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第 1章 处理错误和寻求帮助
1.1 如何理解Python错误信息
1.1.1 检查回溯信息
1.1.2 搜索错误信息
1.2 借助linter 避免错误
1.3 如何寻求编程帮助
1.3.1 预先提供信息以避免反复补充
1.3.2 以实际问题的形式陈述问题
1.3.3 在合适的网站上提出你的问题
1.3.4 在标题中概述你的问题
1.3.5 说明代码的预期目的
1.3.6 包含完整的错误信息
1.3.7 分享全部代码
1.3.8 通过适当的格式化增强代码可读性
1.3.9 告诉帮忙者已经尝试过的方法
1.3.10 描述你的设置信息
第 2章 环境设置和命令行
2.1 文件系统
2.1.1 Python中的路径
2.1.2 主目录
2.1.3 当前工作目录
2.1.4 绝对路径和相对路径
2.2 程序和进程
2.3 命令行
2.3.1 打开终端窗口
2.3.2 使用命令行运行程序
2.3.3 使用命令行参数
2.3.4 在命令行中使用-c 运行Python代码
2.3.5 从命令行运行Python 程序
2.3.6 运行py.exe 程序
2.3.7 在Python 程序中运行命令
2.3.8 使用Tab 补全命令减少输入量
2.3.9 查看历史命令
2.3.10 使用常用命令
2.4 环境变量和PATH
2.4.1 查看环境变量
2.4.2 使用PATH 环境变量
2.4.3 更改命令行的PATH 环境变量
2.4.4 在Windows 上将文件夹永久添加到PATH
2.4.5 在macOS 和Linux 上将文件夹永久添加到PATH
2.5 不借助命令行运行Python 程序
2.5.1 在Windows 上运行Python程序
2.5.2 在macOS 上运行Python 程序
2.5.3 在Ubuntu Linux 上运行Python程序
第3章 使用Black 进行代码格式化
3.1 让程序员招人烦的错误做法
3.2 风格指南和PEP 8
3.3 水平间距
3.3.1 使用空格进行缩进
3.3.2 行内间距
3.4 垂直间距
3.4.1 垂直间距示例
3.4.2 垂直间距的最佳实践
3.5 Black:毫不妥协的代码格式化工具
3.5.1 安装Black
3.5.2 在命令行中运行Black
3.5.3 对部分代码禁用Black
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Python编程轻松进阶(一)
小册名称:Python编程轻松进阶(一)
### 第2章 进阶基础:系统与环境管理 #### 2.4 环境变量和PATH 在Python编程的进阶之路上,掌握系统环境变量及PATH的设置与管理是一项至关重要的技能。这不仅能帮助你更好地管理Python解释器及其依赖库,还能让你在复杂的项目环境中游刃有余。本章节将深入解析环境变量的概念、作用,特别是PATH环境变量的配置方法,以及它们如何影响Python程序的运行。 ### 2.4.1 环境变量的基本概念 **环境变量(Environment Variables)**是操作系统用来指定操作系统运行环境的一些参数,这些参数通常是字符串形式,包含了诸如文件路径、系统配置选项等信息。它们对于操作系统和运行在上面的应用程序来说是全局可见的,允许程序间接地访问和使用这些信息,而无需硬编码这些值到程序中。 环境变量可以分为系统级和用户级。系统级环境变量影响整个系统,对所有用户都有效;而用户级环境变量则只影响当前用户。 ### 2.4.2 PATH环境变量的作用 在众多环境变量中,**PATH**环境变量扮演着尤为重要的角色。PATH环境变量定义了操作系统搜索可执行文件的目录列表。当你在命令行(如Windows的命令提示符CMD或Linux/macOS的终端Terminal)中输入一个命令时,操作系统会按照PATH环境变量中定义的目录顺序,逐一查找是否存在该命令的可执行文件。一旦找到,就会执行该文件。 对于Python编程而言,正确配置PATH环境变量意味着你可以在任何目录下通过命令行直接运行Python解释器或其他Python脚本,而无需指定它们的完整路径。这大大提高了开发效率,也使得Python程序的部署和分享变得更加便捷。 ### 2.4.3 配置PATH环境变量的方法 #### Windows系统 在Windows系统中,配置PATH环境变量可以通过两种主要方式进行: 1. **通过系统属性设置**: - 右键点击“此电脑”或“我的电脑”,选择“属性”。 - 点击“高级系统设置”->“环境变量”。 - 在“系统变量”区域找到PATH变量,选中后点击“编辑”。 - 在弹出的窗口中点击“新建”,然后输入Python解释器的安装路径(例如`C:\Python39`)或包含Python脚本的目录。 - 点击确定保存更改。 2. **通过命令行(临时修改)**: - 打开命令提示符CMD。 - 输入`set PATH=%PATH%;C:\Python39`(将`C:\Python39`替换为你的Python安装路径),这条命令只会对当前CMD窗口有效。 #### macOS和Linux系统 在macOS和Linux系统中,配置PATH环境变量的方法通常涉及编辑用户的shell配置文件(如`.bash_profile`、`.bashrc`、`.zshrc`等),这些文件位于用户的主目录下。 1. **打开终端**。 2. 使用文本编辑器(如nano、vim或vi)打开相应的配置文件,例如`nano ~/.bash_profile`。 3. 在文件末尾添加一行,设置PATH环境变量,如`export PATH="/usr/local/bin/python3:$PATH"`(这里假设Python 3安装在`/usr/local/bin/python3`)。 4. 保存并关闭文件。 5. 为了使更改立即生效,可以执行`source ~/.bash_profile`(或对应的配置文件)。 ### 2.4.4 使用环境变量管理Python版本 随着Python生态的不断发展,项目中可能会需要同时使用多个Python版本。此时,合理管理不同版本的Python解释器及其PATH设置变得尤为重要。为此,可以使用一些第三方工具来帮助管理Python版本,如`pyenv`(适用于macOS和Linux)、`conda`(由Anaconda发行,支持多平台)等。 #### pyenv - **安装pyenv**:通过git克隆pyenv仓库到本地,并按照官方文档进行配置。 - **切换Python版本**:使用`pyenv install`命令安装所需版本的Python,然后使用`pyenv global`或`pyenv local`命令来全局或局部设置Python版本。 - **pyenv会自动调整PATH环境变量**,确保当前shell会话中使用的Python版本与设置一致。 #### conda - **安装Anaconda或Miniconda**:Anaconda是一个包含了许多科学计算包的Python发行版,而Miniconda则是其轻量级版本。 - **创建环境**:使用`conda create -n myenv python=3.8`命令创建一个名为`myenv`的新环境,并指定Python版本为3.8。 - **激活环境**:使用`conda activate myenv`命令激活环境,此时PATH环境变量会被自动调整,以指向该环境中的Python解释器。 - **管理包**:在激活的环境中,可以使用`conda install`命令来安装和管理Python包。 ### 2.4.5 实战演练 假设你正在开发一个需要特定Python版本(如Python 3.9)的项目,同时你的系统上还安装了其他版本的Python。你可以按照以下步骤进行: 1. **确定Python版本**:检查你的项目需求,确定所需的Python版本。 2. **配置环境**: - 如果使用pyenv,安装所需版本的Python,并设置全局或局部环境。 - 如果使用conda,创建一个新环境,并指定所需的Python版本。 3. **测试环境**:在命令行中,通过输入`python --version`或`python3 --version`(取决于你的系统配置)来验证当前使用的Python版本是否符合预期。 4. **开始开发**:在配置好的环境中进行Python编程。 ### 2.4.6 小结 环境变量和PATH是操作系统和应用程序之间交互的桥梁,对于Python编程来说尤为重要。通过合理配置PATH环境变量,你可以轻松地在不同版本的Python解释器之间切换,管理项目依赖,提升开发效率。同时,掌握第三方工具如pyenv和conda的使用,将帮助你更好地管理复杂的项目环境,为Python编程的进阶之路打下坚实的基础。
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2.3.10 使用常用命令
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2.4.1 查看环境变量
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