python34指南

❶ 如何快速學習python

1.要有決心
做任何事情，首先要有足夠的決心和堅持，才能做好事情、學好Python也是如此。
2.勤於動手
對於編程語言的學習，不能眼高手低，學的過程中，想到就要寫出來，一方面能夠培養出寫代碼的感覺，另一方面可以加深知識的掌控。
3.一套完整的學習體系
Python編程語言的全面學習，需要擁有一整套系統的學習資料和學習計劃，全面掌握Python基礎知識，對以後解決Python編程過程中的問題十分有益!
4.項目實戰訓練
Python編程基礎知識的學習最終目的是應用於項目中，因此，項目實戰訓練必不可少，多做幾個項目，盡量是功能完整的項目，形成項目思路，對以後進行項目實戰是很有好處的!

❷ Python 入門書籍有哪些推薦

1、Python基礎教程：是經典的Python入門教程書籍，本書層次鮮明，結構嚴謹。這本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程序員提升技能，即使是Python方面的技術專家，也能從書里找到實用性極強的內容。

2、Python數據分析（Python for data analysis）：該書介紹了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等知識點，只要讀者掌握了python的基本語法就可以學習，對於提升學習Python十分有效。

3、Python 3程序開發指南：講述了構成Python語言的8個關鍵要素，分為不同章節對其進行了詳盡的闡述，包括數據類型、控制結構與函數、模塊、文件處理、調試、進程與線程、網路、資料庫、正則表達式、GUI程序設計等各個方面。適合作為Python語言教科書使用。

4、Python數據分析與挖掘實戰：本書的基礎部分介紹的詳細且全面，是一本Python入門書，在後段中的Demo也很貼近實戰，並且介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，有極強的實用性。

5、Python Cookbook：本書介紹了Python在各個領域中的一些技巧和方法，從最基本的字元、文件序列、字典和排序，到進階的面向對象編程、資料庫和數據持久化、 XML處理和Web編程，再到高級和抽象的描述符、裝飾器、元類、迭代器和生成器，均有涉及。

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書名：Python 3程序開發指南

作者：（美）薩默菲爾德

譯者：王弘博

豆瓣評分：6.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2011-2-1

頁數：618

內容簡介：

Python是一種腳本語言，在各個領域得到了日益廣泛的應用。本書全面深入地對Python語言進行了講解。

本書首先講述了構成Python語言的8個關鍵要素，之後分章節對其進行了詳盡的闡述，包括數據類型、控制結構與函數、模塊、文件處理、調試、進程與線程、網路、資料庫、正則表達式、GUI程序設計等各個方面，並介紹了其他一些相關主題。全書內容以實例講解為主線，每章後面附有練習題，便於讀者更好地理解和掌握所講述的內容。

本書適合於作為Python語言教科書使用，對Python程序設計人員也有一定的參考價值。

作者簡介：

Mark Summerfield，Qtrac公司的所有人，同時還是一位在Python、C++、Qt以及PyQt等領域卓有專長的獨立培訓專家、顧問、技術編輯與作者。Mark Summerfield撰寫的書籍包括《Rapid GUI Programming with Python》以及《Qt：The Definitive Guideto PyQt Programming》（Addison—Wesley，2008），並與Jasmin Blanchette共同編寫了《C++GUI Programming with Qt 4》（Addison—Wesley，2006）。作為Trolltech的文檔管理者，Mark創立了並負責編輯Trolltech的技術雜志《Qt Quarterly》。

❹ Python 爬蟲的入門教程有哪些值得推薦的

Python 爬蟲的入門教程有很多值得推薦的，以下是一些比較受歡迎和推薦的教程：

1.《精通 Python 網路爬蟲》：這本書是一本入門級的 Python 爬蟲教程，適合初學者學習。

• Python3 網路爬蟲實戰：這是一個在線教程，詳細介紹了 Python 爬蟲的基礎知識，包括爬蟲的原理、如何使用 Python 爬取網頁、如何使用正則表達式和 XPath 解析網頁等。

• Python 爬蟲指南：這是一個在線教程，通過幾個簡單的例子來介紹 Python 爬蟲的基礎知識。

• 網路爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。

• Python 爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。

以上是一些比較受歡迎和推薦的 Python 爬蟲入門教程，你可以根據自己的需求和學習進度選擇適合自己的教程。

bilibili上也有一些視頻教程。

❺ 如何用anaconda python

序

Python易用，但用好卻不易，其中比較頭疼的就是包管理和Python不同版本的問題，特別是當你使用Windows的時候。為了解決這些問題，有不少發行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，這些發行版將python和許多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，還有virtualenv、pyenv等工具管理虛擬環境。

