谱清言轻而易举就完成了任务，同时也详细解释了代码：
Q4：如何进行代码纠错？
同样以上述作业题的代码为例，如果我们想打印采样结果，但代码出现了问题，也可以向智谱清言求助：
纠错之后，就成功打印了采样结果：
在学习Python的过程中，大语言模型确实可以提供很大的帮助。它们可以根据你的需求自动生成Python代码，帮你分析和修复错误，优化代码性能，给出设计建议等。这些智能辅助能够显著提高学习效率，加速掌握Python编程技能的过程。
然而，我们也必须认识到，大语言模型并不是万能的，它们并不能完全取代人工编程和问题解决。大语言模型生成的代码可能存在错误或不适用的情况，仍然需要我们审核和测试。同时，对于一些复杂、专业或创新性的编程任务，大语言模型可能给不出满意的解决方案，需要我们发挥自己的创造力和专业知识。
因此，在学习Python的过程中，我们应该合理利用大语言模型的辅助功能，将其作为学习的工具和助手，而不是完全依赖它们。我们仍然需要系统地学习Python的语法、语义、库和工具，了解常见的算法和设计模式，积累实际的编程经验。只有建立了扎实的编程基本功，才能更好地应用大语言模型，并在它们给出的建议基础上进行分析、改进和创新。
总之，大语言模型为Python初学者提供了一个智能助手，可以指导和加速学习过程。但我们不能完全依赖它们，而是要将其与系统学习、动手实践相结合，才能真正掌握Python编程的精髓，成为一名合格的Python开发者。（本段文稿生成：智谱清言）
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