1.5　Python周边工具

Python是一门简单、优雅且具有强大功能的编程语言，但只有Python是不够的，我们还需要对应的工具来编写Python程序。本节介绍几个Python周边工具，以及它们是如何使用的。

1.5.1　pip

在编写Python程序的过程中，我们会发现很多任务需要编写类似的功能，如读取操作系统中的文件、发送网络请求等。为了避免重复编写这些常用且基础的功能，Python提供了功能强大的内置库，在一定程度上解决了这个问题。

为了理解什么是Python内置库，这里以Excel软件为例进行介绍。在大多数时候，使用Excel软件必然会使用它的表格功能来处理数据，表格功能对于Excel软件来说就是常用且基础的功能，在很多使用Excel软件的场景下都需要使用它，所以Excel软件默认提供了这个功能，方便使用者直接使用。Python内置库也是如此，使用Python时可以直接使用Python内置库提供的功能，轻松解决遇到的问题。

但有些问题单靠Python内置库是无法解决的，面对这些问题，我们可以使用第三方包。

第三方包就是由第三方（非Python官方）提供的代码包，全世界各地的Python程序员提供了各种各样的第三方包来解决不同的问题，如“发送网络请求”可以使用requests第三方包、“构建网站”可以使用Flask第三方包等，这些第三方包存放在PyPI（The PythonPackage Index）中。

为了方便使用与管理这些第三方包，Python提供了pip包管理工具，使用pip可以轻松实现对第三方包的查找、下载、安装及卸载。

通过pip–version××××（该命令写在系统的终端命令软件中）查看pip的版本号，从而判断当前是否已安装pip。如果安装的Python版本在3.4以上，那么它们都自带pip包管理工具。因为我们安装的是Python3.7.3版本，所以不再需要关心pip包管理工具的下载与安装。

使用pip install PackageName命令可以安装对应的第三方包，命令中的PackageName表示第三方包的名称。例如，安装网络请求库的命令如下：

初学者可能会有疑惑，这个命令要写在哪里？对于不同的操作系统，写入命令的位置是不同的。

对于Windows用户而言，需要在命令行窗口中输入上述命令；对于macOS用户而言，需要在终端中输入上述命令。如果自己的操作系统安装了终端命令软件，也可以使用这些软件运行上述命令。

在编写Python代码的过程中会经常使用终端命令软件，cmd是Windows下的终端命令软件，但其功能并不强大且外观比较简陋，读者可以自行安装cmder终端命令软件来代替cmd，访问cmder官网下载安装文件并安装即可。终端是macOS下默认的终端命令软件，同样其功能不够强大且外观比较简陋，读者可以自行安装iterm软件来代替终端，访问iterm官网下载安装文件并安装即可。

如果系统中同时有Python2与Python3，pip也会同时有两个不同的版本。如果想要使用Python3的pip，就需要使用pip3命令（后面的内容不再强调）：

pip会连接PyPI，搜索名为requests的第三方包，如果存在，则将其下载到本地并安装到Python第三方模块中。但PyPI官网是国外网站，国内访问速度较慢，此时可以使用国内PyPI官网的镜像网站，加快pip下载第三方包的速度。例如，使用豆瓣源获取requests：

pip3命令在安装第三方包时可以通过-i参数指定第三方包的下载地址为豆瓣源。

镜像网站是对另一个网站内容进行复制的网站，镜像网站通常用于为相同的信息服务提供不同的源。豆瓣源就是国外PyPI网站的镜像网站，它完全复制了PyPI网站的内容，为国内用户提供第三方包的高速下载服务。

1.5.2　IPython

在编写Python代码时，通常需要使用Python交互式编程环境来验证想法，辅助代码的编写。在终端命令软件中输入“python”，便可开启Python默认的交互式编程环境，但Python默认的交互式编程环境的功能并不强大，所以推荐大家安装IPython。

IPython是增强型Python交互式编程环境，与默认的Python交互式编程环境相比，它拥有更加强大的功能，IPython支持变量自动补全、自动缩进。

IPython本身也是一个第三方包，要使用IPython，需要通过pip3命令安装：

安装完成后，在命令行终端中输入“IPython”即可进入增强型Python交互式编程环境，如图1.6所示。

1.5.3　Jupyter Notebook

IPython交互式编程环境简单易用，但并不适合编写较为复杂的代码，若要编写复杂的代码，则可以考虑使用Jupyter Notebook。

Jupyter Notebook是基于网页进行交互式编程的应用程序，它可以记录每一段程序的运行结果，方便记录与结果展示。

要使用Jupyter Notebook，需要通过pip3命令安装jupyter第三方包：

在命令行终端输入“jupyter-notebook”，如图1.7所示。

Jupyter Notebook会打开浏览器编辑界面，显示当前所在目录，如图1.8所示。

在使用时，我们可以创建.ipynb文件来编写代码，后续将通过VS Code（Visual Studio Code）使用Jupyter Notebook。

Jupyter Notebook常用于编写与数据分析相关的代码，因为它可以保存各种可视化图表，如柱状图、折线图等，这可以让用户很方便地回顾自己的分析过程，以及分享给他人。

1.5.4　VS Code

VS Code（Visual Studio Code）是由微软开发的代码编辑器，美观易用，非常适合编写中小型程序。只需打开浏览器，访问VS Code官网下载VS Code安装文件并安装即可。

安装完成后，打开VS Code，选择插件安装，输入“Python”，将微软开发的Python插件安装到VS Code中，如图1.9所示。

VS Code安装的只是Python插件，它可以让用户在编写Python代码时感觉更加“柔顺”，但它并不是Python解释器，用户应根据需要去官网安装Python，具体操作步骤可参考2.3节的内容。

VS Code同样可以使用Jupyter Notebook。在Windows中，按“Ctrl+Shift+P”组合键，打开 Commands；在macOS中，则需要按“Command+Control+P”组合键。仔细观察VS Code主窗口提示，不同系统会给出不同的快捷键提示，如图1.10所示，“Show All Commands”的提示就为“Command+Control+P”。

在Commands中输入“jupyter notebook”，选择“Python：Create New Blank Jupyter Notebook”，可创建.ipynb文件，如图1.11所示。

此时就可以在VS Code中使用Jupyter Notebook编写Python程序了，但它无法运行编写好的Python程序。要想让VS Code运行Python程序，需要指定Python解释器，特别是在系统中存在多个不同版本的Python时。

打开Commands，输入“Python: Select interpreter”，此时VS Code会显示出当前操作系统中已有的Python版本，这里选择Python3.7.3，如图1.12所示。

执行完这些操作后，就可以使用VS Code编写并运行Python程序了。