個人嘗試了很多類似的發行版，最終選擇了Anaconda，因為其強大而方便的包管理與環境管理的功能。該文主要介紹下Anaconda，對Anaconda的理解，並簡要總結下相關的操作。

Anaconda概述

Anaconda是一個用於科學計算的Python發行版，支持 Linux, Mac, Windows系統，提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。Anaconda利用工具/命令conda來進行package和environment的管理，並且已經包含了Python和相關的配套工具。

這里先解釋下conda、anaconda這些概念的差別。conda可以理解為一個工具，也是一個可執行命令，其核心功能是包管理與環境管理。包管理與pip的使用類似，環境管理則允許用戶方便地安裝不同版本的python並可以快速切換。Anaconda則是一個打包的集合，裡面預裝好了conda、某個版本的python、眾多packages、科學計算工具等等，所以也稱為Python的一種發行版。其實還有Miniconda，顧名思義，它只包含最基本的內容——python與conda，以及相關的必須依賴項，對於空間要求嚴格的用戶，Miniconda是一種選擇。

進入下文之前，說明一下conda的設計理念——conda將幾乎所有的工具、第三方包都當做package對待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理與環境管理的約束，能非常方便地安裝各種版本python、各種package並方便地切換。

Anaconda的安裝

Anaconda的下載頁參見官網下載，Linux、Mac、Windows均支持。

安裝時，會發現有兩個不同版本的Anaconda，分別對應Python 2.7和Python 3.5，兩個版本其實除了這點區別外其他都一樣。後面我們會看到，安裝哪個版本並不本質，因為通過環境管理，我們可以很方便地切換運行時的Python版本。（由於我常用的Python是2.7和3.4，因此傾向於直接安裝Python 2.7對應的Anaconda）

下載後直接按照說明安裝即可。這里想提醒一點：盡量按照Anaconda默認的行為安裝——不使用root許可權，僅為個人安裝，安裝目錄設置在個人主目錄下（Windows就無所謂了）。這樣的好處是，同一台機器上的不同用戶完全可以安裝、配置自己的Anaconda，不會互相影響。

對於Mac、Linux系統，Anaconda安裝好後，實際上就是在主目錄下多了個文件夾（~/anaconda）而已，Windows會寫入注冊表。安裝時，安裝程序會把bin目錄加入PATH（Linux/Mac寫入~/.bashrc，Windows添加到系統變數PATH），這些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac為例，安裝完成後設置PATH的操作是

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# 將anaconda的bin目錄加入PATH，根據版本不同，也可能是~/anaconda3/bin

echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# 更新bashrc以立即生效

source ~/.bashrc

配置好PATH後，可以通過which conda或conda --version命令檢查是否正確。假如安裝的是Python 2.7對應的版本，運行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，也說明該發行版默認的環境是Python 2.7。

Conda的環境管理

Conda的環境管理功能允許我們同時安裝若干不同版本的Python，並能自由切換。對於上述安裝過程，假設我們採用的是Python 2.7對應的安裝包，那麼Python 2.7就是默認的環境（默認名字是root，注意這個root不是超級管理員的意思）。

假設我們需要安裝Python 3.4，此時，我們需要做的操作如下：

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# 創建一個名為python34的環境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda會為我們自動尋找3.4.x中的最新版本）

conda create --name python34 python=3.4

# 安裝好後，使用activate激活某個環境

activate python34 # for Windows

source activate python34 # for Linux & Mac

# 激活後，會發現terminal輸入的地方多了python34的字樣，實際上，此時系統做的事情就是把默認2.7環境從PATH中去除，再把3.4對應的命令加入PATH

# 此時，再次輸入

python --version

# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系統已經切換到了3.4的環境

# 如果想返回默認的python 2.7環境，運行

deactivate python34 # for Windows

source deactivate python34 # for Linux & Mac

# 刪除一個已有的環境

conda remove --name python34 --all

用戶安裝的不同python環境都會被放在目錄~/anaconda/envs下，可以在命令中運行conda info -e查看已安裝的環境，當前被激活的環境會顯示有一個星號或者括弧。

說明：有些用戶可能經常使用python 3.4環境，因此直接把~/anaconda/envs/python34下面的bin或者Scripts加入PATH，去除anaconda對應的那個bin目錄。這個辦法，怎麼說呢，也是可以的，但總覺得不是那麼elegant……

如果直接按上面說的這么改PATH，你會發現conda命令又找不到了（當然找不到啦，因為conda在~/anaconda/bin里呢），這時候怎麼辦呢？方法有二：1. 顯式地給出conda的絕對地址 2. 在python34環境中也安裝conda工具（推薦）。

