一. 安装python
mac系统其实自带了一个python的执行执行环境,用来运行python还行,但是开发可能就不够了,因此我们需要重新安装python。这里有两种方案安装:
1.homebrew
brew install python
这个方案比较简单,如果出错的话可以给前面加sudo试试,这个安装的python可能不是最新版.
2.从官网下载安装
大家可以从https://www.python.org/download下载安装最新版的python,安装比较无脑,一路按下去就OK,缺点是以后升级,卸载都得自己维护.
这两个方法安装的python的位置是不一样的,大家可以用:
which python
来查看安装位置.安装完成后在终端中键入python来验证安装是否成功.
二. 安装pip
这里好多文章中说要先安装easy_install, 其实是不用的.
1.我们先获取pip安装脚本:
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
如果没有安装wget可以去这里将所有内容复制下来,新建get-pip.py文件,将内容拷进去就OK了.
2.安装pip
sudo python get-pip.py
用python执行刚才获取的脚本,这里sudo可以选择使用,若遇到类似这个报错则必须加sudo:
Exception: Traceback (most recent call last): ... OSError: [Errno 13] Permission denied: 'XXX/pip-0.7.2-py2.7.egg/EGG-INFO/dependency_links.txt' Storing debug log for failure in /Users/bilt/.pip/pip.log
安装成功后可以在终端中键入pip来检测,如果不行重启终端后尝试.
3.修改pip源
在天朝,由于功夫网的原因,使用pip安装一些模块会特别慢甚至无法下载,因此我们需要修改pip的源到国内的一些镜像地址,特别感谢国内无私奉献的组织~
首先进入HOME路径:
cd ~
创建.pip目录:
mkdir .pip
创建pip.conf文件:
touch pip.conf
大家可以用自己喜欢的编辑器打开pip.conf文件,我现在使用的时v2ex的源,所以添加:
[global] index-url = http://pypi.v2ex.com/simple
大家可以把index-url的值设置为自己实际源的地址.
至此pip源修改成功,以后使用pip安装模块时都会从这个源去下载安装,大家可以自行测试一下.
三. 其他模块安装
1.Pillow/PIL
想用python处理图片,自然少不了PIL这个模块, 由于PIL长期没有更新了, 所以有了Pillow这个模块, 依赖于PIL, 新版的pip安装后会自带Pillow, 但是好像没有zlib模块, 所以会报错:
File "/Library/Python/2.7/site-packages/PIL/Image.py", line 1105, in paste im.load() File "/Library/Python/2.7/site-packages/PIL/ImageFile.py", line 190, in load d = Image._getdecoder(self.mode, d, a, self.decoderconfig) File "/Library/Python/2.7/site-packages/PIL/Image.py", line 389, in _getdecoder raise IOError("decoder %s not available" % decoder_name) IOError: decoder zip not available
因此我们需要手动重新安装:
sudo pip install -U Pillow
2.MySQLdb
在下面的网址下载mysqldb模块:
http://sourceforge.net/projects/mysql-python/
在mac os x直接双击解压,命令行进入解压后的目录, 执行python setup.py build
如果有
sh: mysql_config: command not found
提示,我们需要编辑下mysql的路径,使用vim打开setup_posix.py
找到:
mysql_config.path = "mysql_config"
改为:
mysql_config.path = "/usr/local/mysql/bin/mysql_config"
然后执行:
sudo python setup.py install
安装成功后,在命令行输入python进入python环境,输入import MySQLdb,我的环境中报下面的错误:
>>> import MySQLdb
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "MySQLdb/__init__.py", line 19, in </module><module> import _mysql ImportError: dlopen(/Library/Python/2.7/site-packages/MySQL_python-1.2.4b4-py2.7-macosx-10.8-intel.egg/_mysql.so, 2): Library not loaded: libmysqlclient.18.dylib Referenced from: /Library/Python/2.7/site-packages/MySQL_python-1.2.4b4-py2.7-macosx-10.8-intel.egg/_mysql.so Reason: image not found
解决方法,我们建立一个软链就可以了
sudo ln -s /usr/local/mysql/lib/libmysqlclient.18.dylib /usr/lib/libmysqlclient.18.dylib
这样我们就在mac os x的python环境下安装好了MySQLdb模块

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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