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早上好！我是舰长团队缪斯

从今天起给大家开展一系列的python技术讲解:

Python 的应用场景

• 自动化办公：提升工作效率，解放双手
• 网络爬虫：快速爬取并处理海量数据
• 数据分析：数据处理与可视化，助力决策优化
• 大数据：大数据处理与应用推荐
• 全栈 Web 开发：构建完整的产品级应用
• 人工智能（AI）：Python 是 AI 领域的主流开发语言

学习 Python 的重要性

在 AI 时代，Python 已成为机器学习和深度学习领域最受欢迎的编程语言之一。掌握 Python，不仅能提升技术竞争力，还能帮助你在多个领域高效处理数据、构建模型、优化算法等等。

Python 在 AI 领域的优势

• 强大生态系统：Python 拥有丰富的机器学习和深度学习库，比如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 等，能快速搭建并训练 AI 模型。
• 数据处理与分析：Pandas、NumPy、Matplotlib 等工具，可以让数据清洗、分析、可视化变得更加高效，助力从数据中提取价值信息。
• 高效开发与部署：Python 语法简洁、可读性强，能够快速实现和优化算法，并且便于跨平台部署，适用于不同计算环境。
• 大规模数据处理：支持多线程、并行计算，能够高效处理海量数据，尤其适用于 AI 训练和大模型推理场景。

Python 不仅是编程入门的最佳选择，也是 AI、数据分析、自动化办公等领域的核心工具。掌握 Python，将为你的职业发展打开更多可能性！

解疑方式（服务）

创建微信学习社群，关于任何报错或者不懂的问题，直接艾特我解疑。我会事后记录总结每个疑惑点供大家参考。

02-Python 环境安装（Windows 和 Mac 同理）

开发环境安装

首先，什么是开发环境？

🌰

开发环境是指支持软件开发的硬件与软件的组合，它包括操作系统、编程语言、数据库系统、应用服务器和各种开发工具。一个良好的开发环境能让你在编写、测试和调试代码时更加高效。

简单来说，就是你的电脑为了让代码能运行起来，需要准备好的工作和生活空间。

为什么需要配置开发环境？

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配置开发环境是每位程序员的必备技能。只有在自己的电脑上建立起适合自己的开发环境，你才能随时随地编写程序、运行测试和调试代码，而无需依赖在线工具。这不仅可以增加编程的灵活性，还能让你更深入地理解程序是如何在计算机上执行的。此外，了解如何搭建和管理开发环境，也是成为一名真正开发者的重要步骤。

开发环境的重要性

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一个合适的开发环境可以大大提升开发效率和舒适度。它能帮助你减少因环境问题带来的bug，让你更专注于解决业务逻辑上的问题。此外，熟悉如何搭建和维护开发环境，也会让你在面对不同的开发任务时，能快速适应和开始工作

安装Python环境管理器Miniconda

miniconda官网：https://docs.anaconda.com/miniconda/

等待下载完成

找到下载的文件，放到桌面，双击打开进行安装。安装之后可以删除这个文件。

一直点击下一步到头

然后在桌面左下角搜索框中搜索 Anaconda，找到我图中的这个图标点击。

点击之后会来到小黑框界面，输入以下命令运行：

# 检查一下版本情况，看看会不会输出版本说明conda -V# 如果输出了，说明安装正确，然后输入下一条命令conda init# 然后再以管理员身份打开powershell，输入以下命令，看是否正确conda -V

最后一步，换成国内镜像源，记住，要一条一条执行

conda config --set show_channel_urls yesconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/freeconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/mainconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forgeconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda 

一些常见问题解决

• 如果依然无法连接镜像源：可以尝试其他国内镜像源，比如中科大或阿里云：

   conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

   conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/

• 阿里云镜像源：
• 中科大镜像源：

03-编程工具（IDE）安装

传统编程工具PyCharm（vscode安装步骤同理）

打开PyCharm官网：https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/?section=mac

往下翻，一直往下翻，直接找到社区版点击下载，下载之前要注意自己的电脑系统哦。

下载完成安装文件之后，双击打开

安装箭头指示一步一步点击Next，即可安装完成。

AI编程工具 curosr（Trae安装步骤同理）

进入Cursor 官方：https://www.cursor.com/ 点击 Download for Free 进行下载。

安装完毕后，打开软件。

点击软件右上角设置——通用信息——点击注册。

跳转到 Cursor的网页登录界面，点击「sign up」来注册，官方支持三种注册方式：GitHub 、谷歌账号、普通邮箱地址，也支持国内邮箱地址。

邮箱里找到验证码写入Cursor的验证码输入框里，就完成了登陆。如果Cursor软件页面里还是显示"sign in"，那就再点一下，会打开浏览器再切回到Cursor软件页面。

