查看python的解释器
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day02:Python 解释器1、#!/usr/bin/python : 在执行脚本时,调用 /usr/bin 下的 python 解释器,其路径固定;2、#!/usr/bin/env python: 是为了防止用户没有将 python 装在默认的 /usr/bin 路径里,而是自定义设置路径的情况。当执行脚本时,首先会在 env 设置里查找 python 的安装路径,再调用环境设置下的解释器程序找到python 安装路径。3、Python中默认的编码格式是 ASCII 格式,在读取中文时会报错。只要在文件开头加入 # -- coding: UTF-8 -- 或者 #coding=utf-8 就可以正常显示中文了。
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用 Python 实现 Python 解释器介绍Byterun 是一个用 Python 实现的 Python 解释器。随着我对 Byterun 的开发,我惊喜地的发现,这个 Python 解释器的基础结构用 500 行代码就能实现。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构,给你足够探索下去的背景知识。我们的目标不是向你展示解释器的每个细节---像编程和计算机科学其他有趣的领域一样,你可能会投入几年的时间去深入了解这个主题。Byterun 是 Ned Batchelder 和我完成的,建立在 Paul Swartz 的工作之上。它的结构和主要的 Python 实现(CPython)差不多,所以理解 Byterun 会帮助你理解大多数解释器,特别是 CPython 解释器。(如果你不知道你用的是什么 Python,那么很可能它就是 CPython)。尽管 Byterun 很小,但它能执行大多数简单的 Python 程序(这一章是基于 Python 3.5 及其之前版本生成的字节码的,在 Python 3.6 中生成的字节码有一些改变)。Python 解释器在
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用 Python 实现 Python 解释器Allison 是 Dropbox 的工程师,在那里她维护着这个世界上最大的 Python 客户端网络之一。在去 Dropbox 之前,她是 Recurse Center 的协调人, 是这个位于纽约的程序员深造机构的作者。她在北美的 PyCon 做过关于 Python 内部机制的演讲,并且她喜欢研究奇怪的 bug。她的博客地址是 akaptur.com。介绍Byterun 是一个用 Python 实现的 Python 解释器。随着我对 Byterun 的开发,我惊喜地的发现,这个 Python 解释器的基础结构用 500 行代码就能实现。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构,给你足够探索下去的背景知识。我们的目标不是向你展示解释器的每个细节---像编程和计算机科学其他有趣的领域一样,你可能会投入几年的时间去深入了解这个主题。Byterun 是 Ned Batchelder 和我完成的,建立在 Paul Swartz 的工作之上。它的结构和主要的 Python 实现(CPython)差不多,所以理解 Byte
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详解python解释器安装以及简单的python入门1、首先要有一个python解释器,如果不知道在哪里下载的话,大家可以去我的博客里下载,免费的。安装很简单,我已经安装过了就不给大家演示了。2、下图是安装完成之后的3、接下来是配置系统环境变量,大家可以看我的上一篇博客是如何配置系统环境变量的,配置完成之后如下图,注:我这里只有一个环境变量,如果你的是多个,就直接用;号隔开直接在后面追加就好了。4、打开cmd命令行窗口,直接输入python,如下图就表示解释器启动成功5、提示符中输入以下语句,按回车键查看运行效果:6、也可以通过命令执行python脚本,以下是我在脚本中写的代码。7、通过命令执行python脚本。
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- 2. 支持的解释器类型 想要在 PyCharm 中使用 Python 代码,需要至少配置一个解释器。要配置的时候,需要指定系统中的 Python 可执行文件的路径。因此,在配置项目解释器之前,需要确保已下载 Python 并安装到系统中,并且知道其路径。我们可以基于不同的 Python 可执行文件创建项目解释器,也可以用同一个 Python 可执行文件创建项目解释器。上图中的 Python.exe 就是 Python 的可执行文件,它存在于你的 Python 安装路径下面。PyCharm 支持以下解释器类型:标准的 Python 解释器(Python 2.7、Python 3.5-3.8);其他 Python 实现(IronPython、PyPy、Jython、CPython);虚拟环境:(Virtualenv, Pipenv, and Conda);远程 Python 解释器(SSH、Vagrant、WSL(仅适用于 Windows);基于 Docker 的解释器(Docker、Docker Compose)。Tips:后面两种类型,仅在 PyCharm Profession 版本中支持。
- 4.1 更新本地解释器路径 step1:打开项目, 访问解释器页面,Mac 下依次点击:主PyCharm -> Preference -> Project:项目名 -> Python Intepreter,Windows 和 Linux 下依次点击:File -> Settings -> Project:项目名 ->Python Intepreter。然后点击右上角的齿轮按钮:step2:在弹出列表中,单击"Show All…",会弹出“Project Interpreters" 对话框 。(选择 Add 要求你创建新的解释器)选择 Show All 会先查看有哪些存在的解释器,然后再决定是否创建新的。step3:可用的解释器出现在"Project Interpreters"对话框中,在对话框中选择期望的解释器。通过下面一排按钮为当前项目增删改解释器。红框中的按钮从上到下分别是:增加新的解释器;删除选中的解释器;编辑选中的解释器;与其他项目相关联的环境将不显示;选中解释器的现有路径将显示在解释器路径对话框中。点击上图按钮 4, 会显示下图:点击上图按钮 5, 会显示下图:
- PyCharm 配置 Python 解释器 前面几节我们把如何创建一个项目、以及可以为项目填充哪些元素为大家介绍完了。但还留了一个问题, 当我们在创建"Hello World" 项目时,当输完文件名后,需要选择解释器 ,当时只让大家选择了一个系统的解释器。那么这个解释器到底是什么呢?这节将详细介绍什么是解释器?有哪些类型?这些解释器又有什么不同?
- 1. 什么是解释器? 解释器就是帮助我们将 Python 代码,也就是 .py 文件,交给机器可以执行的工具。我们知道,计算机的 CPU 其实是很笨的,它只能读懂 0 和 1 这样的二进制编码文件。但是我们编写代码的时候肯定不能使用二进制,所以就诞生了像 Python 和 Java 这样的高级语言来辅助我们编程。但是代码写出来之后计算机理解不了又执行不了怎么办?这个时候就需要有一个东西将 Python 代码解释成计算机可以读懂并执行的内容,这个东西就是解释器。
- 2.1 配置远程解释器 1. 确保 ssh 可以正常访问远程计算机。2. 在 Preference/Settings,向项目添加新的远程解释器,如使用 SSH 指定,输入 IP 地址,用户名,然后 Next。输入密码,然后下一步:选择远程计算机中 Python 路径,同时可以指定本地与远程同步路径。点击 OK,可以看到对应的解释器路径与同步路径 ,点击 OK下面演示一下配置远程解释器的完整过程。Tips: 如果选择自动同步文件,在设置窗口关闭后,会自动登录远程 server, 输入密码,文件传输工具窗口将打开,显示传输的文件。3. 为项目创建远程解释器后,将自动创建相应的部署配置。若要预览它, Preference/Settings -> Build,Execution,Deployment -> Deployment。这里新建了一个新的 SFTP 连接。点击 mapping 选项卡,可以看到本地项目到远程服务器目录映射。
- 3.1 使用存在的解释器 当创建新项目时,我们需要选择解释器,这时我们可以选择已经存在的解释器。点击上面的详情按钮,根据不同的解释器类型,已经列出了对应存在的解释器。
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