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f385686642
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@ -2,15 +2,17 @@
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### Python简介
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Python（英式发音：/ˈpaɪθən/；美式发音：/ˈpaɪθɑːn/）是由荷兰人吉多·范罗苏姆（Guido von Rossum）发明的一种编程语言，是目前世界上最受欢迎和拥有最多用户群体的编程语言。Python 强调代码的可读性和语法的简洁性，相较于 C 或 Java，Python 让使用者能够用更少的代码表达自己的意图。下面是几个权威的编程语言排行榜给出的 Python 语言的排名，其中第1张图由 TIOBE Index 提供，第3张图由 IEEE Spectrum 提供。值得一提的是第2张图，它展示了编程语言在全球最大代码托管平台 GitHub 上受欢迎的程度，最近的四年时间 Python 语言都处于冠军的位置。
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Python（英式发音：/ˈpaɪθən/；美式发音：/ˈpaɪθɑːn/）是由荷兰人吉多·范罗苏姆（Guido von Rossum）发明的一种编程语言，是目前世界上最受欢迎和拥有最多用户的编程语言。Python 强调代码的可读性和语法的简洁性，相较于 C、C++、Java 这些同样影响深远的编程语言，Python 让使用者能够用更少的代码表达自己的意图。下面是几个权威的编程语言排行榜给出的 Python 语言的排名，其中第1张图由 TIOBE Index 提供，第3张图由 IEEE Spectrum 提供。值得一提的是第2张图，它展示了编程语言在全球最大代码托管平台 GitHub 上受欢迎的程度，最近的四年时间 Python 语言都占据了冠军的宝座。
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#### Python编年史
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1. 1989年12月：吉多·范罗苏姆决心开发一个新的脚本语言及其解释器来打发无聊的圣诞节。这种语言将作为 ABC 语言的继承者，主要用来替代 Unix shell 和 C 语言实现系统管理。由于吉多本人是 BBC 电视剧《*Monty Python's Flying Circus*》的忠实粉丝，所以他选择了 Python 这个词作为新语言的名字。
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下面是 Python 语言发展过程中的一些重要时间点：
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1. 1989年12月：吉多·范罗苏姆决心开发一个新的脚本语言及其解释器来打发无聊的圣诞节，新语言将作为 ABC 语言的继承者，主要用来替代 Unix shell 和 C 语言实现系统管理。由于吉多本人是 BBC 电视剧《*Monty Python's Flying Circus*》的忠实粉丝，所以他选择了 Python 这个词作为新语言的名字。
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2. 1991年02月：吉多·范罗苏姆在 alt.sources 新闻组上发布了 Python 解释器的最初代码，标记为版本0.9.0。
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3. 1994年01月：Python 1.0发布，梦开始的地方。
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4. 2000年10月：Python 2.0发布，Python 的整个开发过程更加透明，生态圈开始慢慢形成。
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@ -18,6 +20,7 @@ Python（英式发音：/ˈpaɪθən/；美式发音：/ˈpaɪθɑːn/）是由
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6. 2011年04月：pip 首次发布，Python 语言有了自己的包管理工具。
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7. 2018年07月：吉多·范罗苏姆宣布从“终身仁慈独裁者”（开源项目社区出现争议时拥有最终决定权的人）的职位上“永久休假”。
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8. 2020年01月：在 Python 2和 Python 3共存了11年之后，官方停止了对 Python 2的更新和维护，希望用户尽快切换到 Python 3。
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9. 目前：Python 在大模型（GPT-3、GPT-4、BERT等）、计算机视觉（图像识别、目标检测、图像生成等）、智能推荐（YouTube、Netflix、字节跳动等）、自动驾驶（Waymo、Apollo等）、语音识别、数据科学、量化交易、自动化测试、自动化运维等领域都得到了广泛的应用，Python 语言的生态圈也是相当繁荣。
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> **说明**：大多数软件的版本号一般分为三段，形如A.B.C，其中A表示大版本号，当软件整体重写升级或出现不向后兼容的改变时，才会增加A；B表示功能更新，出现新功能时增加B；C表示小的改动（例如：修复了某个Bug），只要有修改就增加C。
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@ -34,29 +37,29 @@ Python 语言的优点很多，简单为大家列出几点。
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Python 最主要的缺点是**执行效率低**（解释型语言的通病），如果更看重代码的执行效率，C、C++ 或 Go 可能是你更好的选择。
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#### Python应用领域
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目前 Python 在桌面应用开发、Web 服务器开发、云基础设施开发、网络数据采集、数据分析、量化交易、机器学习、自动化等领域都有用武之地。很多一线互联网公司都使用 Python 来开发各类支撑系统、实现自动化测试和自动化运维；还有很多公司用 Python 进行大数据处理，从数据采集、数据清洗到最终的数据呈现，Python 都提供了完美的解决方案，帮助企业从数据中发现商业价值；此外，做量化交易尤其是高频交易的操盘手，都倾向于使用 Python 语言来接入交易系统并编写交易策略。
