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          Python培訓

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          寫Python程序前Python的安裝、配置教程

          • 發布:Python培訓
          • 來源:Python練習題庫
          • 時間:2017-09-08 11:06

          今天我們來學習Python的安裝、配置,以及學習Python運行腳本的過程,為寫程序做準備。

          如何安裝Python

          學習Python的第一步當然是要安裝Python軟件了。

          我們從官網https://www.python.org/downloads/下載安裝程序。如下圖,根據你的操作系統是windows、Linux還是Mac選擇對應的版本。另外,我們看到有Python 3.6.2和Python 2.7.13兩種可下載。

          我們當然新版本Python3.6.2。選擇Python3的理由是新版本肯定有很大的改進,支持Python2不具備的特性。細節上兩者的區別可參考官網的https://wiki.python.org/moin/Python2orPython3。選擇Python2的唯一情況是:你之前的項目是基于Python2的,需要維護老項目的腳本。

          當然如果官網下載速度很慢,還是可以百度對應Python版本,然后你會看到很多網站都可以下載。

          Windows平臺安裝Python很簡單,就是雙擊一下安裝文件。安裝好后,開始菜單就有了IDE和commad line。如下圖(由于windows xp最高只支持到Python3.4,下圖是3.4下的截圖)。

          Linux平臺的下載,我們選擇XZ compressed source tarball,原因是XZ壓縮格式文件小很多。

          安裝命令如下:

          xz -d Python-3.6.2.tar.xz #解壓xz文件

          tar -xf Python-3.6.2.tar #解壓tar文件

          cd Python-3.6.2 #進入源碼目錄

          ./configure --prefix=/home/abc #配置,指定安裝目錄

          make #編譯

          make install #安裝

          如何配置環境變量

          Python的環境變量設置比較簡單,只需要把Python安裝目錄(即python.exe或python所在目錄)加到PATH環境變量。Windows平臺,右擊"我的電腦"->"屬性"->"高級"->"環境變量"->"用戶環境變量",修改path,在最前面加入Python的安裝目錄。如下圖。

          Linux平臺,根據shell類型,編輯對應的配置文件,把python安裝路徑增加到PATH變量。

          csh,tcsh:編輯/home/abc/.cshrc或/home/abc/.tcshrc,增加

          set path (/home/abc/bin $path)

          bash: 編輯/home/abc/.bashrc,增加

          export PATH = /home/abc/bin:$PATH

          打開Python程序,確認是否安裝成功。

          Windows平臺,點擊開始菜單里的Python 3.4 (command line - 32 bit)或者按Win+R運行cmd.exe再輸入python命令。

          Linux平臺,打開Terminal,輸入python命令。

          Python是如何運行腳本的

          我們的python腳本,先被編譯成Byte Code,Byte Code再被Python虛擬機解釋執行。所以說python是解釋型語言。如下圖所示。

          為了幫助理解這個過程,我們手動把py編譯成pyc。編譯命令如下:

          python -m py_compile helloworld.py

          經過編譯之后,自動創建了一個臨時目錄__pycache__,這個臨時目錄里產生了一個文件helloworld.cpython-36.pyc。這個pyc文件就是Byte Code。我們注意文件的命名,“原文件名.cpython-36.pyc”,36是編譯時使用的python版本號。python在運行時,會根據源代碼的修改時間來決定要不要重新編譯,這樣會大大加快編譯速度。跟Makefile有異曲同工之處。

          有些童鞋可能會問Python用了虛擬機的機制會不會速度很慢啊?

          其實不用擔心,因為一是Python虛擬機已經優化得很好了,二是因為我們ASIC領域的腳本也不會寫得特別大。驗證仿真的速度主要還是和芯片的規模和仿真模型的抽象級別有關。

          準備工作已經完成,下一次,我們學習寫第一個python程序。

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