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1. 简介2. Python历史3. 安装Python3.1. Python解释器4. 第一个Python程序4.1. 使用文本编辑器4.2. 输入和输出5. Python基础5.1. 数据类型和变量5.2. 字符串和编码5.3. 使用list和tuple5.4. 条件判断5.5. 模式匹配5.6. 循环5.7. 使用dict和set6. 函数6.1. 调用函数6.2. 定义函数6.3. 函数的参数6.4. 递归函数7. 高级特性7.1. 切片7.2. 迭代7.3. 列表生成式7.4. 生成器7.5. 迭代器8. 函数式编程8.1. 高阶函数8.1.1. map/reduce8.1.2. filter8.1.3. sorted8.2. 返回函数8.3. 匿名函数8.4. 装饰器8.5. 偏函数9. 模块9.1. 使用模块9.2. 安装第三方模块10. 面向对象编程10.1. 类和实例10.2. 访问限制10.3. 继承和多态10.4. 获取对象信息10.5. 实例属性和类属性11. 面向对象高级编程11.1. 使用__slots__11.2. 使用@property11.3. 多重继承11.4. 定制类11.5. 使用枚举类11.6. 使用元类12. 错误、调试和测试12.1. 错误处理12.2. 调试12.3. 单元测试12.4. 文档测试13. IO编程13.1. 文件读写13.2. StringIO和BytesIO13.3. 操作文件和目录13.4. 序列化14. 进程和线程14.1. 多进程14.2. 多线程14.3. ThreadLocal14.4. 进程 vs. 线程14.5. 分布式进程15. 正则表达式16. 常用内建模块16.1. datetime16.2. collections16.3. argparse16.4. base6416.5. struct16.6. hashlib16.7. hmac16.8. itertools16.9. contextlib16.10. urllib16.11. XML16.12. HTMLParser16.13. venv17. 常用第三方模块17.1. Pillow17.2. requests17.3. chardet17.4. psutil18. 图形界面18.1. 海龟绘图19. 网络编程19.1. TCP/IP简介19.2. TCP编程19.3. UDP编程20. 电子邮件20.1. SMTP发送邮件20.2. POP3收取邮件21. 访问数据库21.1. 使用SQLite21.2. 使用MySQL21.3. 使用SQLAlchemy22. Web开发22.1. HTTP协议简介22.2. HTML简介22.3. WSGI接口22.4. 使用Web框架22.5. 使用模板23. 异步IO23.1. 协程23.2. 使用asyncio23.3. 使用aiohttp24. FAQ25. 期末总结

9.2. 安装第三方模块

如果你正在使用Mac或Linux,安装pip本身这个步骤就可以跳过了。

如果你正在使用Windows,请参考安装Python一节的内容,确保安装时勾选了pipAdd python.exe to Path

在命令提示符窗口下尝试运行pip,如果Windows提示未找到命令,可以重新运行安装程序添加pip

注意:Mac或Linux上有可能并存Python 3.x和Python 2.x,因此对应的pip命令是pip3

例如,我们要安装一个第三方库——Python Imaging Library,这是Python下非常强大的处理图像的工具库。不过,PIL目前只支持到Python 2.7,并且有年头没有更新了,因此,基于PIL的Pillow项目开发非常活跃,并且支持最新的Python 3。

一般来说,第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册,要安装一个第三方库,必须先知道该库的名称,可以在官网或者pypi上搜索,比如Pillow的名称叫Pillow,因此,安装Pillow的命令就是:

pip install Pillow

耐心等待下载并安装后,就可以使用Pillow了。

安装常用模块

在使用Python时,我们经常需要用到很多第三方库,例如,上面提到的Pillow,以及MySQL驱动程序,Web框架Flask,科学计算Numpy等。用pip一个一个安装费时费力,还需要考虑兼容性。我们推荐直接使用Anaconda,这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,我们装上Anaconda,就相当于把数十个第三方模块自动安装好了,非常简单易用。

可以从Anaconda官网下载GUI安装包,安装包有500~600M,所以需要耐心等待下载。下载后直接安装,Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python,并且,Anaconda安装的第三方模块会安装在Anaconda自己的路径下,不影响系统已安装的Python目录。

安装好Anaconda后,重新打开命令行窗口,输入python,可以看到Anaconda的信息:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│Windows PowerShell                                 - □ x │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│Windows PowerShell                                       │
│Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved.│
│                                                         │
│PS C:\Users\liaoxuefeng> python                          │
│Python 3.13.3 |Anaconda, Inc.| ... on win32              │
│Type "help", ... for more information.                   │
│>>> import numpy                                         │
│>>>                                                      │
│                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

可以尝试直接import numpy等已安装的第三方模块。

模块搜索路径

当我们试图加载一个模块时,Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件,如果找不到,就会报错:

>>> import mymodule
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named mymodule

默认情况下,Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块,搜索路径存放在sys模块的path变量中:

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python36.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6', ..., '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages']

如果我们要添加自己的搜索目录,有两种方法:

一是直接修改sys.path,添加要搜索的目录:

>>> import sys
>>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')

这种方法是在运行时修改,运行结束后失效。

第二种方法是设置环境变量PYTHONPATH,该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加我们自己的搜索路径,Python本身的搜索路径不受影响。