# 1.2 【环境】Python 开发环境的搭建
理论上只需要你安装了 CPython 解释器后,就可以开始写 Python 代码了。为了让你的在写代码时,有一个更加友好的编码体验。就有人开发了一堆的编辑器。
这些编辑器,具有代码高亮,代码提示自动补全的各种功能,如果没有这些编辑器,我想你没两天就会放弃编程这条路了。
因此在开始学习使用 Python 写代码时,首先要教大家搭建一个舒适的开发环境。
在这里我推荐大家使用 PyCharm 这个软件,它不只是一个简单编辑器,而是一个由 Jetbrain 公司为 Python 专门开发的 Python 语言集成开发环境。
也许你还不知道 Jetbrain ,我来简要介绍一下,Jetbrain 是一家专业的 IDE (Integrated Development Environment )生产商,只要是市面上主流的编程语言,Jetbrain 都有相应的产品。
比如:Python 对应 PyCharm ,Golang 对应 Goland,Java 对应 IntelliJ IDEA,C 语言对应 Clion 等等。
在这些众多的 IDE 中,有一些提供了多种版本:`教育版`、`社区版` 和 `专业版`。
>PyCharm Edu is based on PyCharm Community Edition and comprises all its features, making it just perfectly suitable for writing professional projects with Python.
教育版:教育版是免费的,具备社区版的所有功能,除此之外,还提供有一个教学功能,因此它更适合学生。老师可以用它创建教学,学生可以通过他完成教学任务。
社区版:就是阉割版的专业版,它也是免费的,如果你并不需要使用专业版才有那些功能,可以选择社区版。
专业版:提供所有 PyCharm 的功能,虽然是收费的,但是可以试用一个月。
社区版和专业版在功能上有哪些区别呢?你可以看下面这个表格。
可以看出专业版比社区版多了 `科学工具`、`WEB 开发`、`Python Web 框架`、`Python 代码分析`、`远程开发调试`、`数据库支持`。
![](http://image.iswbm.com/20190506150523.png)
社区版的功能有限,有些非常好用的功能只有专业版才有,比如 远程调试。
如果你想使用到专业版,那有什么办法呢?
1. 有钱的就是大爷,付费购买。
2. 穷人自有穷活法,每次试用一个月,试用期到,卸载干净,再来一次。
3. 利用学生与教师的特权,可申请免费使用
4. 若你有开源项目,也可以申请免费使用
5. 用一些 `非寻常手段` (也就是破解)来实现。
破解的方法,其实还分很多种:
1. 可以使用注册服务器的方式,优点是非常方便,缺点是过一段时间就有可能失效,不稳定。
2. 还可以使用破解补丁的方式,优点是永久破解(使用期限到 2099 或者 2100年,某种意义上算是永久了),缺点是对于最新版的 PyCharm 你可能找不到相应的破解补丁。如果要使用这种方法,就意味着你得使用旧版的 PyCharm 。
3. 使用绿色免安装的 PyCharm 安装包,其实原理和第二种一样,这一种只是别人帮你破解好,你直接用而已。只适用于 Windows 。
那么这么多版本,该怎么选择呢?
一般来说:
- 如果你是学生,那么可以直接向 Jetbrain 免费申请专业版。
- 如果你是新手,直接安装社区版就行了,功能已经够用了。
- 如果你想使用更多好用的 专业版功能,那么花钱去购买吧。
如果你暂时付不起购买费用,可以加下面微信,我这有 `绿色免安装的专业版`,对,就是那种连安装都不用安装的 专业版。
![](http://image.iswbm.com/image-20201218210141865.png)
## 1. 下载链接
PyCharm for Windows :https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
PyCharm for Mac :https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac
PyCharm for Linux :https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux
![](http://image.iswbm.com/20200901213017.png)
## 2. 安装步骤
下载完成后,双击 exe 文件
![](http://image.iswbm.com/20200901213223.png)
选择安装目录,Pycharm需要的内存较多,建议将其安装在D盘或者E盘,不建议放在系统盘C盘:
![](http://image.iswbm.com/20200901213310.png)
选好路径后,点击 Next ,创建桌面快捷方式等一系列选项参照下图勾选!
