Python 環境をインストールするには?_Python 環境のインストール

序文

Python インタープリターをダウンロードしてインストールします

Python コードの作成を開始するには、まず Python インタープリターをダウンロードしてインストールする必要があります。以下の手順に従います。

1. Python の公式 Web サイト (https://www.python.org) にアクセスし、「ダウンロード」ページに移動します。
2. このページでオペレーティング システムの Python バージョンを見つけます。通常は、最新の安定したバージョンを選択することをお勧めします。対応するダウンロード リンクをクリックしてダウンロードします。
3. ダウンロードしたインストーラーを実行し、プロンプトに従ってインストールします。インストール中に、インストール パスとコンポーネントをカスタマイズすることを選択できます。
4. インストール完了後、コマンドプロンプト(Windows)またはターミナル(macOS、Linux)を開き、「python」コマンドを入力し、Pythonのバージョン情報が表示されればインストール成功です。

Python 環境変数を設定する

Python インタープリターをどこでも使用するには、Python 環境変数を設定する必要があります。以下の手順に従います。

1. システムの環境変数設定を開くか (Windows)、ターミナルを開いて bash プロファイルを入力します (macOS および Linux)。
2. Python がインストールされているパスをシステムの PATH 変数に追加します。たとえば、Python が「C:\Python」ディレクトリにインストールされている場合は、システムの PATH 変数に「C:\Python」を追加します。
3. 変更を保存し、設定ウィンドウを閉じます。
4. 新しいコマンドプロンプトまたはターミナルを開き、「python」コマンドを入力し、Python インタプリタが正常に実行されれば、環境変数の設定が成功したことになります。

Linux を例に挙げると、Linux システムに Python インタープリターをインストールすることは、Python 開発環境をセットアップする最初のステップです。以下の手順に従います。

1. ターミナルを開き、次のコマンドを入力して、システムに Python がプリインストールされているかどうかを確認します。

Python --バージョン

1. コマンドで Python が見つからない場合、またはバージョンが低い場合は、Python インタープリターをインストールする必要があります。ターミナルで次のコマンドを実行して、Python3 をインストールします。

sudo aptアップデート sudo aptインストールpython3

1. インストールが完了したら、次のコマンドを再度実行して、Python のインストールが成功したことを確認できます。

python3 --バージョン

統合開発環境 (IDE) をインストールする

1. PyCharm: JetBrains によって開発された強力な Python IDE で、コード補完、デバッグ、バージョン管理などの豊富な機能を提供します。
2. Visual Studio Code: Python 拡張機能をサポートし、強力なコード編集およびデバッグ機能を備えた軽量のクロスプラットフォーム エディターです。
3. Anaconda: 科学コンピューティングとデータ分析用のライブラリとツールが組み込まれた、データ サイエンスと機械学習用の Python ディストリビューション。
4. Spyder: 科学技術コンピューティングに焦点を当てた Python IDE で、豊富な科学コンピューティングおよびデータ分析機能を提供します。

ここではVS Codeをお勧めします。主な理由は、比較的軽量であるためです。

VS Code は、Python を含むさまざまなプログラミング言語に対応する強力で人気のあるテキスト エディターです。VS Code をインストールするには、以下の手順に従ってください。

1. ターミナルを開き、次のコマンドを実行して Microsoft GPG キーを追加します。

wget -qO- https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > microsoft.gpg sudo mv microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/microsoft.gpg

1. 次のコマンドを実行して、VS Code リポジトリを追加します。

echo "deb [arch=amd64] https://packages.microsoft.com/repos/vscode 安定したメイン" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/vscode.list

1. パッケージ リストを更新し、VS Code をインストールします。

sudo apt アップデート sudo apt インストールコード

1. インストールすると、アプリケーション メニューに VS Code が表示されます。

Python 開発にVS Codeを使用するには、Python 拡張機能をインストールして構成する必要があります。以下の手順に従います。

1. VS Code で、左側の拡張機能ボタンをクリックします (またはCtrl+Shift+Xを押します)。
2. 検索ボックスに「Python」と入力し、「Python」拡張機能を選択し、「インストール」ボタンをクリックしてインストールします。
3. インストールが完了したら、「再読み込み」ボタンをクリックして VS Code を再読み込みします。
4. VS Code の左側のナビゲーション バーに「エクスプローラー」ビューが表示されます。エクスプローラーで、Python プロジェクト フォルダーを選択します。
5. Python プロジェクト フォルダーを選択すると、VS Code は Python インタープリターを自動的に検出し、使用する Python 環境を選択するよう求めます。インストールされている Python インタープリターを選択します。
6. VS Code で Python ファイルを作成および編集し、コードのデバッグに組み込みのデバッグ機能を使用できるようになりました。

