python腳本開發
工作中會經常需要寫一些命令行腳本，如果還是用if,else判斷用戶輸入實在是太醜陋了。這里介紹幾個python里的命令行腳本庫，可以幫助我們快速開發好用的命令行腳本。
https://docs.python.org/3/library/cmd.html
使用方式是繼承Cmd,實現自己的子類。
參數comletekey是自動補全操作，默認值是Tab, 如果不為None 且readline可用的話，命令會自動完成。
這里的readline指的是python實現的 GNU readline 介面（標准python庫里沒有，Windows系統不支持）。
參數stdin,stdout是輸入輸出流，默認是sys.stdin,sys.stout。
cmd提供了一個簡單的框架，但是功能比較簡單，python還有其他的很多第三方庫可以用來寫命令行程序。
https://www.cnblogs.com/xueweihan/p/12293402.html 這篇文章對比了各個庫的功能，貼在這里：
看起來fire是最簡單的，來試一下。
fire 則是用一種面向廣義對象的方式來玩轉命令行，這種對象可以是類、函數、字典、列表等，它更加靈活，也更加簡單。你都不需要定義參數類型，fire 會根據輸入和參數默認值來自動判斷，這無疑進一步簡化了實現過程。
以下示例為 fire 實現的 計算器程序：
從上述示例可以看出，fire 提供的方式無疑是最簡單、並且最 Pythonic 的了。我們只需關注業務邏輯，而命令行參數的定義則和函數參數的定義融為了一體。
不過，有利自然也有弊，比如 nums 並沒有說是什麼類型，也就意味著輸入字元串'abc'也是合法的，這就意味著一個嚴格的命令行程序必須在自己的業務邏輯中來對期望的類型進行約束。
2. python 適合做什麼開發
主要可以做小程序，爬蟲程序，用於系統編程等等還是很廣泛的。
Python 的應用領域分為下面幾類。下文將介紹一些Python 具體能幫我們做的事情。但我們不會對各個工具進行深入探討，如果你對這些話題感興趣，請從老男孩python培訓網站或其他一些資源中獲取更多的信息。
1.python可以用於系統編程 Python 對操作系統服務的內置介面，使其成為編寫可移植的維護操作系統的管理工具和部件（有時也被稱為Shell 工具）的理想工具。
Python 程序可以搜索文件和目錄樹，可以運行其他程序，用進程或線程進行並行處理等等。
2.python可以用於用戶圖形介面
Python 的簡潔以及快速的開發周期十分適合開發GUI 程序。此外，基於C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 構建可移植的GUI 。
諸如PythonCard 和Dabo 等一些高級工具包是構建在wxPython 和Tkinter 的基礎API 之上的。通過適當的庫，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。
3.python可以用於Internet 腳本
Python 提供了標准Internet 模塊，使Python 能夠廣泛地在多種網路任務中發揮作用，無論是在伺服器端還是在客戶端都是如此。
而且網路上還可以獲得很多使用Python 進行Internet 編程的第三方工具此外，Python 涌現了許多Web 開發工具包，例如，Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能夠快速構建功能完善和高質量的網站。
4.python可以用於組件集成
在介紹Python 作為控制語言時，曾涉及它的組件集成的角色。Python 可以通過C/C++ 系統進行擴展，並能夠嵌套C/C++ 系統的特性，使其能夠作為一種靈活的粘合語言，腳本化處理其他系統和組件的行為。
例如，將一個C庫集成到Python 中，能夠利用Python 進行測試並調用庫中的其他組件；將Python 嵌入到產品中，在不需要重新編譯整個產品或分發源代碼的情況下，能夠進行產品的單獨定製。
5.python能用於資料庫編程
對於傳統的資料庫需求，Python 提供了對所有主流關系資料庫系統的介面，Python 定義了一種通過Python 腳本存取SQL 資料庫系統的可移植的資料庫API ，這個API 對於各種底層應用的資料庫系統都是統一的。
所以一個寫給自由軟體MySQL 系統的腳本在很大程度上不需改變就可以工作在其他系統上（例如，Oracle ）-- 你僅需要將底層的廠商介面替換掉就可以實現。
6.python 可以用於快速原型
