python交互式环境

1. 为什么说python是大数据全栈式开发语言

就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。x0dx0ax0dx0a云基础设施x0dx0ax0dx0a这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。x0dx0ax0dx0a云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStackx0dx0a x0dx0a，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年x0dx0a初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。x0dx0ax0dx0a如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。x0dx0ax0dx0a提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但x0dx0a是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第x0dx0a三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。x0dx0ax0dx0aHadoop MapRece的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。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++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。x0dx0ax0dx0a自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, x0dx0aflake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预x0dx0a安装什么软件。x0dx0ax0dx0a自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。x0dx0ax0dx0a自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。x0dx0ax0dx0a在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。x0dx0ax0dx0a除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。x0dx0ax0dx0a网络爬虫x0dx0ax0dx0a大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。x0dx0ax0dx0a网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。x0dx0ax0dx0a不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的x0dx0a线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。x0dx0ax0dx0a抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，着名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。x0dx0ax0dx0a数据处理x0dx0ax0dx0a万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？x0dx0ax0dx0a如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且x0dx0aR语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。x0dx0ax0dx0aPython也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直x0dx0a接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言x0dx0a提供了非常好的支持。x0dx0ax0dx0aPython的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让x0dx0aPython画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。x0dx0ax0dx0a对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。x0dx0a x0dx0aiPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。x0dx0ax0dx0a为什么是Pythonx0dx0ax0dx0a正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。x0dx0ax0dx0a对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import thisx0dx0a x0dx0a，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不x0dx0a同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才x0dx0a使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。x0dx0ax0dx0a对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。x0dx0ax0dx0a对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简x0dx0a洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Pythonx0dx0a是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——x0dx0a如何解决问题。

2. 如何在 VScode 中配置 Python 的交互式命令环境

vscode调试python是可以控制台交互的

下载vscode的扩展“Python”

查看一下这个扩展的官方说明 DonJayamanne/pythonVSCode
按照说明在调试的时候选择 Integrated Terminal/Console
设置python目录：在用户设置里找到
"python.pythonPath": "python",

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

然后点旁边的齿轮按钮打开launch.json，找到Integrated Terminal/Console对应的设置修改
{
"name": "Integrated Terminal/Console",
"type": "python",
"request": "launch",
"stopOnEntry": true,
"pythonPath": "${config.python.pythonPath}",
"program": "${file}",
"cwd": "${workspaceRoot}",
"console": "integratedTerminal",
"debugOptions": [
"WaitOnAbnormalExit",
"WaitOnNormalExit"
]
},

应该就可以了

3. 在交互式环境运行写好的python程序

为什么要在交互式环境中运行呢？

在cmd中python 文件路径与文件名，就可以运行了。当然python如果不在环境变量中还要在python前面加上它的对应路径。

如果想在交互式环境中运行。建议像其他语言一样，在文件里封装一个main函数，然后再交互式中使用，如filename.py

importfilename
filename.main()

4. 如何用手机编程Python

1.QPython3：这是一个在安卓手机上运行python3的脚本引擎，整合了python3解释器、控制台、QEdit编辑器和SLA4库，可以在安卓手机上运行python开发的程序，下面我简单介绍一下这个软件的安装及使用：

• 下载安装QPython3，这个可以直接在手机应用商店中搜索，如下，大概也就12兆左右：

• 安装完成后，打开这个软件，主界面如下，分为6部分：终端、编辑器、程序、QPYPI、课程和社区：

5. 命令和文件两种运行方式、运行结果都一样,两者没有区别。

二者区别：
文件运行：文件运行要在命令行窗口，而非Python解释器。结果展示：Python交互式环境会把每一行Python代码的结果自动打印出来。但是，命令行窗口模式运行Python代码却不会，需要添加print指令查看结果。
Python解释器：开始栏搜索command，打开命令提示符，命令提示符输入“pyhton”，出现“>>>”即进入Python解释器，此时输入的代码可直接反馈结果，退出Python解释器需要输入exit。

