Python¶

本手册用于整合归纳一些有用或有趣的 Python 外部链接。

Python3 基础教程¶

There are many online resources for learning the Python language; here are three of the best:

Tyro Notes¶

安装Python3¶

我建议安装 Anaconda，它提供了一个简单的初始环境并自带常用的计算库，可以让你快速安装 Python 和相关的第三方库。

Note

一般来说，需要初始化shell环境，才能使用 Anaconda。

# 初始化shell(仅需运行一次)
conda init

对于Windows的用户，执行conda init可能在下次启动命令行时提示没有权限运行profile.ps1，这是因为Windows的系统的安全策略默认禁止了自动执行脚本。如果你的系统禁止了执行profile.ps1，请以管理员权限手动执行以下命令：

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

如果你使用的是官方的Python，建议在使用时为项目创建虚拟环境，比如 virtualenv。

配置环境¶

使用conda管理环境和包¶

Note

对于网络不是很好的科研仔，常常需要换国内源:

环境管理

# 创建一个名为 my_env_name 的环境，用python 3.7 版本
conda create -n my_env_name python=3.7

# 或从已有环境克隆，创建新的环境
conda create -n new_env_2 --clone env_name

# 激活 my_env_name 环境
conda activate my_env_name

#列出所有环境
conda env list

# 退出激活的环境
conda deactivate

# 删除环境
conda env remove -n my_env_name --all

# 导出环境为 my_env_name.yml 文件
conda env export > my_env_name.yml

# 从 .yml 文件导入环境
conda env create -n new_env -f my_env_name.yml

包管理

# 列出所有包
conda list

# 安装包
conda install pkg_name

# 从指定 channel 下载
conda install --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ pytorch

使用pip3管理包¶

Note

对于网络不是很好的科研仔，常常需要换国内源：

# 查看Python包的信息**
pip3 show Package

# 安装Python包
pip3 install Package1 [Package2]..
# 例如我需要安装numpy和scipy，可以这样安装：
pip3 install numpy scipy
# 在包名后可以使用运算符来指定版本，例如指定numpy版本为1.16：
pip3 install numpy==1.16
# 使用-U参数更新已安装的包，例如更新numpy版本：
pip3 install -U numpy

# 卸载第三方库
pip3 uninstall Package

# 查看已经安装的库
pip3 list

# 导出环境中的包和它们的版本
pip freeze > requirements.txt

# 在新环境中安装
pip install -r requirements.txt

使用virtualenv管理环境¶

安装virtualenv

# 安装virtualenv
pip3 install virtualenv

# 创建虚拟环境
# 常用参数
# -p python执行器路径 为虚拟环境指定Python路径  
# --system-site-packages 允许虚拟环境访问系统包目录，此选项默认为`False`
virtualenv [-p PythonPath] [--system-site-packages] 环境名
# 例如，在当前位置创建一个名为`base`的环境。
virtualenv base

# 激活虚拟环境
source path_to_activate

将对应目录删除即可删除环境。

Python基础¶

函数¶

关键字参数

#可写函数说明
def printme( str ):
    "打印任何传入的字符串"
    print (str)
    return

# 调用 printme 函数，不加参数会报错
printme() # ERROR
printme('123') # OK
printme(str='123') # OK

可以对关键字参数设置默认值

def printme( str='123' ):
    "打印任何传入的字符串"
    print (str)
    return

printme() # OK

不定长参数

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
    # function body

def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
    # function body

加了星号*的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数。

def printinfo( arg1, *vartuple ):
    "打印任何传入的参数"
    print ("输出: ")
    print (arg1) # 70
    print (vartuple) # (60, 50)

# 调用printinfo 函数
printinfo( 70, 60, 50 )

加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

def printinfo( arg1, **vardict ):
    "打印任何传入的参数"
    print ("输出: ")
    print (arg1) # 1
    print (vardict) # { 'a': 2, 'b': 3 }

# 调用printinfo 函数
printinfo(1, a=2,b=3)

批量传递不定长参数

args = [1,2,3,4]
f(*args) # f(1,2,3,4)

kargs = {'a':1, 'b':2}
f(**kargs) # f(a=1,b=2)

最后更新: May 11, 2022