注册完成后，会开启两周的Pro 版本免费试用，如果想报名学习AI编程课程的尽量在这两周里完成课程学习，判断后续是否要继续付费。

建议把中文语言的插件装上，点击Cursor软件左侧向上箭头，找到「扩展」。

输入chinese，选择中文简体，点击安装即可。

要用 command+L快捷键调起 AI 功能，会在软件右侧调起非常重要的 AI chat对话框，在这个对话框里可以输入提示词，让AI生成代码。

04-pip 包管理工具

认识 pip

pip 是 Python 的包管理工具，主要用于安装、升级和管理 Python 包。它是 Python 生态中不可或缺的组件，能够从 Python Package Index（PyPI） 下载并安装各种 Python 库和依赖项。

pip 的主要作用

pip 主要用于 安装、卸载、升级和管理 Python 包，使开发者能够方便地获取和维护所需的软件库。

1. 1. 安装第三方库

通过 pip，可以轻松下载和安装各种 Python 库，如 numpy、pandas、matplotlib 等，这些库提供强大的数据处理、可视化、网络通信等功能，能极大地提升开发效率。

1. 2. 管理项目依赖

在开发大型项目时，通常需要多个库协同工作，并且这些库之间可能存在复杂的依赖关系。使用 pip 可以轻松管理这些依赖项，确保项目运行时所需的库均已正确安装，避免兼容性问题。

1. 3. 升级已安装的包

通过 pip，可以方便地将已安装的库升级到最新版本，以获取最新的功能和修复漏洞。例如，使用 pip install --upgrade 库名 即可完成更新。

1. 4. 搜索 PyPI 资源

pip 允许开发者搜索 Python Package Index（PyPI） 上的可用包，以便找到满足特定需求的第三方库。

pip 的安装

检查 pip 是否已安装

在大多数情况下，pip 会随 Python 一起安装。你可以通过以下命令检查系统中是否已安装 pip：

pip --version

如果 pip 已正确安装，你将看到类似以下的输出（版本号可能不同）：

pip 23.0.1 from /usr/local/lib/python3.9/site-packages/pip (python 3.9)

如果系统提示 "command not found" 或 "No module named pip"，则可能需要手动安装 pip。

如果发现pip不可用或损坏，则直接执行下面的命令就可以

python -m ensurepip --upgrade

pip 常用命令

pip 是 Python 的官方包管理工具，用于安装、升级、卸载和管理 Python 包。它可以从 Python Package Index (PyPI) 下载和安装各种 Python 库及其依赖项。以下是 pip 的常用命令及其详细介绍。

1. 1. 安装 Python 包

作用：安装指定的 Python 包，并自动下载相关依赖项。pip install package_name

1. 2. 安装指定版本的包

作用：安装指定版本的 Python 包。pip install package_name==version

1. 3. 升级已安装的包

作用：升级指定的 Python 包到最新版本。pip install --upgrade package_name

1. 4. 安装多个包

作用：同时安装多个 Python 包。pip install package1 package2 package3

1. 5. 安装包及其可选依赖项

作用：安装带有可选依赖项的 Python 包。pip install package_name[extra]

1. 6. 从 requirements.txt 文件安装所有依赖

作用：根据 requirements.txt 文件安装所有依赖项。pip install -r requirements.txt

1. 7. 卸载 Python 包

作用：卸载指定的 Python 包。pip uninstall package_name

1. 8. 列出已安装的包

作用：显示当前环境中已安装的所有 Python 包及其版本。pip list

1. 9. 查看包的详细信息

作用：显示指定 Python 包的详细信息，如版本、作者、主页、依赖项等。pip show package_name

1. 10. 搜索 PyPI 中的包

作用：在 PyPI（Python Package Index）中搜索相关 Python 包。pip search package_name

1. 11. 生成 requirements.txt 依赖文件

作用：将当前环境中的所有包及其版本信息导出到 requirements.txt。pip freeze > requirements.txt

1. 12. 查看已安装包及其版本（适用于导出环境）

作用：列出所有已安装包及其确切版本（适合导出环境）。pip freeze

1. 13. 生成 wheel 安装包

作用：将指定的 Python 包打包为 .whl 文件，以便在其他环境中安装。pip wheel package_name

1. 14. 清理 pip 缓存

作用：删除 pip 缓存中的所有已下载文件。pip cache purge

1. 15. 查看 pip 配置

作用：列出所有 pip 的当前配置。pip config list

pip 常用命令总结表

命令	作用	示例
pip install package_name	安装指定的 Python 包	pip install numpy
pip install package_name==version	安装指定版本的包	pip install numpy==1.21.0
pip install --upgrade package_name	升级已安装的包	pip install --upgrade numpy
pip install package1 package2	安装多个 Python 包	pip install numpy pandas
pip install package_name[extra]	安装带可选依赖项的包	pip install requests[security]
pip install -r requirements.txt	从 requirements.txt 安装所有依赖	pip install -r requirements.txt
pip uninstall package_name	卸载指定的 Python 包	pip uninstall numpy
pip list	列出所有已安装的 Python 包	pip list
pip show package_name	查看指定 Python 包的详细信息	pip show numpy
pip search package_name	在 PyPI 中搜索相关包	pip search numpy
pip freeze	显示所有已安装包及其版本	pip freeze
pip freeze > requirements.txt	生成 requirements.txt 文件	pip freeze > requirements.txt
pip wheel package_name	生成 .whl 安装包	pip wheel numpy
pip cache purge	清理 pip 缓存	pip cache purge
pip config list	查看 pip 配置	pip config list

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