6. python如何打开上次运行

1 直接命令行启用Python。当然，如果直接在cmd中输入python，需要在windows中的path环境变量中做好设置。此时，cmd中运行python就可以出现 “>>>” 符号。意味着python进入了交互运行模式，可在此模式下做简单的python命令。2. 一种是用它自带的开发环境IDLE。在开始运行处运行命令cmd，进行dos模式，输入python，即可进行python的交互式环境。
3、交互式界面可以用于简单的学习，编写较大程序时应到具体的python文件中，python文件默认的后缀为.py，我们可以新建文本文件，然后把后缀扩展名改为.py，最后选择菜单中的Run下的run mole即可运行，快捷键为F5。

7. python如何打开白色底板的交互式界面

一般来说，顺利安装Python之后，有两种方式可以进入Python交互性环境。一种是在Python自带的IDLE中直接打开交互式窗口

另一种是打开开始菜单，输入cmd之后，进入命令行窗口，之后输入Python，回车之后便可以进入到交互式环境中去，
在>>>提示符后边输入编程语句，然后回车进行执行，就会得到运行的结果。简单来看，这个交互式环境有点类似计算器，一次执行一条语句，而且还可以保存结果。

需要注意的是特殊变量“_”，它在Python交互式环境中的意思是前面运算的结果，一般在程序中使用其构造成新的表达式，在此基础上做进一步计算。在交互式环境中，我们可以直接使用常量，也可以定义变量，但是必须要事先先定义好变量，不然的就会出现命名错误，如例子中的最后一行代码中的a没有定义，所以报错了，但是length和width都没有报错，因为他有定义。

在Python交互式环境中，如果存在语法错误，程序在运行之后会报错，而且会得到错误信息，可以帮助我们很轻松的找到报错的行数和报错内容，只要我们对症下药就可以药到病除啦，bug分分钟解决掉~~

在交互式环境中，输入的代码不会被保存下来，当关闭Python得到运行窗口之后，之前输入的代码将不会被保存。但是在交互式环境中按下键盘中的上下键，可以寻找历史命令，但是它是短暂性的记忆，当退出程序之后，这些命令将不复存在。

如果你需要编写较长程序的时候，使用命令行就不太方便了。此时你可以利用文本编辑器进行编辑脚本。在IDLE中点击左上方的file，然后选择New window菜单，就可以新建一个窗口了
在这里，你可以编写你的代码，但是务必要注意缩进，否则会经常出现indentation（缩进）错误，语句的缩进在Python中相当重要，因为不同的缩进反映了语句块的不同层次之间的关系。编写好的文件需要进行保存（Ctrl+s），之后以.py的拓展名进行保存。保存好之后，按下快捷键F5就可以运行程序了，之后在IDLE的窗口中便可以看到运行的结果。当然你也可以右键，然后点击run，就可以运行程序了。

8. 命令行模式和Python交互模式有什么区别

命令行模式是直接在命令行窗口中运行python的py文件，需要先用文本编辑器编写代码，再通过命令行模式运行。交互模式是执行一行就返回一行代码的结果。

1、首先编写一个py文件，然后打开cmd，输入“python 文件路径”就可以执行这个py文件。如下图输入的是“python 1.py”。这种就是命令行模式

9. python 集成开发环境哪个好

推荐10个好用的Python集成开发环境：

1. Pydev+Eclipse–最好的免费python IDE

Pydev的是Python IDE中使用最普遍的，原因很简单，它是免费的，同时还提供很多强大的功能来支持高效的Python编程。Pydev是一个运行在eclipse上的开源插件，它把python带进了eclipse的王国，如果你本来就是是一个eclipse的用户那么Pydev将给你家里一样的感觉。

Pydev能高居榜首，得益于这些关键功能，包括Django集成、自动代码补全、多语言支持、集成的Python调试、代码分析、代码模板、智能缩进、括号匹配、错误标记、源代码控制集成、代码折叠、UML编辑和查看和单元测试整合等。

