任务1 搭建Python开发环境
【任务描述】
介绍Python语言的特点、版本、应用场景并通过Anaconda搭建Python开发环境。
【关键步骤】
（1）了解Python语言的特点。
（2）了解Python的版本差异。
（3）了解Python的应用场景。
（4）Python开发环境的安装和配置。
1.1.1 Python语言的特点
Python语言具有以下显著的特点。
1.简单易学
Python是一种代表简单思想的语言。Python的关键字少、结构简单、语法清晰，使学习者可以在相对较短的时间内轻松上手。
2.易于阅读
Python代码定义得非常清晰，它没有使用其他语言通常用来访问变量、定义代码块和进行模式匹配的命令式符号，而是采用强制缩进的编码方式，去除了“{}”等语法符号，从而看起来十分规范和优雅，具有极佳的可读性。
3.免费、开源
Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用Python是免费的，开发者可以自由地发布这个软件的副本，阅读源代码，甚至对它做改动。
4.高级语言
伴随着每一代编程语言的产生，软件开发都会达到一个新的高度。汇编语言解放了那些挣扎在机器代码烦琐中的人，后来有了像C和FORTRAN等语言，它们将编程语言提升到了崭新的高度，开创了软件开发行业。伴随着 C 语言又诞生了更多的像C++、Java这样的现代编译语言，也有了像Python这样的解释型脚本语言。在使用Python编程时，无需再去考虑诸如管理程序内存等底层的细节，只需集中精力关注程序的主要逻辑即可。
5.可移植性
由于Python的开源本质，它可以被移植到许多平台上，在各种不同的系统上都可以看到 Python 的身影。在今天的计算机领域，Python 取得了持续快速成长。因为 Python是用C语言写的，由于C语言的可移植性，使得Python可以运行在任何带有ANSI C编译器的平台上。
6.面向对象
Python既支持面向过程编程，也支持面向对象编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他的面向对象语言相比，Python以非常强大又简单的方式实现了面向对象编程。
7.解释性
Python是一种解释型语言，这意味着开发过程中没有了编译环节。一般来说，由于不是以本地机器码运行，纯粹的解释型语言通常比编译型语言运行得慢。然而，类似于Java，Python 实际上是字节编译的，其结果就是可以生成一种近似于机器语言的中间形式。这不仅改善了Python的性能，同时使它保持了解释型语言的优点。
8.可扩展可嵌入性
在Python中，部分程序可以使用其他语言编写，如C/C++。同时，Python还可以嵌入到C/C++程序中，为它们提供脚本功能。
1.1.2 Python语言的版本
Python 发展至今，经历了多个版本的更迭，目前仍然保留的版本主要是基于Python2.X 和 Python3.X。Python3.X 是未来的趋势，有许多重要的类库都已经停止对Python2.X的更新，只保留对Python3.X的更新。所以本书都是使用Python3.X进行代码开发。
Python2.X和Python3.X版本的主要区别如下。
（1）Python3对Unicode字符原生支持，从而可以更好地支持中文和其他非英文字符，而Python2中默认使用ASCII，Unicode字符是单独支持的。
（2）Python3 采用绝对路径方式进行导入，这样可以很好地避免与标准库导入产生冲突。
（3）Python3采用更加严格的缩进机制，Tab缩进与空格缩进不能混合使用。
（4）print语句被Python3废弃，统一使用print()函数。
（5）exec语句被Python3废弃，统一使用exec()函数。
（6）不相等操作符“<>”被Python3废弃，统一使用“!=”。
（7）long整数类型被Python3废弃，统一使用int。
（8）xrange函数被Python3废弃，统一使用range。
（9）raw_input函数被Python3废弃，统一使用input()函数。
（10）关于异常处理：
Python2.X写成：
raise IOError, 'file error'
except NameError, err:
Python3.X需要写成
raise IOError( 'file error')
except NameError as err:
（11）在Python3的除法运算中，“/”代表小数除法，而在Python2中代表整除法。
注意
在Python3.X环境中运行用Python2.X编写的代码，很可能会报错。
1.1.3 Python的应用场景
下面是Python的主要应用场景。
1.常规软件开发
Python支持函数式编程和面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于其标配能力。
2.科学计算
随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Sklearn等众多科学计算库的开发，Python越来越适合用于科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。与科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python作为一门通用的程序设计语言，比Matlab采用的脚本语言的应用范围更广泛，也有更多的程序库支持。
3.系统管理与自动化运维
Python提供许多有用的API，能方便地进行系统维护和管理。作为Linux下的标志性语言之一，Python是很多系统管理员理想的编程工具。同时，Python也是运维工程师的首选语言，在自动化运维方面已经深入人心。比如，Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
4.云计算