Python インタープリターをダウンロードしてインストールし、Python 環境変数を設定し、適切な統合開発環境 (IDE) を選択すると、完全な Python 開発環境が構築されます。これで、Python コードの作成を開始し、この強力なプログラミング言語を探索できるようになりました。初心者でも経験豊富な開発者でも、優れた開発環境は生産性とコーディング エクスペリエンスを向上させます。Python コードを書いて楽しんでください。

最後に、私の記事を注意深く読んでくださった皆さんに感謝します。互恵性は常に必要です。それほど価値のあるものではありませんが、必要な場合はそれを取り上げることができます。

1. Python の概要

以下の内容は、Python の応用全般に必要な基礎知識であり、クローラ、データ分析、人工知能などをやりたい場合は、まず学習する必要があります。高いものはすべて原始的な基礎の上に建てられます。しっかりした基礎があれば、前に進む道はより安定します。すべての素材は記事の最後に無料で掲載されています！！！

含む：

コンピュータの基本

Pythonの基本

Python入門ビデオ600話：

ゼロベース学習ビデオを見るのが最も早くて効果的な学習方法で、ビデオ内の教師のアイデアに従って、基礎から詳細まで非常に簡単に始めることができます。

2. Python クローラー

人気の方向性として、爬虫類はアルバイトでも仕事効率を上げるための補助スキルとしても最適です。

クローラーテクノロジーを通じて関連コンテンツを収集し、分析、削除することで、本当に必要な情報を取得できます。

この情報収集・分析・統合作業は、生活サービス、旅行、金融投資、各種製造業の製品市場需要など、幅広い分野で応用可能であり、クローラ技術を活用することで、より正確かつ有効な情報を取得し、活用することができます。

Python クローラーのビデオ素材

3. データ分析

清華大学経済管理学院が発表した報告書「中国経済のデジタル変革：人材と雇用」によると、データ分析人材の格差は2025年に230万人に達すると予想されている。

人材の格差がこれほど大きいと、データ分析は広大なブルーオーシャンのようなものになります。初任給10万は本当に当たり前です。

4. データベースとETLデータウェアハウス

企業は、ビジネス データベースからコールド データを定期的に転送し、履歴データの保存専用のウェアハウスに保存する必要があります。各部門は、独自のビジネス特性に基づいて統合されたデータ サービスを提供できます。このウェアハウスはデータ ウェアハウスです。

従来のデータ ウェアハウス統合処理アーキテクチャは ETL であり、ETL プラットフォームの機能を使用します。E = ソース データベースからデータを抽出、L = クリーン データ (ルールに準拠していないデータ)、変換 (ビジネス要件に応じて、異なるディメンション、異なる粒度、および異なるビジネス ルールでテーブルを計算します)、T = 処理されたテーブルをデータ ウェアハウスに段階的に、完全に、異なる時点でロードします。

5. 機械学習

機械学習とは、コンピュータのデータの一部を学習し、他のデータを予測・判断することです。

機械学習の核心は、「アルゴリズムを使用してデータを解析し、そこから学習し、新しいデータに関する意思決定や予測を行うこと」です。つまり、コンピュータは、得られたデータからあるモデルを取得し、そのモデルを用いて予測を行うというもので、人間が一定の経験を積んだ後に新たな問題を予測するなど、人間の学習プロセスに似ています。

機械学習教材:

6. 高度な Python

基本的な文法内容から、プログラミング言語の設計を理解するためのより深い高度な知識まで、ここで学習すると、Python の入門から上級までのすべての知識を基本的に理解することができます。

この時点で基本的に企業の採用要件を満たすことができますが、面接資料や履歴書のテンプレートがどこで手に入るかわからないという方のためにコピーも用意しましたので、まさにナニーにとって体系的な学習ルートと言えます。

ただし、プログラミングの学習は一夜にして達成できるものではなく、長期的な継続とトレーニングが必要です。この学習ルートを整理する中で、私自身も技術的な点を復習しながら、皆さんと一緒に進めていきたいと思っています。プログラミングの初心者であっても、高度な技術を必要とする経験豊富なプログラマーであっても、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。

それは一夜にして達成できますが、長期的な忍耐力と訓練が必要です。この学習ルートを整理するにあたり、皆さんと一緒に進めていきたいと思いますし、私自身もいくつかの技術的な点を復習することができます。プログラミングの初心者であっても、高度な技術を必要とする経験豊富なプログラマーであっても、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。

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