Ⅰ 学python要安装哪些软件

一. 安装python

1. 从python官网下载相应版本的python安装包,打开网络,搜索python官网,或者输入python官网地址https://www.python.org/
2. 点击download选择相应的操作平台
3. 下载完成后点击安装包并执行,运行出该界面
4. 这里安装到c盘上,默认安装
选择第一项是系统用户下所有用户可启动，Add Python 3.6 to PATH 是将安装路径添加到PATH环境变量中，方便直接运行于系统各种环境中(如果有多个版本的Python或测试环境可不添加，需要添加可手动添加，查找到安装的地址并复制地址到以下操作，计算机——右键属性——高级系统设置——环境变量——系统变量——选择PATH——双击在变量值中添加——注意在最后添加并有“;”为隔断符)。

我这里选择自定义安装，并全选安装，开始安装过程，请耐心等待(所有的项目都选择，根据网速决定安装的速度)。如果有未选择的选项，可直接点击取消，重新开始安装过程。 安装完成，开启Python之旅。

Ⅱ python要用什么软件运行

1、使用python交互式解释器运行
可以直接写入python程序进行运行：

2、使用Windows命令行工具运行

在cmd定位到py文件对版应的目录下权
然后输入python hello.py命令即可运行：
3、使用jupyter notebook运行
在jupyter notebook中新建python文件，写入python代码然后使用“shift+Ctrl”快捷键即可运行
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Ⅲ python 如何运行文件

python运行文件的方抄法：首先按下【win+r】键，并输入cmd，打开cmd窗口；然后将【.py】文件拖入cmd窗口或者输入文件路径；最后回车即可运行。
【相关学习推荐：python教程】
python运行文件的方法：
方法一：cmd窗口
1、同时按下win+r，输入cmd，回车，即可打开cmd窗口。
2、将.py文件拖入cmd窗口，或者输入文件路径，回车即可运行。
方法二：python自带IDLE工具
1、在开始菜单找到python文件夹，打开IDLE工具。
2、依次点击file--open，找到需要的.py文件，打开，按F5执行。
以上就是小编分享的关于python 如何运行文件的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

Ⅳ python代码运行助手怎么打开

python代码运行助手怎么打开：

  1. Python代码运行助手可以在线输入Python代码，通过本机运行的一个Python脚本来执行代码。

  2. 运行在存放learning.py的目录下运行命令。（需要支持HTML5的浏览器）

Ⅳ 用Python写过哪些的小工具

为了逃避学校布置的美术作业，写过一个画素描的程序。
从后再也不担心美术作业了。
也就是利用Python的PIL库来 将彩色图片转化为素描效果的图片

更新说明：
前面那个程序写的太粗糙了，不好意思拿出来分享，重新写了一遍，加上了GUI图形界面。
配置环境：
windows 10
python 3.5

image.py
from PIL import Image
import numpy as np
import os
import join
import time
def image(sta,end,depths=10):
a = np.asarray(Image.open(sta).convert('L')).astype('float')
depth = depths # (0-100)
grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad # 分别取横纵图像梯度值
grad_x = grad_x * depth / 100.
grad_y = grad_y * depth / 100.
A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.)
uni_x = grad_x / A
uni_y = grad_y / A
uni_z = 1. / A
vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi / 4. # 光源的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对x 轴的影响
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对y 轴的影响
dz = np.sin(vec_el) # 光源对z 轴的影响
b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源归一化
b = b.clip(0, 255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重构图像
im.save(end)

def mains(numbers):
number = int(numbers)
startss = os.listdir(".\输入----图片")
time.sleep(2)
for starts in startss:
start = ''.join(starts)
print('正在转化--图片： ' + start)
sta = './' + '输入----图片/' + start
end = './' + '输出----图片/' + 'HD_20' + start
image(sta=sta,end=end,depths=number)

简单来说，就是利用python的Numpy库，将图像降维转化为数字化的数据，之后对数据进行操作，再利用pillow库将操作好的数据转化为素描效果的图片。
GUI图形界面程序
main.py
import os
from image import mains
from tkinter import *

def exists_mkdir():
if os.path.exists('输出----图片') and os.path.exists('输入----图片'):
pass
else:
os.mkdir('输出----图片')
os.mkdir('输入----图片')

def images():
try:
s1 = e1.get()
a = mains(s1)
c["text"] = "我们的程序运行成功了"
except Exception:
c["text"] = "程序运行出错了,可能是缺少了两个配置文件"

#创建程序运行需要的工作目录
exists_mkdir()

tk = Tk()
# 设置窗口大小和位置
tk.geometry('430x350+80+60')