對於Python 程序來說，使用Python 或C編寫的組件看起來都是一樣的。正因為如此，我們可以在一開始利用Python 做系統原型，之後再將組件移植到C或C++ 這樣的編譯語言上。
7.python 可以用於數值計算和科學計算編程
我們之前提到過的NumPy 數值編程擴展包括很多高級工具，通過將Python 與出於速度考慮而使用編譯語言編寫的數值計算的常規代碼進行集成，其他一些數值計算工具為Python 提供了動畫、3D 可視化、並行處理等功能的支持。
8.python 可以用於游戲、圖像、人工智慧、XML 、機器人等
Python 的應用領域很多，遠比這里提到的多得多。
例如，可以利用pygame 系統使用Python 對圖形和游戲進行編程；用PIL 和其他的一些工具進行圖像處理；用PyRo 工具包進行機器人控制編程。
當然python能乾的事情不止上面這么多領域，相信你在學完老男孩python自動化架構課程就能知道python應用的領域之多了。
拓展資料
Python (英國發音:/ˈpaɪθən/ 美國發音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。
Python是純粹的自由軟體，源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNUGeneral Public License)許可。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。
Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
7月20日，IEEE發布2017年編程語言排行榜:Python高居首位 。
2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布 Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支持，則需要付費給商業供應商。
3. Python是一門「腳本語言」嗎
Python是一門通用型的編程語言，而它時常扮演著腳本語言的角色。一般來說，Python可定義為一門面向對象的腳本語言:這個定義把對面向對象的支持和徹底的面向腳本語言的角色融合在一起。如果只用一句話來概括，Python是一門融合了面向過程、函數式和面向對象編程範式的多目標語言。無論怎樣，術語「腳本」一詞已經同膠水一樣黏在了Python 上，這不同於其他需要編寫大量繁復代碼的語言。例如，人們往往用「腳本」(script)而不是「程序」(program)一詞來描述Python的代碼文件。由於「腳本語言」的意思可謂眾說紛紜，因而，一些人也認為該詞在Python中的使用應該被完全禁止。實際上，人們往往給Python三個不同的角色，其中有些角色相對其餘的角色更重要:
Shell工具
偶爾當人們聽到Python是腳本語言時，他們會認為Python是一個面向系統的腳本語言代碼工具。這些程序往往在命令行運行中，實現諸如文本文件的處理以及啟動其他程序等任務。
Python程序當然能夠以這樣的角色工作，但這僅僅是Python常規應用范圍的很小一部分。它不只是一種很好的Shell 腳本語言。
控制語言
對其他人而言，腳本意味著控制或重定向其他應用程序組件的「膠水」層。Python經常部署於大型應用之中。例如，測試硬體設備時，Python程序可以調用能夠進行硬體底層訪問的相關組件。類似地，在終端用戶產品定製的過程中，應用程序可以在策略點處調用一些Python 代碼，而無需分發或重新編譯整個系統代碼。
Python的簡潔性使其從本質上能夠成為一個靈活的控制工具。然而從技術上來講，這也只是Python的常規角色之一，許多（或許也是絕大多數)Python代碼作為獨立的腳本執行時無須調用或者了解其他的集成組件。然而，Python不只是一種控制語言。使用便捷可能對「腳本語言」最好的解釋，就是一類應用於快速編程任務的一種簡單語言。對於Python來說，這確實是實至名歸，因為Python和C++之類的編譯語言相比，大大提高了程序開發速度。其敏捷的開發周期促進了探索、增量式的軟體開發模型，而這些都是必須親身體驗之後才能體會得到。
但是千萬別被迷惑，誤以為Python僅可以實現簡單的任務。恰恰相反，Python的易用性和靈活性使編程任務變得簡單。Python有著一些簡潔的特性，但是它允許程序按照需求以盡可能優雅的方式擴展。也正是基於這一點，它通常應用於快速作業任務和長期戰略開發。
