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Python 数据类型(1)

Release time:2020-07-24 20:34:08 Author:admin Reading volume:83

Python

Python环境的安装

 安装Anaconda

Windows系统下:

安装包下载链接:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe

安装时跳出的选项保持默认即可(选择安装目录环节可以自己设定,安装目录不要有中文或中文符

号)。

注意:确保 Anaconda 安装成功后,再进行下面的操作!

换源

TUNA 提供了 Anaconda 仓库的镜像,可以让 Python包 的下载速度更快。

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

 

Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。

 

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源(conda-forge、msys2、pytorch等,查看完整列表)的镜像,各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件,可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

 

注:由于更新过快难以同步,我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

 

channels:

- defaults

show_channel_urls: true

channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

default_channels:

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

custom_channels:

conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

 

运行 conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。

 

运行 conda create -n myenv numpy 测试一下吧。

 使用Python环境

在 Anaconda Prompt 窗口 中通过命令进行 Python 环境的管理。

创建环境

创建一个3.7版本的 Python 环境,将其命名为 python_learning (可以取别的名字,但要注意在接下来的

步骤中对应修改),在 Anaconda Prompt 窗口 中运行以下命令:

过程中会提示是否安装一些包,输入 y ,确定安装。

环境创建完成后,可以继续用命令查看当前已经存在的 Python 环境:

会显示类似下方的内容:

conda create -n python_learning python=3.7

conda env list

其中,base 和 python_learning 是电脑中存在的 Python 环境的名称,python_learning 是刚刚创建的,

base 是安装Anaconda 时自动生成的环境。因为我的 Anaconda 的安装目录是 D:Anaconda3,所以

D:Anaconda3 和 D:Anaconda3envspython_learning 分别是这两个环境所在的目录。 * 号表示当前正

在使用的环境是 base,同时,命令行最前面也会显示 (base)。

切换/激活环境

我们通常不会在 base 环境中进行 Python 相关的改动,而是在创建的新环境中进行操作。如果想在刚

刚创建的 python_learning 环境中进行 Python 程序的编写,那么首先要做的事就是将所处的环境由

base 切换到 python_learning。

用 activate 命令进行切换,后面加上目标环境的名字,即输入 activate python_learning 。在按

下回车键之前,整个命令行如果是这个样子:

那么在按下回车键之后,命令行会变为:

可以发现 (base) 变成了 (python_learning),说明我们目前所处的环境由 base 切换到了

python_learning。如果这时候再用 conda env list 命令查看环境信息,显示内容如下

* 号出现在 python_learning 这一行,同样说明当前环境是 python_learning。

切换环境后,在 Anaconda Prompt 窗口中执行运行 Python 代码,使用的都是

D:Anaconda3envspython_learning 目录下的 Python 解释器。

我们今后的安装包,运行代码等操作都会在 python_learning 这个环境中,所以,在出现问题时,首先

检查自己所处的环境是否为 python_learning。

使用 PyCharm

 下载并安装pycharm

安装地址为:

64位社区版:https://download.jetbrains.com/python/pycharm-community-2020.1.exe?_ga=2.79901904.653337309.1587779032-1888801952.1586780054

32位社区版:https://download.jetbrains.com/python/pycharm-community-2018.3.7.exe?_ga=2.79901904.653337309.1587779032-1888801952.1586780054

 配置pycharm

 

1.打开 Project Interpreter 设置界面

File -> Settings -> Project: your_project_name -> Project Interpreter

2.界面右侧点击 Project Interpreter 这一行右侧的下拉箭头如果出现 python_learning 环境,那么直

接选择(第一次配置通常不会出现),没有的话就需要自己添加。点击右侧齿轮,选择 Add...,在新

界面上,选择左侧的 Conda Environment,右侧勾选 Existing environment,下方的 Interpreter 从

这一行右边的 ... 按钮选择,选择 python_learning 所在目录下的 python.exe( python_learning

所在目录可通过上方命令查看,也就是你安装的Anaconda的位置下面的 envs 文件夹中)

3.设置完毕,依次点击 OK 即可

 运行第一个程序

# 查看当前的Python版本环境

import sys

print(sys.version)

print(sys.executable)

数据类型

标准数据类型

Python3 中有六个标准的数据类型:

  • Number(数字)
  • String(字符串)
  • List(列表)
  • Tuple(元组)
  • Set(集合)
  • Dictionary(字典)

Python3 的六个标准数据类型中:

  • 不可变数据(3 个):Number(数字)、String(字符串)、Tuple(元组);
  • 可变数据(3 个):List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)。

 数字类型

  int

  float

  数字运算.py

import math

# 除法

print(8 // 5)

# 除法及取余

print(divmod(8, 5))

print(math.pi)

# sin函数 弧度制

print(math.sin(math.pi / 2))

# math.floor 向下取整

print(math.floor(2.9))

# math.ceil 向上取整

print(math.ceil(3.1))

# 开根号

print(math.sqrt(36))

# 平方

print(81 ** 0.5)

 文本序列类型

  string

引号

无单个字符

索引,长度

路径的前缀r

str.isdigit(), str.isalpha(), str.islower(), ...

str.find(s, start_idx) , str.replace(old, new[, count])

str.split(), str.strip()

format格式化字符串

  string.py

# 引号的使用

s1 = 'czx123'

s2 = "xyz"

s3 = '''what's mean'''

print(s1, s2)

# 单引号和双引号都可以使用,但是当引号中的存在单引号(双引号)

# 那么就要用双引号(单引号),如果既存在单引号又存在双引号则用'''(三引号?)。

 

# 索引和切片

s = 'asdfghjkl'

 

# ----index---- 索引

print(s[0]) # 'a'

print(s[1]) # 's'

print(s[-1]) # 'l'

# -1表示倒数第一个

s_len = len(s) # 9 length of string

print(s[s_len - 1]) # last one 'l'

 

# ---slice 切片---

print(s[0:3]) # 'asd' [)左闭右开

print(s[0:-1]) # 删除最后一个

print(s[-4:-1]) # 'hjk'

print(s[-4:]) # 'hjkl'

print(s[:4]) # 'asdf'

print(s[:]) # 所有

print(s[1:6:2]) # 'sfh' 每两个取一个

print(s[6:1:-2]) # 'jgd' 不常用

 

s = r'E:pyworkspace estlesson1'

print(s.split('\')) # 转义 ‘['E:', 'pyworkspace', 'test', 'lesson1']’

 

s = 'asdfg'

print('before : ', s, '--')

print('after: ', s.strip('d'), '--')

# before : asdfg --

# after: asdfg --

 

a = 'chen'

s = 'hello, {}.'.format(a) #hello, chen.

print(s)

 

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