這篇文章介紹的內容是在Windows環境下搭建Python編譯環境,有著一定的參考價值,現在分享給大家,有需要的朋友可以參考一下
Windows系統並非都預設安裝了Python,因此你可能需要下載並安裝它,再下載並安裝一個
文字編輯器(用之前的PyCham:點擊開啟連結)。
1. 安裝Python
首先,檢查你的系統是否安裝了Python。為此,在「開始」功能表中輸入 command 並按回車以打
開命令視窗;你也可按住Shift鍵並右鍵點選桌面,再選擇「在此開啟命令視窗」。在終端機視窗
中輸入python並按回車;如果出現了Python提示字元( >>> ),就表示你的系統安裝了Python。然而,
你也可能會看到一條錯誤訊息,指出 python 是無法辨識的指令。
如果是這樣,就需要下載Windows Python安裝程式。為此,請造訪http://python.org/downloads/。
你會看到兩個按鈕,分別用於下載Python 3和Python 2。點擊用於下載Python 3的按鈕,這會根據
你的系統自動下載正確的安裝程式。下載安裝程式後,運行它。請務必選取複選框Add Python to
PATH(如圖1-2),這讓你更容易設定係統。
2. 啟動Python終端機會話
透過設定係統,讓其能夠在終端會話中執行Python,可簡化文字編輯器的設定工作。打開一
個命令窗口,並在其中執行命令 python 。如果出現了Python提示字元( >>> ),就表示Windows找到
了你剛安裝的Python版本。
C:\> python Python 3.5.0 (v3.5.0:374f501f4567, Sep 13 2015, 22:15:05) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
如果是這樣,就可以直接跳到下一部分-「在終端機會話中執行Python」。
然而,輸出可能類似於下面這樣:
C:\> python 'python' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file.
在這種情況下,你必須告訴Windows如何找到你剛安裝的Python版本。指令 python 通常存
儲存在C盤,因此請在Windows資源管理器中開啟C盤,在其中找到並開啟以Python打頭的資料夾,
再找到檔案python。例如,在我的電腦中,有一個名為Python35的資料夾,其中有一個名為python
的文件,因此文件 python 的路徑為C:\Python35\python。如果找不到這個文件,請在Windows資源
管理員的搜尋框中輸入 python ,這將讓你能夠準確地獲悉命令 python 在系統中的儲存位置。
如果認為已知道指令 python 的路徑,就在終端機視窗中輸入該路徑進行測試。為此,打開一個
命令窗口,並輸入你確定的完整路徑:
C:\> C:\Python35\python Python 3.5.0 (v3.5.0:374f501f4567, Sep 13 2015, 22:15:05) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
如果可行,就表示你已經知道如何存取Python了。
3. 在終端機會話中執行Python
在Python會話中執行下面的指令,並確認看到了輸出「Hello Python world!」。
>>> print("Hello Python world!") Hello Python world! >>>
每當要執行Python程式碼片段時,都請開啟一個指令視窗並啟動Python終端機會話。若要關閉該終
端會話,可按Ctrl Z,再按回車鍵,也可執行指令 exit() 。
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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

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。


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