所以，Python是不是腳本語言，這取決於你看待這個問題的視角。一般意義上講，「腳本語言」一詞可能最適用於描述一種 Python所支持的快速和靈活的開發模式，而不是特定的應用領域的概念。
4. Linux 下Python 腳本編寫的"奇技淫巧"
「 生命完美的答案，無非走過沒有遺憾 ---《天藍》」
「如何能夠解析腳本運行命令行選項(位於 sys.argv 中)」
argparse 模塊可被用來解析命令行選項
常用來定義一個腳本的說明文檔，一般我們寫python腳本會通過 if..else 的方式來提供一個腳本說明文檔，python不支持switch。所以很麻煩，其實，我們可以通過 argparse 來編寫說明文檔。
我們來看看怎麼執行一個python腳本
對於熟悉Linux的小夥伴下面的文檔在熟悉不過了，這個一個標准Linxu軟體包的說明文檔，文檔中定義是軟體包的說明
來看看這個腳本是如何編寫的
為了解析命令行選項， 首先要創建一個 ArgumentParser 實例， 使用 add_argument() 方法聲明你想要支持的選項。在每個 add-argument() 調用中:
dest 參數指定解析結果被指派給屬性的名字。 metavar 參數被用來生成幫助信息。
action 參數 指定跟屬性對應的處理邏輯，通常的 值為 store , 被用來存儲 某個值 或將 多個參數值收集到一個列表中 。
nargs 參數收集 所有剩餘的命令行參數到一個列表中。在本例中它被用來構造一個文件名列表
action='store_true' 根據參數是否存在來設置一個位置 Boolean 標志：
action='store' 參數接受一個單獨值並將其存儲為一個字元串
如果一個都沒有，會提示缺少參數 -p/--pat
choices={'slow', 'fast'}, 參數說明接受一個值，但是會將其和可能的選擇值做比較，以檢測其合法性：
一旦參數選項被指定，你就可以執行 parser.parse() 方法了。它會處理 sys.argv 的值並返回一個結果實例。每個參數值會被設置成該實例中 add_argument() 方法的 dest 參數指定的屬性值。
還很多種其他方法解析命令行選項。可以會手動地處理 sys.argv 或者使用 getopt 模塊 。但是，如果你採用本節的方式，將會減少很多冗餘代碼，底層細節 argparse 模塊 已經幫你處理好了。你可能還會碰到使用 optparse 庫解析選項的代碼。盡管 optparse 和 argparse 很像 ，但是後者更先進，因此在新的程序中你應該使用它。
「你寫了個腳本，運行時需要一個密碼。此腳本是互動式的，因此不能將密碼在腳本中硬編碼，而是需要彈出一個密碼輸入提示，讓用戶自己輸入。」
Python 的 getpass 模塊 正是你所需要的。你可以讓你很輕松地彈出密碼輸入提示，並且不會在用戶終端顯示密碼。
代碼中 getpass.getuser() 不會彈出用戶名的輸入提示。它會根據該 用戶的 shell 環境 或者會依據 本地系統的密碼庫 (支持 pwd 模塊的平台)來使用 當前用戶的登錄名
在bash中編寫pytohn腳本接收外部數據的方式，一般情況下，對於一般變數，我們用命令行變數的方式比較多(手動的處理 sys.argv )，對於 文件內容或者bash命令輸出 直接通過腳本內部獲取需要的數據。
其實python 腳本也可以用其他方式來接收 傳遞給他的 文件數據或者bash命令輸出 ，包括將 命令行的輸出 通過 管道傳遞 給該腳本、 重定向文件到該腳本 ，或在 命令行中傳遞一個文件名 或 文件名列表 給該腳本。
這里通過 Python 內置的 fileinput 模塊 ，可以實現重 定向，管道，以文佳輸出 的方式傳遞數據到腳本內部
使用 fileinput.input() 方法可以獲取當前輸入腳本的數據，腳本裡面用一個 FileInput 迭代器接收
文件直接接收
重定向接收
管道方式接收
fileinput.input() 創建並返回一個 FileInput 類的實例，該實例可以被當做一個 上下文管理器 使用。因此，整合起來，如果我們要寫一個列印多個文件輸出的腳本，那麼我們需要在輸出中包含文件名和行號
「你想執行一個外部命令並以 Python 字元串的形式獲取執行結果。」
使用 subprocess.check_output() 函數。
執行下試試
如果被執行的命令以非零碼返回，就會拋出異常。下面的例子捕獲到錯誤並獲取返回碼：
默認情況下， check_output() 僅僅返回輸入到標准輸出的值。如果你需要 同時收集標准輸出和錯誤輸出 ，使用 stderr 參數：
如果你需要用一個超時機制來執行命令，使用 timeout 參數：