开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的。
5.Web开发
基于Python的Web开发框架非常多，比如Django，还有Tornado、Flask。其中Django架构的应用范围非常广，开发速度非常快，能够快速地搭建起可用的Web服务。著名的视频网站YouTube就是使用Python开发的。
6.游戏
很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块，使用Python编写游戏的实现逻辑。
7.网络爬虫
网络爬虫是大数据行业获取数据的核心工具，许多大数据公司都在使用网络爬虫获取数据。能够编写网络爬虫的编程语言很多，Python绝对是其中的主流之一，其Scrapy爬虫框架的应用非常广泛。
8.数据分析
在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、标准化和有针对性的分析是大数据行业的基石。Python也是目前用于数据分析的主流语言之一。
9.人工智能
Python在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。例如：著名的深度学习框架 TensorFlow、PyTorch 都对Python有非常好的支持。
1.1.4 Python开发环境安装和配置
Python 已经被移植到许多平台上，例如 Windows、Mac、Linux 等主流平台，可以根据需要为这些平台安装Python。在Mac和Linux系统中，默认已经安装了Python。如果需要安装其他版本的Python，可以登录Python官网，找到相应系统的Python安装文件进行安装。在本节中，将会详细介绍在Windows平台下安装、配置Python开发环境的方法。
在Windows平台中，安装Python开发环境的方法也不止一种。其中最受欢迎的有两种，第一种是通过Python官网下载对应系统版本的Python安装程序，第二种则是通过Anaconda。
1.使用Python安装程序安装
具体安装步骤如下：
（1）访问Python官网，选择Windows平台下的安装包下载，如图1.1所示。
（2）先确认自己的系统是32位还是64位，再选择相应的Python版本下载。在此以Python3.5.4-amd64版本为例，下载完成后便可以开始安装，安装界面如图1.2所示。
（3）选择第一种安装方式，并且勾选Add Python 3.5 to PATH选项，让安装程序自动将Python配置到环境变量中，不再需要手动添加环境变量。
（4）安装完成后，需要验证Python是否已经安装成功。打开命令提示符界面，输入“Python”，在命令提示符界面输出了Python的版本信息等，说明Python已经安装成功，如图1.3所示。
图1.1 Python安装包下载
图1.2 Python安装界面
图1.3 验证Python
2.为什么选择Anaconda
Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了Conda、Python等一大批科学包及其依赖项。在安装 Anaconda 时预先集成了 Numpy、SciPy、pandas、scikit-learn 等数据分析常用包。在 Anaconda 中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突，直接安装 Python 是体会不到这些优点的。
Anaconda的优点：
➢ 省时省心
在普通Python环境中，经常会遇到安装工具包时出现关于版本或者依赖包的一些错误提示。但是在Anaconda中，这种问题极少存在。Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了工作流程，不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时还可以自动安装相应的依赖包。
➢ 分析利器
Anaconda 是适用于企业级大数据的 Python 工具，其包含了众多与数据科学相关的开源包，涉及数据可视化、机器学习、深度学习等多个方面。
3.安装Anaconda
Anaconda的安装步骤如下：
（1）访问Anaconda官网，选择适合自己的版本下载，如选择下载Windows系统下的Python3.6版本，如图1.4所示。
图1.4 下载Anaconda
（2）下载完成后即可根据安装提示进行软件的安装。
（3）安装完成之后，还需要配置 Anaconda 的环境变量。在本例中，安装路径是D:\Anaconda3\。操作步骤：右击“计算机”→选择“属性”，如图1.5所示。选择“控制面板主页”中的“高级系统设置”，如图1.6所示。然后，单击“系统属性”对话框“高级”选项卡中的“环境变量”按钮，如图1.7所示。
进入“环境变量”对话框之后，在用户变量的PATH变量中添加Anaconda的路径和脚本路径。本例中，需要将D:\Anaconda3和D:\Anaconda3\Scripts添加到PATH变量中，并用“;”来分隔变量，如图1.8所示。
图1.5 选择“属性”
图1.6 选择“高级系统设置”
图1.7 单击“环境变量”
图1.8 将变量添加到PATH中
（4）完成环境变量配置之后，打开命令提示符界面，输入“Python”，可以看到Python版本信息和Anaconda的字样，说明Anaconda安装成功，如图1.9所示。
图1.9 验证Anaconda安装
Anaconda安装完成之后，Python的开发环境就搭建好了。现在就可以使用Python来开发程序了。
1.1.5 技能实训
在本地机上安装并配置Anaconda。
Anaconda安装配置视频演示
分析：
➢ 从官网下载对应系统版本的Anaconda。
➢ 安装Anaconda，将安装路径和Scripts路径添加至环境变量，并在命令提示符界面中测试安装是否成功。