# 不允许改变窗口大小
tk.resizable(False, False)

## 用来显示Label组件
tk.title('素描图生成器')
w1 = Label(tk,text='作者博客：www.liuchaoblog.live')
w = Label(tk,text='')
w2 = Label(tk,text='欢迎使用：')
w3 = Label(tk,text='步骤一：将需要转化的图片放入 输入----图片 文件夹下')
w4 = Label(tk,text='步骤二：输入 0-100的数值，数值越大，颜色越深。--------标准参数是 10 ')
w5 = Label(tk,text='步骤三：点击确认 运行程序 等待出现提示')
w6 = Label(tk,text='步骤四：到输入----图片 文件夹找到素描图')
w1.grid(row=0,column=0,sticky=W)
w.grid(row=1,column=0,sticky=W)
w2.grid(row=2,column=0,sticky=W)
w3.grid(row=3,column=0,sticky=W)
w4.grid(row=4,column=0,sticky=W)
w5.grid(row=5,column=0,sticky=W)
w6.grid(row=6,column=0,sticky=W)

l = Label(tk,text="输入 0-100的数值")
l.grid(row=8,column=0,sticky=E)

## 用来显示输入框
e1 = Entry(tk)
e1.grid(row=10,column=0,sticky=E)

## 用来显示Button
b = Button(tk,text='确定',command=images)
b.grid(row=12,column=0,sticky=E)

c = Label(tk,text="",background="yellow")
c.grid(row = 15)

# 启动消息主循环
tk.mainloop()

运行效果：

这个程序我用pyinstaller做成exe文件了。

Ⅵ 开发Python用哪些工具好

刚学python时，面对简陋的官方版idle和一大堆开发平台和发行版，不知道究竟如何下手。在进行多方尝试后，我最后的选择是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序调试的工作，用Pycharm写相应脚本和程序包的开发。这两个工具都是跨平台的，也都有免费版本。

具体来说Anaconda集成了几乎所有我需要的包库，包含了我整个工作流程，做数据分析的pandas\scipy\numpy、绘图的matplotlib、读写Excel文档的xlrd/xlwt，链接SQL数据库的SQLalchemy、机器学习框架sklearn等。对于Anaconda集成的两个工作平台，Spyder——一个类似于Matlab和Rstudio的IDE，是专注于面向数据的分析的，因为其特点也主要是数据区的存在，可以即时知道变量值的变化；Ipython——一个基于cell的shell界面，可以理解为python自带shell的增强版，它将程序分成一块一块的cell，每个cell可以包含多条语句，可以单独调试运行，并将结果保存在内存中，cell之间可以相互调用，并保持一定的相互独立。

Ⅶ python代码运行助手怎么打开

python代码运行助手是抄能在网袭页上运行python语言的工具。因为python的运行环境在很多教程里都是用dos的，黑乎乎的界面看的有点简陋，所以出了这python代码运行助手，作为ide。
实际上，python代码运行助手界面只能算及格分，如果要找ide，推荐使用jupyter。jupyter被集成到ANACONDA里，只要安装了anacoda就能使用了。

Ⅷ 学习python都需要哪些软件工具

1、Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的，有着强大的自动补全功能。之前的名字叫BlackWindow，有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
2、Ptpython
一个交互式的Python解释器。支持语法高亮、提示甚至是vim和emacs的键入模式。
3、Anaconda
它能帮你安装好许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，带来挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，就安装它就好了，它甚至开发了一套JIT的解释器 Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞了。
4、CodeSandbox
虽然这个不算是Python开发工具，但如果后端工程师想写前端的话，这个在线编辑器太方便了，简直是节省了后端工程师的生命啊！不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，采让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
5、Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
6、IPython
如何进行交互式编程？没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的Shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、Tab键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
7、Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者不妨体验看看。
8、IDLE
IDLE是python创初人Guido van Rossum使用python and Tkinter来创建的一个集成开发环境。要使用IDLE必须安装python and Tkinter。特性：自动缩进，彩色编码，命令历史(Alt+p,Alt+n)和单词自动(Alt+/)完成。用IDLE执行Tkinter程序，不要在程序中包括mainloop。IDLE本身就是Tkinter应用程序，它会自动调用mainloop。再调用一次mainloop会与IDLE的事件循环冲突，造成运行时错误。
9、BlackAdder
BlackAdder支持windows and linux环境。用它创建的程序可在任何一种平台上运行，负责维护它的是TheKompany.com。他们发布了该软件的个人版，只提供有限的支持；以及专业版，需要许可，面向商业软件开发者。
10、Komodo Edit
Open Komodo是Komodo edit的开源发布 ，一个免费的动态语言的多语言编辑器，基于屡获殊荣的Komodo IDE。既支持Perl、PHP、Python、Ruby、Tcl等服务端语言，也支持CSS、HTML、JavaScript、XML等。在使用Komodo Edit编写代码时，通过其提供的自动完成、调用提示、语法纠正、代码片断等功能可以充分提高你的编码效率，助你写出高质量的代码。