python互動式環境

1. 為什麼說python是大數據全棧式開發語言

就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。x0dx0ax0dx0a雲基礎設施x0dx0ax0dx0a這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。x0dx0ax0dx0a雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStackx0dx0a x0dx0a，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年x0dx0a初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。x0dx0ax0dx0a如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。x0dx0ax0dx0a提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但x0dx0a是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第x0dx0a三方庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。x0dx0ax0dx0aHadoop MapRece的替代者，是號稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發介面，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。x0dx0ax0dx0a自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox, x0dx0aflake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預x0dx0a安裝什麼軟體。x0dx0ax0dx0a自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。x0dx0ax0dx0a自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。x0dx0ax0dx0a在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。x0dx0ax0dx0a除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。x0dx0ax0dx0a網路爬蟲x0dx0ax0dx0a大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。x0dx0ax0dx0a網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。x0dx0ax0dx0a不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的x0dx0a線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。x0dx0ax0dx0a抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。x0dx0ax0dx0a數據處理x0dx0ax0dx0a萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？x0dx0ax0dx0a如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且x0dx0aR語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。x0dx0ax0dx0aPython也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直x0dx0a接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言x0dx0a提供了非常好的支持。x0dx0ax0dx0aPython的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓x0dx0aPython畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。x0dx0ax0dx0a對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。x0dx0a x0dx0aiPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。x0dx0ax0dx0a為什麼是Pythonx0dx0ax0dx0a正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。x0dx0ax0dx0a對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行 import thisx0dx0a x0dx0a，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不x0dx0a同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才x0dx0a使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。x0dx0ax0dx0a對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。x0dx0ax0dx0a對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡x0dx0a潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Pythonx0dx0a是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——x0dx0a如何解決問題。

2. 如何在 VScode 中配置 Python 的互動式命令環境

vscode調試python是可以控制台交互的

下載vscode的擴展「Python」

查看一下這個擴展的官方說明 DonJayamanne/pythonVSCode
按照說明在調試的時候選擇 Integrated Terminal/Console
設置python目錄：在用戶設置里找到
"python.pythonPath": "python",

在右側修改，如：
"python.pythonPath": "C:/Users/zyc/AppData/Local/Programs/Python/Python35/Python.exe"

然後點旁邊的齒輪按鈕打開launch.json，找到Integrated Terminal/Console對應的設置修改
{
"name": "Integrated Terminal/Console",
"type": "python",
"request": "launch",
"stopOnEntry": true,
"pythonPath": "${config.python.pythonPath}",
"program": "${file}",
"cwd": "${workspaceRoot}",
"console": "integratedTerminal",
"debugOptions": [
"WaitOnAbnormalExit",
"WaitOnNormalExit"
]
},

應該就可以了

3. 在互動式環境運行寫好的python程序

為什麼要在互動式環境中運行呢？

在cmd中python 文件路徑與文件名，就可以運行了。當然python如果不在環境變數中還要在python前面加上它的對應路徑。

如果想在互動式環境中運行。建議像其他語言一樣，在文件里封裝一個main函數，然後再互動式中使用，如filename.py

importfilename
filename.main()

4. 如何用手機編程Python

1.QPython3：這是一個在安卓手機上運行python3的腳本引擎，整合了python3解釋器、控制台、QEdit編輯器和SLA4庫，可以在安卓手機上運行python開發的程序，下面我簡單介紹一下這個軟體的安裝及使用：

• 下載安裝QPython3，這個可以直接在手機應用商店中搜索，如下，大概也就12兆左右：

• 安裝完成後，打開這個軟體，主界面如下，分為6部分：終端、編輯器、程序、QPYPI、課程和社區：

5. 命令和文件兩種運行方式、運行結果都一樣,兩者沒有區別。

二者區別：
文件運行：文件運行要在命令行窗口，而非Python解釋器。結果展示：Python互動式環境會把每一行Python代碼的結果自動列印出來。但是，命令行窗口模式運行Python代碼卻不會，需要添加print指令查看結果。
Python解釋器：開始欄搜索command，打開命令提示符，命令提示符輸入「pyhton」，出現「>>>」即進入Python解釋器，此時輸入的代碼可直接反饋結果，退出Python解釋器需要輸入exit。