通常來講，命令的執行 不需要 使用到 底層 shell 環境(比如 sh、bash) 。一個字元串列表會被傳遞給一個 低級系統命令 ，比如 os.execve() 。
如果你想讓 命令被一個shell 執行 ，傳遞一個字元串參數，並設置參數 shell=True . 有時候你想要 Python 去執行一個復雜的 shell 命令 的時候這個就很有用了，比如管道流、I/O 重定向和其他特性。例如：
是在 shell 中執行命令會存在一定的安全風險，特別是當參數來自於用戶輸入時。這時候可以使用 shlex.quote() 函數 來將參數正確的用雙引用引起來。
使用 check_output() 函數 是執行 外部命令 並獲取其 返回值 的最簡單方式。但是，如果你需要對 子進程做更復雜的交互 ，比如給它發送輸入，你得採用另外一種方法。這時候可直接使用 subprocess.Popen 類。
關於子進程，簡單來看下
也可以進程列表同協程結合的方式。你既可以在子shell中 進行繁重的處理工作，同時也不會讓子shell的I/O受制於終端。
如果直接丟到後台會自動在終端輸出IO
subprocess 模塊對於依賴 TTY 的外部命令不合適用 。例如，你不能使用它來自動化一個用戶輸入密碼的任務(比如一個 ssh 會話)。這時候，你需要使用到第三方模塊了，比如基於著名的 expect 家族的工具(pexpect 或類似的)(pexpect可以理解為Linux下的expect的Python封裝、通過pexpect可以實現對ssh、ftp、passwd、telnet等命令行進行自動交互，而無需人工干涉來達到自動化的目的。比如我們可以模擬一個FTP登錄時所有交互，包括輸入主機地址、用戶名、密碼、上傳文件等，待出現異常還可以進行嘗試自動處理。)
「你想向標准錯誤列印一條消息並返回某個非零狀態碼來終止程序運行」
通過 python 的 raise SystemExit(3) 命令可以主動拋出一個錯誤,通過 sys.stderr.write 將命令寫到標準的輸出端
直接將消息作為參數傳給 SystemExit() ，那麼你可以省略其他步驟
拋出一個 SystemExit 異常，使用錯誤消息作為參數,它會將消息在 sys.stderr 中列印，然後程序以狀態碼 1 退出
「你需要知道當前終端的大小以便正確的格式化輸出。」
使用 os.get terminal size() 函數 來做到這一點。
「復制或移動文件和目錄，但是又不想調用 shell 命令。」
shutil 模塊 有很多便捷的函數可以復制文件和目錄。使用起來非常簡單
這里不多講，熟悉Linux的小夥伴應該不陌生。
默認情況下，對於 符號鏈接 這些命令處理的是它指向的東西文件。例如，如果 源文件 是一個 符號鏈接 ，那麼目標文件將會是 符號鏈接 指向的文件。如果你只想 復制符號鏈接本身 ，那麼需要指定 關鍵字 參數 follow_symlinks
tree() 可以讓你在復制過程中選擇性的忽略某些文件或目錄。你可以提供一個忽略函數，接受一個目錄名和文件名列表作為輸入，返回一個忽略的名稱列表。例如：
對於文件元數據信息， 2() 這樣的函數只能盡自己最大能力來保留它。 訪問時間、創建時間和許可權 這些基本信息會被保留，但是 對於所有者、ACLs、資源 fork 和其他更深層次的文件元信息就說不準了
通常不會去使用 shutil.tree() 函數 來執行 系統備份 。當處理文件名的時候，最好使用 os.path 中的函數來確保最大的可移植性
使用 tree() 復制文件夾的一個棘手的問題是對於錯誤的處理,可以使用異常塊處理，或者通過 參數 ignore dangling symlinks=True 忽略掉無效符號鏈接。
「創建或解壓常見格式的歸檔文件(比如.tar, .tgz 或.zip)」
shutil 模塊擁有兩個函數—— make archive() 和 unpack archive() 可派上用場,
make archive() 的第二個參數是期望的輸出格式。可以使用 get archive formats() 獲取所有支持的歸檔格式列表。
「你需要寫一個涉及到文件查找操作的腳本，比如對日誌歸檔文件的重命名工具，你不想在 Python 腳本中調用 shell，或者你要實現一些 shell 不能做的功能。」
查找文件，可使用 os.walk() 函數 ，傳一個頂級目錄名給它
os.walk() 方法 為我們 遍歷目錄樹 ，每次進入一個目錄，它會返回一個 三元組 ，包含 相對於查找目錄的相對路徑，一個該目錄下的目錄名列表，以及那個目錄下面的文件名列表。