![](http://image.iswbm.com/20200901213325.png)
最后默认安装即可,直接点击Install。
![](http://image.iswbm.com/20200901213415.png)
7、耐心的等待两分钟左右。
之后就会得到下面的安装完成的界面
![](http://image.iswbm.com/20200901213504.png)
点击Finish,Pycharm安装完成。
接下来对Pycharm进行配置,双击运行桌面上的Pycharm图标,进入下图界面:
![](http://image.iswbm.com/20200901213526.png)
选择Do not import settings,之后选择OK,进入下一步。
下面是选择主题
-> 这里默认选择黑色(左边黑色,右边白色)
-> 点击Next:Featured plugins
![](http://image.iswbm.com/20200901213602.png)
建议选择Darcula主题,该主题更有利于保护眼睛。
一切配置完成后,就会进入 PyCharm 的主界面。
首先,点击 `View` -> `Appearance` 勾上 `Toolbar `,来调出工具栏,个人认为这个工具栏对于新手非常有用,使用频率很高。
![](http://image.iswbm.com/20201218203225.png)
再然后,应该告诉 PyCharm 你的 CPython 解释器在哪里?不然后面要执行 Python 代码的时候,都不知道去哪里找。
点击 `File` -> `Settings` ,就会出现如下界面,在搜索框输入 `interpreter` ,点击右上角的 `Add`
![](http://image.iswbm.com/20201218203836.png)
跳到如下界面,再选择 `System Interpreter` ,然后右边选择你在上一节中安装 CPython 的路径。
![](http://image.iswbm.com/20201218203632.png)
然后在文件夹下,新建一个 `demo.py` 的文件,并写入如下代码,然后再点击上面的 `Add Configuration` 配置脚本运行的参数
![](http://image.iswbm.com/20201218204204.png)
接下来,我们要在 PyCharm 中运行这个 `demo.py` 这个脚本了。右键然后选择 `Run 'demo'` ,或者直接按住快捷键:`Ctrl+Shift+F10`
![](http://image.iswbm.com/image-20201218204355375.png)
运行后,在下面就会弹出一个 `Run` 窗口,你在执行 Python 脚本时,所有的输出内容,都会出现在这里。
![](http://image.iswbm.com/image-20201218204718039.png)
至此, PyCharm 这个非常好用的集成开发环境就配置完成了,后面我们就要正式开始接触代码了。
另外,关于 PyCharm 的使用,我花了两个月的时间,整理了一份非常实用且全面的 [《PyCharm 中文指南》](http://pycharm.iswbm.com/),点击这个链接,即可跳转学习:http://pycharm.iswbm.com/
![](http://image.iswbm.com/20200901220204.png)
- 第一章:安装运行
- 1.1 【环境】快速安装 Python 解释器
- 1.2 【环境】Python 开发环境的搭建
- 1.3 【基础】两种运行 Python 程序方法
- 第二章:数据类型
- 2.1 【基础】常量与变量
- 2.2 【基础】字符串类型
- 2.3 【基础】整数与浮点数
- 2.4 【基础】布尔值:真与假
- 2.5 【基础】学会输入与输出
- 2.6 【基础】字符串格式化
- 2.6 【基础】运算符(超全整理)
- 第三章:数据结构
- 3.1 【基础】列表
- 3.2 【基础】元组
- 3.3 【基础】字典
- 3.4 【基础】集合
- 3.5 【基础】迭代器
- 3.6 【基础】生成器
- 第四章:控制流程
- 4.1 【基础】条件语句:if
- 4.2 【基础】循环语句:for
- 4.3 【基础】循环语句:while
- 4.4 【进阶】五种推导式
- 第五章:学习函数
- 5.1 【基础】普通函数
- 5.2 【基础】匿名函数
- 5.3 【基础】高阶函数
- 5.4 【基础】反射函数
- 5.5 【基础】偏函数
- 5.6 【进阶】泛型函数
- 5.7 【基础】变量的作用域
- 5.8 【进阶】上下文管理器
- 5.9 【进阶】装饰器的六种写法
- 第六章:错误异常
- 6.1 【基础】什么是异常?
- 6.2 【基础】如何抛出和捕获异常?
- 6.3 【基础】如何自定义异常?
- 6.4 【进阶】如何关闭异常自动关联上下文?