6. python如何打開上次運行

1 直接命令行啟用Python。當然，如果直接在cmd中輸入python，需要在windows中的path環境變數中做好設置。此時，cmd中運行python就可以出現 「>>>」 符號。意味著python進入了交互運行模式，可在此模式下做簡單的python命令。2. 一種是用它自帶的開發環境IDLE。在開始運行處運行命令cmd，進行dos模式，輸入python，即可進行python的互動式環境。
3、互動式界面可以用於簡單的學習，編寫較大程序時應到具體的python文件中，python文件默認的後綴為.py，我們可以新建文本文件，然後把後綴擴展名改為.py，最後選擇菜單中的Run下的run mole即可運行，快捷鍵為F5。

7. python如何打開白色底板的互動式界面

一般來說，順利安裝Python之後，有兩種方式可以進入Python交互性環境。一種是在Python自帶的IDLE中直接打開互動式窗口

另一種是打開開始菜單，輸入cmd之後，進入命令行窗口，之後輸入Python，回車之後便可以進入到互動式環境中去，
在>>>提示符後邊輸入編程語句，然後回車進行執行，就會得到運行的結果。簡單來看，這個互動式環境有點類似計算器，一次執行一條語句，而且還可以保存結果。

需要注意的是特殊變數「_」，它在Python互動式環境中的意思是前面運算的結果，一般在程序中使用其構造成新的表達式，在此基礎上做進一步計算。在互動式環境中，我們可以直接使用常量，也可以定義變數，但是必須要事先先定義好變數，不然的就會出現命名錯誤，如例子中的最後一行代碼中的a沒有定義，所以報錯了，但是length和width都沒有報錯，因為他有定義。

在Python互動式環境中，如果存在語法錯誤，程序在運行之後會報錯，而且會得到錯誤信息，可以幫助我們很輕松的找到報錯的行數和報錯內容，只要我們對症下葯就可以葯到病除啦，bug分分鍾解決掉~~

在互動式環境中，輸入的代碼不會被保存下來，當關閉Python得到運行窗口之後，之前輸入的代碼將不會被保存。但是在互動式環境中按下鍵盤中的上下鍵，可以尋找歷史命令，但是它是短暫性的記憶，當退出程序之後，這些命令將不復存在。

如果你需要編寫較長程序的時候，使用命令行就不太方便了。此時你可以利用文本編輯器進行編輯腳本。在IDLE中點擊左上方的file，然後選擇New window菜單，就可以新建一個窗口了
在這里，你可以編寫你的代碼，但是務必要注意縮進，否則會經常出現indentation（縮進）錯誤，語句的縮進在Python中相當重要，因為不同的縮進反映了語句塊的不同層次之間的關系。編寫好的文件需要進行保存（Ctrl+s），之後以.py的拓展名進行保存。保存好之後，按下快捷鍵F5就可以運行程序了，之後在IDLE的窗口中便可以看到運行的結果。當然你也可以右鍵，然後點擊run，就可以運行程序了。

8. 命令行模式和Python交互模式有什麼區別

命令行模式是直接在命令行窗口中運行python的py文件，需要先用文本編輯器編寫代碼，再通過命令行模式運行。交互模式是執行一行就返回一行代碼的結果。

1、首先編寫一個py文件，然後打開cmd，輸入「python 文件路徑」就可以執行這個py文件。如下圖輸入的是「python 1.py」。這種就是命令行模式

9. python 集成開發環境哪個好

推薦10個好用的Python集成開發環境：

1. Pydev+Eclipse–最好的免費python IDE

Pydev的是Python IDE中使用最普遍的，原因很簡單，它是免費的，同時還提供很多強大的功能來支持高效的Python編程。Pydev是一個運行在eclipse上的開源插件，它把python帶進了eclipse的王國，如果你本來就是是一個eclipse的用戶那麼Pydev將給你家裡一樣的感覺。

Pydev能高居榜首，得益於這些關鍵功能，包括Django集成、自動代碼補全、多語言支持、集成的Python調試、代碼分析、代碼模板、智能縮進、括弧匹配、錯誤標記、源代碼控制集成、代碼折疊、UML編輯和查看和單元測試整合等。