對於每個元組，只需檢測一下目標文件名是否在文件列表中。如果是就使用 os.path.join() 合並路徑。為了避免奇怪的路徑名比如 ././foo//bar ，使用了另外兩個函數來修正結果
os.walk(start) 還有跨平台的優勢。並且，還能很輕松的加入其他的功能。我們再演示一個例子，下面的函數列印所有最近被修改過的文件：
列印10分鍾之前被修改的數據
「怎樣讀取普通.ini 格式的配置文件？」
configparser 模塊 能被用來讀取配置文件
編寫配置文件
如果有需要，你還能修改配置並使用 cfg.write() 方法將其寫回到文件中
「你希望在腳本和程序中將診斷信息寫入日誌文件。」
python 腳本列印日誌最簡單方式是使用 logging 模塊
五個日誌調用( critical(), error(), warning(), info(), debug() )以降序方式表示不同的嚴重級別。 basicConfig() 的 level 參數是一個 過濾器 。所有級別低於此級別的日誌消息都會被忽略掉。每個 logging 操作的參數是一個消息字元串，後面再跟一個或多個參數。構造最終的日誌消息的時候我們使用了 % 操作符來格式化消息字元串。
如果你想使用配置文件，可以像下面這樣修改 basicConfig() 調用：
logconfig.ini
在調用日誌操作前先執行下 basicConfig() 函數方法 ,可以找標准輸出或者文件中輸出
basicConfig() 在程序中只能被執行一次。如果你稍後想改變日誌配置，就需要先獲取 root logger ，然後直接修改它。
更多見日誌模塊文檔https://docs.python.org/3/howto/logging-cookbook.html
「你想給某個函數庫增加日誌功能，但是又不能影響到那些不使用日誌功能的程序。」
對於想要執行日誌操作的函數庫，你應該創建一個專屬的 logger 對象，並且像下面這樣初始化配置：
使用這個配置，默認情況下不會列印日誌,只有配置過日誌系統，那麼日誌消息列印就開始生效
通常來講，不應該在函數庫代碼中 自己配置日誌系統 ，或者是已經有個已經存在的日誌配置了。調用 getLogger( name ) 創建一個和調用模塊同名的 logger 模塊 。由於 模塊 都是唯一的，因此創建的 logger 也將是唯一 的。所以當前進程中只有一個logging會生效。
log.addHandler(logging.NullHandler()) 操作將一個 空處理器 綁定到剛剛已經創建好的 logger 對象 上。一個空處理器默認會忽略調用所有的日誌消息。因此，如果使用該函數庫的時候還沒有配置日誌，那麼將不會有消息或警告出現。
在這里，根日誌被配置成僅僅 輸出 ERROR 或更高級別的消息 。不過， somelib 的日誌級別被單獨配置成可以輸出 debug 級別的消息， 它的優先順序比全局配置高。像這樣更改單獨模塊的日誌配置對於調試來講是很方便的，因為你無需去更改任何的全局日誌配置——只需要修改你想要更多輸出的模塊的日誌等級。(這個還有待研究)
「你想記錄程序執行多個任務所花費的時間」
time 模塊 包含很多函數來執行跟時間有關的函數。盡管如此，通常我們會在此基礎之上構造一個更高級的介面來模擬一個計時器。
這個類定義了一個可以被用戶根據需要啟動、停止和重置的計時器。它會在elapsed 屬性中記錄整個消耗時間。下面是一個例子來演示怎樣使用它：
這里通過 __enter__，__exit__ ,使用 with 語句 以及上下文管理器協議可以省略計時器打開和關閉操作。(關於上下文管理協議，即with語句，為了讓一個對象兼容with語句，必須在這個對象的類中聲明 __enter__和__exit__方法, , __enter__ 在出現with語句被調用， __exit__ 在代碼執行完畢被調用,可以參考open()方法)
在計時中要考慮一個 底層的時間函數問題 。 一般來說， 使用 time.time() 或 time.clock() 計算的時間精度因操作系統的不同會有所不同。而使用 time.perf_counter() 函數可以確保使用系統上面 最精確的計時器 。
「你想對在 Unix 系統上面運行的程序設置內存或 CPU 的使用限制。」
resource 模塊 能同時執行這兩個任務。例如，要限制 CPU 時間,下面的代碼在windows平台執行不了，但是Linux是可以的。
程序運行時， SIGXCPU 信號 在時間過期時被生成，然後執行清理並退出。
這暫時沒有好的Demo...