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### 安装Python环境
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工欲善其事，必先利其器。想要开始你的 Python 编程之旅，首先得在计算机上安装 Python 环境，简单的说就是安装运行 Python 程序需要的 Python 解释器。我们推荐大家安装官方的 Python 3解释器，它是用 C 语言编写的，我们通常也称之为 CPython，它应该是你目前最好的选择。首先，我们需要从[官方网站下载页面](https://www.python.org/downloads/)找到并下载适合自己操作系统的 Python 3安装程序，如下图所示。
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工欲善其事，必先利其器。想要开始你的 Python 编程之旅，首先得在计算机上安装 Python 环境，简单的说就是安装运行 Python 程序需要的 Python 解释器。我们推荐大家安装官方的 Python 3 解释器，它是用 C 语言编写的，我们通常也称之为 CPython，它可能是你目前最好的选择。首先，我们需要从官方网站的[下载页面](https://www.python.org/downloads/)找到下载链接，点击“Download”按钮进入下载页面后，需要根据自己的操作系统选择合适的 Python 3安装程序，如下图所示。
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<img src="res/day01/python_download_page_1.png" style="zoom:50%;">
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进入下载页面后，有些 Python 版本并没有提供 Windows 和 macOS 系统的安装程序，只提供了源代码的压缩文件，对于熟悉 Linux 系统的小伙伴，我们可以通过源代码构建安装；对于使用 Windows 或 macOS 系统的小伙伴，我们还是**强烈建议**使用安装程序。例如，你想安装 Python 3.10，选择 Python 3.10.10 或 Python 3.10.11 就能找到 Windows 或 macOS 系统的安装包，而其他版本可能只有源代码，如下图所示。
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#### Windows环境
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下面我们以 Windows 11为例，讲解如何在 Windows 操作系统上安装 Python 环境。双击运行从官网下载的安装程序，会打开一个安装向导，画面如下所示。首先，一定要记得勾选“Add python.exe to PATH”选项，它会帮助我们将 Python 解释器添加到 Windows 系统的 PATH 环境变量中（不理解没关系，勾上就对了）；其次，“Use admin privileges when installing py.exe”是为了在安装过程中获得管理员权限，建议勾选。然后，我们选择“Customize Installation”，使用自定义安装的模式，这是专业人士的选择，而你就（假装）是那个专业人士，不建议使用“Install Now”（默认安装）。
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下面我们以 Windows 11为例，讲解如何在 Windows 操作系统上安装 Python 环境。双击运行从官网下载的安装程序，会打开一个安装向导，如下图所示。
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首先，一定要记得勾选“Add python.exe to PATH”选项，它会帮助我们将 Python 解释器添加到 Windows 系统的 PATH 环境变量中（不理解没关系，勾上就对了）；其次，“Use admin privileges when installing py.exe”是为了在安装过程中获得管理员权限，建议勾选。然后，我们选择“Customize Installation”，使用自定义安装的模式，这是专业人士的选择，而你就（假装）是那个专业人士，不建议使用“Install Now”（默认安装）。
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接下来，安装向导会提示你勾选需要的“Optional Features”（可选特性），这里咱们可以直接全选。值得一提的是其中的第2项，它是 Python 的包管理工具 pip，可以帮助我们安装三方库和三方工具，所以一定要记得勾选它，然后点击“Next”进入下一环节。
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<img src="res/day01/install_python_2.png" style="zoom:50%;">
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接下来是对“Advanced Options”（高级选项）的选择，这里我们建议大家只勾选“Add Python to environment variables”和“Precompile standard library”这两个选项，前者会帮助我们自动配置好环境变量，后者会预编译标准库（生成`.pyc`文件），这样在使用时就无需临时编译了。还是那句话，不理解没关系，勾上就对了。下面的“Customize install location”（自定义安装路径）强烈建议修改为自定义的路径，这个路径中不应该包含中文、空格或其他特殊字符，注意这一点会为你减少很多不必要的麻烦。设置完成后，点击“Install”开始安装。
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接下来是对“Advanced Options”（高级选项）的选择，这里我们建议大家只勾选“Add Python to environment variables”和“Precompile standard library”这两个选项，前者会帮助我们自动配置好环境变量，后者会预编译标准库（生成`.pyc`文件），这样在使用时就无需临时编译了。还是那句话，不理解没关系，勾上就对了。下面的“Customize install location”（自定义安装路径）**强烈建议**修改为自定义的路径，这个路径中不应该包含中文、空格或其他特殊字符，注意这一点会为你将来减少很多不必要的麻烦。设置完成后，点击“Install”开始安装。
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@ -86,10 +89,16 @@ macOS 安装 Python 环境相较于 Windows 系统更为简单，我们从官方
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#### 其他安装方式
