怎么运行python代码

直接点击文件图标运行程序。

在系统交互式命令行中运行代码：进入方式win+R快捷键-输入cmd确认-输入python回车，运行Python程序。

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。

Python采用动态类型系统。在编译的时候，Python不会检查对象是否拥有被调用的方法或者属性，而是直至运行时，才做出检查。所以 *** 作对象时可能会抛出异常。不过，虽然Python采用动态类型系统，它同时也是强类型的。Python禁止没有明确定义的 *** 作，比如数字加字符串。

代码编程入门学习介绍如下所示。

1、掌握编程思想

很多人学习编程的时候一上来就阅读大量的书籍，死记硬背各种语法，然而到最后成效并不大。如果想成为一名优秀的程序员，最重要的是掌握编程思想、找到编程感觉，而不是死记硬背语言本身。一名程序员的高级境界，是在反复的实践、观察、分析、比较、总结中潜移默化积累的。

要学会编程思想、找到编程感觉，必须从实实在在的编程实际工作中去实践和体验。不少朋友在学习编程时只简单地学习语法、结构，枯燥而且目的性也不强，会大大降低初学者的兴趣和学习效果。

而一般的书籍，也只从语言本身去讲解语法和举一些针对这些语法的应用例子，跟使用说明书没有太大差别，没有起到灌输编程思想，培养编程感觉的作用。

2、学习C语言或者python语言

python语法更加简单简洁易学，而且有各种强大的库，扩展库，可过程可对象，如果是为了通过编程这一手段来迅速的做出有用、实用的程序和界面，可以学python。

入门是从Basic语言开始的，大概熟悉程序的基础语法与逻辑后，进阶C语言。现代很多语言都是从C语言发展而来的，所以可以以C语言做跳板进阶其他面向对象的高级语言。

3、学习JavaScript

若想要见效快的话，大家可以从JavaScript开始学起，毕竟你安装的浏览器就已经自带了语言环境了，并且JS现在基本前后通吃，你既可以写前端界面也可以写后端服务，是一门性价比很高的语言。

作为第一语言和数据分析使用的语言,Python程序语言变成了现代人才市场的最炙手可热的语言,现在在有很多零基础、没有计算机专业基础的人想要学习Python语言,那么在学习Python语言的时候应该从哪些方面进行学习呢？下面天通苑电脑培训为大家具体介绍。

一、注意细节

区分优秀的程序员和一般的程序员的重要标准是对细节的注意度。实际上，这也是区分所有行业的标准。如果对工作中所有微小的细节注意不够，你的工作成果就会变得很不足。天通苑IT培训认为只要注意细节，程序可以远离许多错误和困难的系统。

二、发现不同

程序员漫长的岁月工作能够培养出一个重要的技能，它拥有不同点的区分能力。有经验的程序员看到的只有微小差异的2个程序，可以明确的指出其不同。另外，天通苑IT培训发现程序可以变得非常容易，并且可以提高对程序的处理和其他问题的敏感性。

三、学会问

当你写代码的时候就会出现错误，这意味着你写的代码是存在问题和缺陷的。但是很多错误会隐藏在你不知道的地方，你必须尽力找到它。如果你只是一直盯着电脑屏幕看，这样是无法解决问题的，因此天通苑电脑培训建议可以通过求助别人和查找资料来解决问题。

四、不要复制和粘贴

你必须将各个项目的代码进行手动输入，如果使用粘贴复制是没有任何意义的。完成一个项目能够很好的锻炼动手能力和大脑的思考能力，让你具备读写代码和观察代码的能力。电脑培训认为如果你采用粘贴复制的方法，会大大的降低练习代码的效果。

这里整理了一份系统全面的Python开发学习路线，主要涉及以下知识，感兴趣的小伙伴欢迎一起来学习~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3对Python的核心库和组件有深入理解

4熟练应用SQL语句进行数据库常用 *** 作

5熟练运用Linux *** 作系统命令及环境配置

6熟练使用MySQL，掌握数据库高级 *** 作

7能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux *** 作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录 *** 作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器 *** 作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解>

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对>

2熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8能够综合利用爬虫爬取豆瓣网**评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见 *** 作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等 *** 作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和 *** 作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflowplayround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

Python程序设计冲刺试卷的读者码是一种用于验证和识别试卷阅卷人身份的一维码。读者码包含了阅卷人的身份信息和试卷批次等信息，通常由考试组织机构提供。

在冲刺式考试中，考生需要在试卷上填写自己的考号和答题卡信息，阅卷人在阅卷之前需要先对试卷进行扫描并识别出考生身份信息。读者码的设计可以有效地防止出现作弊行为，保证考试的公平性和正常进行。

在使用读者码时，阅卷人需要使用相应的扫描设备进行扫描，将读者码信息导入阅卷软件中进行自动阅卷或读取答题卡数据等 *** 作。读者码的使用可以有效地提高阅卷效率，减少阅卷错误率。

前提是确认你有没有安装python，没装就去官网装一个，装了就继续看，

windows版的还是mac版的，都一样

在pacharm左上角，win下面是settings，mac是preferences，

进去以后选project：python，如何选第一个，python interpreter

点右边的齿轮进行设置，选show all，在点减号，把默认的删了，在点加号，看一下python目录对不对，一般默认就是对的，然后确定就行了，系统会自动加载，然后就可以运行了

另一个问题是你新建python文件的时候，没选扩展名

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