- 6.5 【进阶】异常处理的三个好习惯
- 第七章:类与对象
- 7.1 【基础】类的理解与使用
- 7.2 【基础】静态方法与类方法
- 7.3 【基础】私有变量与私有方法
- 7.4 【基础】类的封装(Encapsulation)
- 7.5 【基础】类的继承(Inheritance)
- 7.6 【基础】类的多态(Polymorphism)
- 7.7 【基础】类的 property 属性
- 7.8 【进阶】类的 Mixin 设计模式
- 7.9 【进阶】类的魔术方法(超全整理)
- 7.10 【进阶】神奇的元类编程(metaclass)
- 7.11 【进阶】深藏不露的描述符(Descriptor)
- 第八章:包与模块
- 8.1 【基础】什么是包、模块和库?
- 8.2 【基础】安装第三方包的八种方法
- 8.3 【基础】导入单元的构成
- 8.4 【基础】导入包的标准写法
- 8.5 【进阶】常规包与空间命名包
- 8.6 【进阶】花式导包的八种方法
- 8.7 【进阶】包导入的三个冷门知识点
- 8.8 【基础】pip 的超全使用指南
- 8.9 【进阶】理解模块的缓存
- 8.10 【进阶】理解查找器与加载器
- 8.11 【进阶】实现远程导入模块
- 8.12 【基础】分发工具:distutils和setuptools
- 8.13 【基础】源码包与二进制包有什么区别?
- 8.14 【基础】eggs与wheels 有什么区别?
- 8.15 【进阶】超详细讲解 setup.py 的编写
- 8.16 【进阶】打包辅助神器 PBR 是什么?
- 8.17 【进阶】开源自己的包到 PYPI 上
- 第九章:调试技巧
- 9.1 【调试技巧】超详细图文教你调试代码
- 9.2 【调试技巧】PyCharm 中指定参数调试程序
- 9.3 【调试技巧】PyCharm跑完后立即进入调试模式
- 9.4 【调试技巧】脚本报错后立即进入调试模式
- 9.5 【调试技巧】使用 PDB 进行无界面调试
- 9.6 【调试技巧】如何调试已经运行的程序?
- 9.7 【调试技巧】使用 PySnopper 调试疑难杂症
- 9.8 【调试技巧】使用 PyCharm 进行远程调试
- 第十章:并发编程
- 10.1 【并发编程】从性能角度初探并发编程
- 10.2 【并发编程】创建多线程的几种方法
- 10.3 【并发编程】谈谈线程中的“锁机制”
- 10.4 【并发编程】线程消息通信机制
- 10.5 【并发编程】线程中的信息隔离
- 10.6 【并发编程】线程池创建的几种方法
- 10.7 【并发编程】从 yield 开始入门协程
- 10.8 【并发编程】深入理解yield from语法
- 10.9 【并发编程】初识异步IO框架:asyncio 上篇
- 10.10 【并发编程】深入异步IO框架:asyncio 中篇
- 10.11 【并发编程】实战异步IO框架:asyncio 下篇
- 10.12 【并发编程】生成器与协程,你分清了吗?
- 10.14 【并发编程】浅谈线程安全那些事儿
- 第十二章:虚拟环境
- 12.1 【虚拟环境】为什么要有虚拟环境?
- 12.2 【虚拟环境】方案一:使用 virtualenv
- 12.3 【虚拟环境】方案二:使用 pipenv
- 12.4 【虚拟环境】方案三:使用 pipx
- 12.5 【虚拟环境】方案四:使用 poetry
- 第十三章:绝佳工具
- 13.1 【静态检查】mypy 的使用
- 13.2 【代码测试】pytest 的使用
- 13.3 【代码提交】pre-commit hook
- 13.4 【项目生成】cookiecutter 的使用
- 第十四章:数据可视化
- 14.1 【可视化之matplotlib】一图带你入门matplotlib
- 14.2 【可视化之matplotlib】详解六种可视化图表
- 14.3 【可视化之matplotlib】 绘制正余弦函数图象
- 14.4 【可视化之matplotlib】难点:子图与子区
- 14.5 【可视化之matplotlib】绘制酷炫的gif动态图
- 14.6 【可视化之matplotlib】自动生成图像视频
- 14.7 【可视化神器】最高级的可视化神器: plotly_express