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有人可能会推荐新手直接安装 [Anaconda](https://www.anaconda.com/download/success)，因为 Anaconda 会帮助我们安装 Python 解释器以及一些常用的三方库，除此之外还提供了一些便捷的工具，特别适合萌新小白。我个人并不推荐这种方式，因为在安装 Anaconda 时你会莫名其妙安装了一大堆有用没用的三方库（占用比较多的硬盘空间），然后你的终端或命令提示符会被 Anaconda 篡改（每次启动自动激活虚拟环境），这些并不符合软件设计的**最小惊讶原则**。其他关于 Anaconda 的小毛病此处就不再赘述了，如果你非要使用 Anaconda，推荐安装 Miniconda，它跟 Anaconda 在同一个下载页面。
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还有萌新小白经常会听到或说出，“我要写 Python 程序，安装一个 PyCharm 不就可以了吗？”。这里简单科普一下，PyCharm 只是一个辅助写 Python 代码的工具，它本身并不具备运行 Python 代码的能力，运行 Python 代码靠的是我们上面安装的 Python 解释器。当然，有些 PyCharm 版本在创建 Python 项目时，如果检测不到你电脑上的 Python 环境，也会提示你联网下载 Python 解释器。PyCharm 的安装和使用我们放在了下一课。
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### 总结
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总结下这一课学到的东西：
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总结一下我们学到的东西：
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1. Python 语言很强大，可以做很多的事情，也值得我们去学习。
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1. Python 语言很强大，可以做很多的事情，所以值得我们去学习。
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2. 要使用 Python语言，首先得安装 Python 环境，也就是运行 Python 程序所需的 Python 解释器。
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3. Windows 系统可以在命令提示符或 PowerShell 中输入`python --version`检查 Python 解释器的版本；macOS 系统可以在终端中输入`python3 --version`检查 Python 解释器的版本。
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3. Windows 系统可以在命令提示符或 PowerShell 中输入`python --version`检查 Python 环境是否安装成功；macOS 系统可以在终端中输入`python3 --version`进行检查。
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@ -4,11 +4,11 @@
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### 编写代码的工具
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下面我们为大家讲解几种可以编写和运行 Python 代码的工具，大家可以根据自己的需求来选择合适的工具。当然，对于初学者，我个人比较推荐使用 PyCharm，因为它不需要太多的配置也非常的强大，对新手还是很友好的。
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下面我们为大家讲解几种可以编写和运行 Python 代码的工具，大家可以根据自己的需求来选择合适的工具。当然，对于初学者，我个人比较推荐使用 PyCharm，因为它不需要太多的配置也非常的强大，对新手还是很友好的。如果你也听说过或者喜欢 PyCharm，可以直接跳过下面对其他工具的介绍，直接快进到讲解 PyCharm 的地方。
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#### 默认的交互式环境
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我们打开Windows的“命令提示符”或“PowerShell”工具，输入`python`然后按下`Enter`键，这个命令会把我们带到一个交互式环境中。所谓交互式环境，就是我们输入一行代码并按下`Enter`键，代码马上会被执行，如果代码有产出结果，那么结果会被显示在窗口中，如下所示。
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我们打开 Windows 的“命令提示符”或“PowerShell”工具，输入`python`然后按下`Enter`键，这个命令会把我们带到一个交互式环境中。所谓交互式环境，就是我们输入一行代码并按下`Enter`键，代码马上会被执行，如果代码有产出结果，那么结果会被显示在窗口中，如下所示。
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```Bash
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Python 3.10.10
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@ -30,7 +30,7 @@ Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
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#### 更好的交互式环境 - IPython
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上面说的交互式环境用户体验并不怎么好，大家使用一下就能清晰的感受到。我们可以用 IPython 来替换掉它，因为 IPython 提供了更为强大的编辑和交互功能。我们可以使用 Python 的包管理工具`pip`来安装 IPython，如下所示。
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上面说的交互式环境用户体验并不怎么好，大家使用一下就能感受到。我们可以用 IPython 来替换掉它，因为 IPython 提供了更为强大的编辑和交互功能。我们可以在命令提示符或终端中使用 Python 的包管理工具`pip`来安装 IPython，如下所示。
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```bash
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pip install ipython
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@ -44,7 +44,7 @@ pip install ipython
