第1章
Python快速入门与进阶提高

1.1　快速入门

1.1.1　环境准备

相对于直接安装原版Python，推荐使用Anaconda发行版，已经预先打包了科学计算的大量工具包。直接选择64位最新版即可，32位可以通过虚拟环境支持。

安装选项“Add Anaconda to my PATH environment variable”推荐勾选，否则无法直接在控制台中使用conda命令。

而空间不足、技术能力强、全盘虚拟环境的读者，也可以考虑安装miniconda，只有基础的Python与conda功能，安装包更精简。

1.1.2　开发工具

4种主流的Python开发工具：

（1）Spyder适合从MATLAB迁移过来的用户（Anaconda中已内置）；

（2）Jupyter Notebook适合做数据分析、分享展示（Anaconda中已内置）；

（3）PyCharm适合大型项目开发；

（4）Visual Studio Code与PyCharm Community版不相上下。

笔者都是混合使用的：

（1）使用PyCharm来编写NumPy风格的docstring，它的注释自动完成功能目前比VS Code好用。

（2）Notebook的ipynb格式不方便用git进行源代码对比，所以本人更喜欢py格式。“#%%”可对py脚本分块，Spyder、VS Code都有此功能，PyCharm Pro版在Scientific Mode下才支持（注：%是MATLAB的注释，%%是MATLAB的代码分块，#是Python的注释，#%%是Python的代码分块。分块功能需要IDE支持）。

（3）VS Code可以将分块运行的结果导出成Notebook进行展示分享。

（4）VS Code可对分块进行断点调试，而在Spyder中调试难以使用。

1.1.3　一张图学Python

网上流传着一张图学习Python，通过它可以快速了解基础语法，直接百度“一张图Python”，但原版针对的是Python 2。在那张图中，由于涉及的语法不多，因此改动简单，只要将print改成print（）即可。

网上也有专为Python 3版编写的图，还添加了更多的语法。

下面的代码将Python 2改成了Python 3，读者需要对照网上的图片进行学习。

1.1.4　Jupyter Notebook启动目录

直接通过菜单启动Jupyter Notebook将进入用户目录，容易产生困惑。可以在控制台中先切换到项目目录，然后再启动Notebook：

更快捷的方法是先在文件资源管理器中打开项目目录，然后在地址栏中输入“cmd”，回车启动控制台。

1.1.5　国内镜像源

直接通过国外下载安装实在太慢，可以切换成国内源。这里演示的是清华源，读者也可以使用中科大等其他源，速度可能更快。conda镜像源默认使用：

pip镜像源默认使用：

pip镜像源临时使用：

1.1.6　虚拟环境

当使用的包越来越多时，依赖包的版本冲突问题将十分严重，常常会出现一个包装好后，其他的包就不能用了。所以良好的开发实践是一个项目一个虚拟环境。

以下示例创建了名为 py38 的虚拟环境，安装Python 3.8.x 的最新版，然后在py38环境下安装Pandas最新版，再启动对应内核的Notebook：

每次创建虚拟环境时都安装Python、Pandas等包也挺费时的，可以平时维护一个虚拟环境模板，以后使用时直接克隆即可：

如果要安装32位环境，则只需要设置CONDA_FORCE_32BIT即可，只对当前会话有效果。

1.1.7　包的安装

conda install和pip install都可以用来进行包的安装，一般推荐先用conda，安装不上时再用pip。安装方法可参考对应包的帮助文档。

• 有些包需要C++的编译环境才能安装，如果能找到对应的whl文件，可以通过pip install xx.whl安装，如TA-Lib。

• 文件夹中提供了setup.py，可以通过python setup.py install或pip install.安装（注意：有一个英文句号，表示当前目录）。

• 压缩包中提供了setup.py，可以通过pip install xx.zip安装。

• pip源可能没有GitHub更新及时，可以通过pip install git+https://github.com/xx/xx.git从仓库直接安装。

包将自动安装到base或虚拟环境下的 site-packages目录下。

1.1.8　TA-Lib安装

TA-Lib就是典型的需要C++编译才能安装的库，需要以下条件：

• 安装VC++开发环境；

• 下载 ta-lib-0.4.0-msvc.zip，并解压到指定目录。

有些复杂，所以建议从网络下载已经编译好的whl文件，通过 pip install TA_Lib-0.4.19-cp38-cp38-win_amd64.whl直接安装。请根据自己的实际情况下载正确版本。

苹果M1芯片的笔记本可以通过conda install -c conda-forge ta-lib安装。

1.1.9　Pandas显示控制选项

常用的一些控制选项如下：

1.1.10　Notebook显示控制

每个单元格的最后一行默认会显示，如果不想显示，最后一行末尾使用分号（；）即可。若要其他行也显示，可使用display。它们的显示还是有细微区别的，主要是display和print显示在In区，而最后一行显示在Out区，如图1-1所示。

用display显示、clear_output清除输出，可以实现定时刷新显示功能： H0DpXU9aqgj0JFqKJMlrmyWRlciQKtZ++7pfXL4lZms/0jsgMr8lUQFhw0BeJ95n