無論你在linux上娛樂還是工作,這對你而言都是一個使用python來編程的很好的機會。回到大學我希望他們教我的是Python而不是Java,這學起來很有趣且在實際的應用如yum套件管理器中很有用。
本篇教程中我會帶你使用python和一個稱為flask的微型框架來建立一個簡單的應用,來顯示諸如每個進程的記憶體使用,CPU百分比之類有用的信息。
前置需求
Python基礎、列表、類別、函數、模組。 HTML/CSS (基礎)。
學習這篇教學你不必是一個python高級開發者
在Linux上安裝Python 3
在大多數Linux發行版上Python是預設安裝的。下面的你指令可以讓你看到安裝的版本。
[root@linux-vps ~]# python -V Python 2.7.5
我們會使用3.x的版本來建立我們的app。根據Python.org所說,現在只對這個版本進行改進,而且不向後相容Python 2。
注意: 在開始之前,我強烈建議你在虛擬機中嘗試這個教程,因為Python是許多Linux發行版的核心組件,任何意外都可能會損壞你的系統。
以下步驟是基於紅帽的版本如CentOS(6和7),基於Debian的版本如UbuntuMint和Resbian可以跳過這一步,Pythonn 3應該預設已經安裝了。如果沒有安裝,請用apt-get而不是yum來安裝下面對應的套件。
[leo@linux-vps] yum groupinstall 'Development Tools' [leo@linux-vps] yum install -y zlib-dev openssl-devel sqlite-devel bzip2-devel [leo@linux-vps] wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.2/Python-3.4.2.tgz [leo@linux-vps] tar -xvzf Python-3.4.2.tgz [leo@linux-vps] cd Python-3.4.2 [leo@linux-vps] ./configure [leo@linux-vps] make # 推荐使用 make altinstall 以覆盖当前的 python 库 [leo@linux-vps] make altinstall
成功安裝後,你應該可以用下面的指令進入Python3.4的shell了。
[leo@linux-vps]# python3.4 Python 3.4.2 (default, Dec 12 2014, 08:01:15) [GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> exit ()
使用pip來安裝套件
Python有它自己的套件管理去,與yum和apt-get相似。你將需要它來下載、安裝和卸載套件。
[leo@linux-vps] pip3.4 install "packagename" [leo@linux-vps] pip3.4 list [leo@linux-vps] pip3.4 uninstall "packagename"
Python虛擬環境
在Python中虛擬環境是一個放置你的專案的依賴環境的目錄。這是一個將帶有不同的依賴環境的專案隔離的好方法。它可以讓你不用sudo指令就能安裝套件。
[leo@linux-vps] mkdir python3.4-flask [leo@linux-vps] cd python3.4-flask [leo@linux-vps python3.4-flask] pyvenv-3.4 venv
要建立虛擬環境你需要使用「pyvenv-3.4」指令。上述指令會在venv資料夾的內部建立一個名為lib的目錄,這裡會安裝專案所依賴的套件。這裡同樣會建立一個bin資料夾容納該環境下的pip和python可執行檔。
為我們的Linux系統資訊項目啟動虛擬環境
[leo@linux-vps python3.4-flask] source venv/bin/activate [leo@linux-vps python3.4-flask] which pip3.4 ~/python3.4-flask/venv/bin/pip3.4 [leo@linux-vps python3.4-flask] which python3.4 ~/python3.4-flask/venv/bin/python3.4
使用pip安裝flask
讓我們繼續安裝第一個模組flask框架,它可以處理存取路由和渲染顯示我們app的模板。
[leo@linux-vps python3.4-flask]pip3.4 install flask
以上是在Linux上使用Python和Flask創建你的第一個應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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