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ipython
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```
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> **说明**：还有一个网页版的 IPython 名字叫 Jupyter，由于暂时用不上它们，我们在其他的地方再给大家介绍。
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> **说明**：还有一个网页版的 IPython 名叫 Jupyter，我们在用得着它的地方再为大家介绍。
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#### 文本编辑神器 - Visual Studio Code
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@ -58,7 +58,7 @@ Visual Studio Code 是由微软开发能够在 Windows、 Linux 和 macOS 等操
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<img src="res/day02/pycharm_download_page.png" style="zoom:40%;">
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官方提供了两个 PyCharm 的版本，一个是免费的社区版（Community Edition），功能相对弱小，但对于初学者来说是完全够用的；另一个是付费的专业版（Professional Edition），功能非常强大，但需要按年或按月支付费用，新用户可以免费试用30天时间。PyCharm 的安装没有任何难度，运行下载的安装程序，几乎全部使用默认设置进行安装就可以了，其中有一个步骤可以按照下图所示，勾选“创建桌面快捷方式”和“在右键菜单中添加"Open Folder as Project"”就可以了。
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官方提供了两个 PyCharm 的版本，一个是免费的社区版（Community Edition），功能相对弱小，但对于初学者来说是完全够用的；另一个是付费的专业版（Professional Edition），功能非常强大，但需要按年或按月支付费用，新用户可以免费试用30天时间。PyCharm 的安装没有任何难度，运行下载的安装程序，几乎全部使用默认设置进行安装就可以了。对于使用 Windows 系统的小伙伴，其中有一个步骤可以按照下图所示勾选“创建桌面快捷方式”和“在右键菜单中添加"Open Folder as Project"”就可以了。
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<img src="res/day02/using_pycharm_1.png" style="zoom:50%;">
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@ -109,13 +109,13 @@ print('hello, world')
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print('goodbye, world')
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```
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如果不使用 PyCharm 这样的集成开发环境，我们也可以直接调用 Python 解释器来运行 Python 程序。我们可以将上面的代码保存成一个名为`example01.py`的文件，对于Windows 系统，我们假设该文件在`C:\code\`目录下，我们打开“命令提示符”或“PowerShell”并输入下面的命令就可以运行它。
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如果不使用 PyCharm 这样的集成开发环境，我们也可以直接调用 Python 解释器来运行 Python 程序。我们可以将上面的代码保存成一个名为`example01.py`的文件，对于Windows 系统，我们假设该文件在`C:\code`目录下，我们打开“命令提示符”或“PowerShell”并输入下面的命令就可以运行它。
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```powershell
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python C:\code\example01.py
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```
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对于 macOS 系统，假设我们的文件在`/Users/Hao/`目录下，那么可以在终端中输入下面的命令来运行程序。
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对于 macOS 系统，假设我们的文件在`/Users/Hao`目录下，那么可以在终端中输入下面的命令来运行程序。
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```Bash
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python3 /Users/Hao/example01.py
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@ -453,6 +453,8 @@ if __name__ == '__main__':
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app.run(debug=True)
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```
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> **说明**：作为工程化的项目，肯定不能在请求到来时才加载模型，因为这样会严重影响 Web 服务的性能。可以在项目启动之后的适当时机提前加载需要的模型，与此同时还要根据实际需求做好模型资源占用的监控。
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运行上面的代码，默认会在本机 5000 端口运行一个 Web 服务器，下面我们通过 API 测试工具模拟发送一个 HTTP 请求给服务器，看看我们的模型能否运转起来给出预测的结果。
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<img src="res/10_test_web_api.png" style="zoom:40%;">
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