程序運行到沒有多餘內存時會拋出 MemoryError 異常。
setrlimit() 函數 被用來設置特定資源上面的 軟限制和硬限制 。
setrlimit() 函數 還能被用來設置 子進程數量、打開文件數以及類似系統資源的限制(cgroup) 。
「通過腳本啟動瀏覽器並打開指定的 URL 網頁」
webbrowser 模塊 能被用來啟動一個瀏覽器，並且與平台無關
新窗口打卡網站
當前窗口打開一個tab頁
指定瀏覽器類型，可以使用 webbrowser.get() 函數
5. Python能用來做什麼
Python因語法簡潔、上手簡單、功能強大特點，橘基廣泛應用於網站開發、數據分析、爬蟲、自動化運維、人工智慧、大數據、游戲開發等領取。
1、做日常任務，比如下載視頻、MP3、自動化操作excel、自動發郵件。
2、做網站開發、web應慶巧用開發，很多著名的網站像知乎、YouTube就是Python寫的。
許多大型網站就是用Python開發的，譽伍鍵例YouTube、Instagram，還有國內的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美國航空航天局）都大量地使用Python。
3、做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是Python開發的。
4、系統網路運維。
6. obsidian使用python腳本
obsidian是一個由ES6開發的軟體，它本身支持開發插件來實現我們自己想要的功能。但是另一種語言壁壘卻使我們望而卻步。現在就有一種方式，可以讓obsidian調用cmd命令，而cmd命令又可以調用如：python、C語言、cmd命令等各種程序，大大方便了我們的開發。
1、設置插件使譽源用的模板的路徑（需要自己設置的模板位置，建議和原有的模板分開）
2、設置插件使用的插件的路徑（需要自己設置的插件位置）
3、設置cmd文件的路徑。一般是 C:WindowsSystem32cmd.exe
4、簡單建立一個Python腳本，用於測試功能。
列印出來是3行
現象：
解決方慶游態案：
系統版本 ：Window10 x64 1909
軟體版本 ：obsidian v0.12.10
插件版本磨岩 ：Templater 1.8.1
7. 用Python編程需要哪些軟體
一、終端：Upterm：簡略好用，是一個全渠道終端，能夠說是終端里的IDE，有著強壯的自動補全功能。
二、互動式解說器：PtPython：支持語法高亮、提示乃至是Vim和emacs的鍵入模式。
三、包管理：Anaconda：能幫你裝置好許多麻煩的軟體，包括：Python環境、pip包管理東西、常用的庫、配置好環境路徑等。用Python高數據方面的工作，就裝置Anaconda，它乃至開發了一套JIT的解說器Numba。
四、腳本引擎：QPython：QPython是一個能夠在安卓體繫上運行Python腳本引擎，整合了Python解說器、Console、編輯器和SL4A庫，在安卓設備上你照樣可以玩轉Python。
五、編輯器：Sublime3：配合裝置Anaconda或Codelntel插件，就能夠讓Sublime具有近乎IDE的體會。
六、IPython：一個根據Python shell的互動式解說器。它的自動補全非常好用，乃至用了它之後，很多程序員小夥伴們就不想再用自帶的Python shell啦。
8. Python 如何寫腳本
以Python2.7操作為例：
1、首先需要打開電腦桌面，按開始的快捷鍵，點擊Python2.7如圖所示的選項進入。
9. 如何在windows上編寫python腳本
Python安裝好以後，在開始菜單會看到一個idle工具（一個增強的交互命令行解釋器窗口）以及一個自帶的編輯器。
在任意目錄新建一個.py文件或者保存的時候以.py結尾，用記事本、Python自帶的編輯器或者其他編輯器如Sublime Text或者NotePad++都行。
如果你使用的是idle，直接按F5就能在Python自帶的命令行查看結果
如果是用記事本或者其他編輯器，快捷鍵win+R調出運行目錄，輸入cmd，然後在命令行里進入這個目錄，輸入python [filename].py或者[filename].py就可以看到運行結果了
10. python是用於前端還是後端開發
python既可用於前端還可用於後端開發。
Python是一種計算機程序設計語言。是一種動態的、面向對象的腳本語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。
Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。
設計者開發時總的指導思想是，對於一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決就好了。
這在由TimPeters寫的Python格言（稱為TheZenofPython）裡面表述為：Thereshouldbeone--andpreferablyonlyone--obviouswaytodoit。
這正好和Perl語言（另一種功能類似的高級動態語言）的中心思想TMTOWTDI（There'sMoreThanOneWayToDoIt）完全相反。
(10)python腳本開發擴展閱讀：
Python的設計定位：
Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。因此，Perl語言中「總是有多種方法來做同一件事」的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。
Python開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。
由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行importthis可以獲得完整的列表。
Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。
所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。
Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。
Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools,itertools)提供了Haskell和StandardML中久經考驗的函數式程序設計工具。
雖然Python可能被粗略地分類為「腳本語言」（scriptlanguage），但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。
Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是「腳本語言」泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。
參考資料來源：網路-Python