2. PyCharm–最好的商业python IDE

PyCharm是专业的python集成开发环境，有两个版本。一个是免费的社区版本，另一个是面向企业开发者的更先进的专业版本。

大部分的功能在免费版本中都是可用的，包括智能代码补全、直观的项目导航、错误检查和修复、遵循PEP8规范的代码质量检查、智能重构，图形化的调试器和运行器。它还能与IPython
notebook进行集成，并支持Anaconda及其他的科学计算包，比如matplotlib和NumPy。

PyCharm专业版本支持更多高级的功能，比如远程开发功能、数据库支持以及对web开发框架的支持等。

3.VIM

VIM是一个很先进的文本编辑器，在python开发者社区中很受欢迎。它是一个开源软件并遵循GPL协议，所以你可以免费的使用它。

虽然VIM是最好的文本编辑器，但是它提供的功能不亚于此，经过正确的配置后它可以成为一个全功能的Python开发环境。此外VIM还是一个轻量级的、模块化、快速响应的工具，非常适合那些很牛的程序员—编程从不用鼠标的人。

4. Wing IDE

Wing IDE是另外一个商业的、面向专业开发人员的python集成开发环境，可以运行在windows、OS X和Linux系统上，支持最新版本的python，包括stackless Python。Wing
IDE分三个版本：免费的基础版，个人版以及更强大的专业版。

调试功能是Wing IDE的一大亮点，包括多线程调试，线程代码调试，自动子进程调试，断点，单步代码调试，代码数据检查等功能，此外还提供了在树莓派上进行远程调试的功能。

5.Spyder Python

Spyder Python是一个开源的python集成开发环境，非常适合用来进行科学计算方面的python开发。是一个轻量级的软件，是用python开发的，遵循MIT协议，可免费使用。

Spyder python的基本功能包括多语言编辑器、交互式控制台、文件查看、variable explorer、文件查找、文件管理等。Spyder IDE也可以运行于windows、Mac或者Linux系统之上。

6.Komodo IDE

Komodo是Activestate公司开发的一个跨平台的集成开发环境，支持多种语言包括python。它是商用产品，但是提供了开源的免费版本叫Komodo Edit，能够安装在Mac、Windows和Linux系统上。

和大多数的专业python IDE一样，Komodo也提供了代码重构，自动补全，调用提示，括号匹配，代码浏览器，代码跳转，图形化调试，多进程调试，多线程调试，断点，代码分析，集成测试单元等功能，并且集成其他的第三方库，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中一样。PTVS将Visual
Studio变成了一个强大的、功能丰富的python集成开发环境，并且它是开源的，完全的免费。PTVS发布于2015年，由社区和微软自己在维护。

8.Eric Python

Eric是一个开源python代码编辑器和集成开发环境，提供很多高效编程需要的功能。它是纯python编写的，基于Qt GUI并集成强大的Scintilla编辑器功能。

Eric由Detlev Offenbach创建，遵循GPL协议，免费使用。经过多年的开发完善Eric已经成为一个常用的、功能丰富的集成开发环境。它提供一个可靠的插件管理系统，可以通过插件来扩展功能。Eric提供所有的基础功能，比如调用提示、代码折叠、代码高亮、类浏览器、代码覆盖及分析等等。

9.Sublime Text3

Sublime Text3是目前为止功能最强大的跨平台的、轻量级的代码编辑器。通过添加插件Sublime Text3可以成一个全功能的python IDE。

10.Emacs-Python Editor cum IDE

Emacs有属于它自己的生态系统，它是一个可扩展的并能高度定制的GNU文本编辑器。它可以配置为一个全功能的免费的python集成开发环境。

Emacs在python开发中很受欢迎，他通过python-mode提供开箱即用的python。Emacs可以通过额外的扩展包来增加更多的高级功能。