2. PyCharm–最好的商業python IDE

PyCharm是專業的python集成開發環境，有兩個版本。一個是免費的社區版本，另一個是面向企業開發者的更先進的專業版本。

大部分的功能在免費版本中都是可用的，包括智能代碼補全、直觀的項目導航、錯誤檢查和修復、遵循PEP8規范的代碼質量檢查、智能重構，圖形化的調試器和運行器。它還能與IPython
notebook進行集成，並支持Anaconda及其他的科學計算包，比如matplotlib和NumPy。

PyCharm專業版本支持更多高級的功能，比如遠程開發功能、資料庫支持以及對web開發框架的支持等。

3.VIM

VIM是一個很先進的文本編輯器，在python開發者社區中很受歡迎。它是一個開源軟體並遵循GPL協議，所以你可以免費的使用它。

雖然VIM是最好的文本編輯器，但是它提供的功能不亞於此，經過正確的配置後它可以成為一個全功能的Python開發環境。此外VIM還是一個輕量級的、模塊化、快速響應的工具，非常適合那些很牛的程序員—編程從不用滑鼠的人。

4. Wing IDE

Wing IDE是另外一個商業的、面向專業開發人員的python集成開發環境，可以運行在windows、OS X和Linux系統上，支持最新版本的python，包括stackless Python。Wing
IDE分三個版本：免費的基礎版，個人版以及更強大的專業版。

調試功能是Wing IDE的一大亮點，包括多線程調試，線程代碼調試，自動子進程調試，斷點，單步代碼調試，代碼數據檢查等功能，此外還提供了在樹莓派上進行遠程調試的功能。

5.Spyder Python

Spyder Python是一個開源的python集成開發環境，非常適合用來進行科學計算方面的python開發。是一個輕量級的軟體，是用python開發的，遵循MIT協議，可免費使用。

Spyder python的基本功能包括多語言編輯器、互動式控制台、文件查看、variable explorer、文件查找、文件管理等。Spyder IDE也可以運行於windows、Mac或者Linux系統之上。

6.Komodo IDE

Komodo是Activestate公司開發的一個跨平台的集成開發環境，支持多種語言包括python。它是商用產品，但是提供了開源的免費版本叫Komodo Edit，能夠安裝在Mac、Windows和Linux系統上。

和大多數的專業python IDE一樣，Komodo也提供了代碼重構，自動補全，調用提示，括弧匹配，代碼瀏覽器，代碼跳轉，圖形化調試，多進程調試，多線程調試，斷點，代碼分析，集成測試單元等功能，並且集成其他的第三方庫，比如pyWin32。

7.PTVS-Best Python IDE for Windows

PTVS集成在Visual Studio中，就像Pydev可以集成在eclipse中一樣。PTVS將Visual
Studio變成了一個強大的、功能豐富的python集成開發環境，並且它是開源的，完全的免費。PTVS發布於2015年，由社區和微軟自己在維護。

8.Eric Python

Eric是一個開源python代碼編輯器和集成開發環境，提供很多高效編程需要的功能。它是純python編寫的，基於Qt GUI並集成強大的Scintilla編輯器功能。

Eric由Detlev Offenbach創建，遵循GPL協議，免費使用。經過多年的開發完善Eric已經成為一個常用的、功能豐富的集成開發環境。它提供一個可靠的插件管理系統，可以通過插件來擴展功能。Eric提供所有的基礎功能，比如調用提示、代碼折疊、代碼高亮、類瀏覽器、代碼覆蓋及分析等等。

9.Sublime Text3

Sublime Text3是目前為止功能最強大的跨平台的、輕量級的代碼編輯器。通過添加插件Sublime Text3可以成一個全功能的python IDE。

10.Emacs-Python Editor cum IDE

Emacs有屬於它自己的生態系統，它是一個可擴展的並能高度定製的GNU文本編輯器。它可以配置為一個全功能的免費的python集成開發環境。

Emacs在python開發中很受歡迎，他通過python-mode提供開箱即用的python。Emacs可以通過額外的擴展包來增加更多的高級功能。