Conda的包管理

Conda的包管理就比較好理解了，這部分功能與pip類似。

例如，如果需要安裝scipy：

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# 安裝scipy

conda install scipy

# conda會從從遠程搜索scipy的相關信息和依賴項目，對於python 3.4，conda會同時安裝numpy和mkl（運算加速的庫）

# 查看已經安裝的packages

conda list

# 最新版的conda是從site-packages文件夾中搜索已經安裝的包，不依賴於pip，因此可以顯示出通過各種方式安裝的包

conda的一些常用操作如下：

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# 查看當前環境下已安裝的包

conda list

# 查看某個指定環境的已安裝包

conda list -n python34

# 查找package信息

conda search numpy

# 安裝package

conda install -n python34 numpy

# 如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境

# 也可以通過-c指定通過某個channel安裝

# 更新package

conda update -n python34 numpy

# 刪除package

conda remove -n python34 numpy

前面已經提到，conda將conda、python等都視為package，因此，完全可以使用conda來管理conda和python的版本，例如

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# 更新conda，保持conda最新

conda update conda

# 更新anaconda

conda update anaconda

# 更新python

conda update python

# 假設當前環境是python 3.4, conda會將python升級為3.4.x系列的當前最新版本

補充：如果創建新的python環境，比如3.4，運行conda create -n python34 python=3.4之後，conda僅安裝python 3.4相關的必須項，如python, pip等，如果希望該環境像默認環境那樣，安裝anaconda集合包，只需要：

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# 在當前環境下安裝anaconda包集合

conda install anaconda

# 結合創建環境的命令，以上操作可以合並為

conda create -n python34 python=3.4 anaconda

# 也可以不用全部安裝，根據需求安裝自己需要的package即可

設置國內鏡像

如果需要安裝很多packages，你會發現conda下載的速度經常很慢，因為Anaconda.org的伺服器在國外。所幸的是，清華TUNA鏡像源有Anaconda倉庫的鏡像，我們將其加入conda的配置即可：

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# 添加Anaconda的TUNA鏡像

conda config --add channels u.cn/anaconda/pkgs/free/

# TUNA的help中鏡像地址加有引號，需要去掉

# 設置搜索時顯示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

執行完上述命令後，會生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件，記錄著我們對conda的配置，直接手動創建、編輯該文件是相同的效果。

跋

Anaconda具有跨平台、包管理、環境管理的特點，因此很適合快速在新的機器上部署Python環境。總結而言，整套安裝、配置流程如下：

• 下載Anaconda、安裝

• 配置PATH（bashrc或環境變數），更改TUNA鏡像源

• 創建所需的不用版本的python環境

• Just Try!

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書名：Python 3程序開發指南

作者：（美）薩默菲爾德

譯者：王弘博

豆瓣評分：6.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2011-2-1

頁數：618

內容簡介：

編輯推薦

在本書中，一流的Python程序員Mark Summerfield展示了如何充分利用Python 3的功能與特性來編寫代碼。與以前的版本相比。Python 3功能更強大，使用更方便，語法更一致，表達能力更豐富。本書將編寫程序、使用標准或第三方Python 3庫、創建新的專用庫模塊所必需的所有相關知識整合到了一起。

作為一名具有多年Python使用經驗的程序員，Summerfield在本書中為讀者深度分析與講解了從其他途徑無法獲取的Python3使用與開發技術。Summerfield從Python的「優美核心（beautiful heart）」（即編寫高健壯性、高性能程序的8個關鍵要素）開始進行講解，並以這些關鍵要素為基礎，介紹了有助於增強程序開發實用技能的新主題，每個主題都包含其概念和多個操作實例。

作者簡介：

Mark Summerfield，Qtrac公司的所有人，同時還是一位在Python、C++、Qt以及PyQt等領域卓有專長的獨立培訓專家、顧問、技術編輯與作者。Mark Summerfield撰寫的書籍包括《Rapid GUI Programming with Python》以及《Qt：The Definitive Guideto PyQt Programming》（Addison—Wesley，2008），並與Jasmin Blanchette共同編寫了《C++GUI Programming with Qt 4》（Addison—Wesley，2006）。作為Trolltech的文檔管理者，Mark創立了並負責編輯Trolltech的技術雜志《Qt Quarterly》。

❼ win8環境下python3.4怎麼樣配置才能把scrapy安裝成功

建議在環境目錄path中 添加D:Python34Scripts; 這個路徑 D是自己安裝python的盤符 後打開cmd窗口 輸入 pip3 install scrapy 或命令 pip install scrapy 回車即可

pip是python的一個包管理器 一般的第三方包直接使用cmd命令 pip3 install 包名

即可 類似的包管理器還有easy_install 可使用命令: easy_install 包名