python快速入门
第一章、01-初识python
第一章、02-什么是编程语言
第一章、03-Python环境安装(Windows)
第一章、04-Python环境安装(Mac)
略
第一章、05-Python环境安装(Linux)
安装依赖
命令：
yum install wget zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make zlib zlib-devel libffi-devel -y
下载
注：在linux操作系统，是需要源码编译的，这里下载源码选第一个，右键，复制下载地址。
命令：
wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.14/Python-3.10.14.tgz
wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.11/Python-3.12.11.tgz
解压python软件包
查看软件包
命令：
ls -l
解压软件包
tar -xvf Python-3.10.4.tgz
安装
进入python目录并查看目录
ls -l
cd Python-3.12.11/
配置python编译参数
#配置编译后完成后的安装路径
./configure --prefix=/usr/local/python3.12.11
编译安装
make && make install
查看编译安装结果
cd /usr/local/python3.12.11/
ls -l
进入bin目录(该目录下都是可执行文件)
cd bin/
ls -l
在linux上默认安装有python
/usr/bin/python
注意：但是不是我们想要的版本，所以，我们要顶替linux默认安装的老版本python。
输入"exit()"退出python命令行。
exit()
删除系统自带的老版本(python2)的软链接
rm -f /usr/bin/python
创建软链接(方便使用)
ln -s /usr/local/python3.12.11/bin/python3.12 /usr/bin/python
在终端任意位置输入python测试是否为新版本python
修改yum相关依赖(在linux操作系统中，yum这个程序本质上使用的是python老版本的依赖,我们刚才顶替了python的老版本，导致yum不能正常运行)
# 1. 删除现在的裸软链,不是python3
[root@localhost bin]# rm -f /usr/bin/python
# 2. 注册到 alternatives（最后的 50 是优先级）
[root@localhost bin]# alternatives --install /usr/bin/python python /usr/local/python3.12.11/bin/python3.12 50
# 3.（推荐）固定为手动模式，防止以后装包自动切走
[root@localhost bin]# alternatives --set python /usr/local/python3.12.11/bin/python3.12
验证是否正常
[root@localhost bin]# alternatives --display python
[root@localhost bin]# ls -l /usr/bin/python
[root@localhost bin]# python --version
预期结果：
python - status is manual.
link currently points to /usr/local/python3.12.11/bin/python3.12
/usr/local/python3.12.11/bin/python3.12 - priority 50
Current `best' version is /usr/local/python3.12.11/bin/python3.12.
# ← 不再是裸链，由 alternatives 接管
lrwxrwxrwx. 1 root root 24 Jun 3 14:51 /usr/bin/python -> /etc/alternatives/python
Python 3.12.11
---
说明
- 改完后链路变成：/usr/bin/python → /etc/alternatives/python → /usr/local/python3.12.11/bin/python3.12，这才是 RHEL 系发行版管理多版本命令的标准方式。
- 第 3 步为什么推荐：如果将来你 dnf install python-unversioned-command，那个包也会通过 alternatives 注册 /usr/bin/python（指向 3.9）。用 --set 锁成手动模式后，alternatives 不会自动切换，你的 3.12 优先级稳固。
- 完全不影响 yum/dnf：它们走 /usr/bin/python3（→3.9），跟 /usr/bin/python 没关系。
注意：
这段命令不用执行！
第一章、06-第一个Python程序
第一章、07-Python解释器
第一章、08-PyCharm开发工具的安装
第一章、09-PyCharm的基础使用
第二章、01-字面量
第二章、02-注释
第二章、03-变量
第二章、04-数据类型
第二章、05-数据类型转换
第二章、06-标识符
第二章、07-运算符
第二章、07-字符串的三种定义方式
第二章、08-字符串的拼接
正确写法：
name = '黑马程序员'
address = '厦门'
tel = 4242
print("我是：" + name + ",我的电话是：" + str(tel))
第二章、09-字符串格式化
第二章、10-字符串格式化的精度控制
第二章、11-字符串格式化的方式2
重点:
这种快速格式化方式，不限制类型，同时也不做精度控制。
第二章、12-对表达式进行格式化
第二章、13-数据输入(input语句)
第三章、01-布尔类型和比较运算符
第三章、02-if语句的基本格式
第三章、03-if else组合判断语句
第三章、04-if_elif_else组合使用的语法
第三章、05-判断语句的嵌套
第四章、01-while循环的基础应用
第四章、02-while循环的嵌套应用
第四章、03-for循环的基础语法
第四章、04-range语法 (*)
第四章、05-for循环临时变量作用域
第四章、06-for循环的嵌套使用
第四章、07-continue和break
注意：这里，continue只会影响到内部for循环的语句3，对外部循环的语句4没有影响。
第五章、01-函数的初体验
第五章、02-函数的基础定义语法
第五章、03-函数的传入参数
第五章、04-函数的返回值定义语法
第五章、05-函数返回值之None类型（*）
无返回值
主动返回None
None用于if判断
None用于声明无初始内容的变量
第五章、06-函数的说明文档
显示效果
第五章、07 -函数的嵌套使用
第五章、08 -变量在函数中的作用域
解释：
在test_b()方法内的num,是函数内的局部变量，跟外部的num没有关系，所以最终输出外部num还是200.
现在有个需求，就是要修改掉testb内部的num，可以通过global关键字：
第六章、01 -数据容器入门
第六章、02 -列表的定义语法
重点： 列表可以同时存储不同类型元素。
第六章、03 -列表的下标索引(*)
取法：list[1][0]
第六章、04 -列表的常用操作方法(*)
区别：
1）del 仅仅可以删除元素；
2）pop不仅可以删除元素，还可以返回被删除的元素；
第六章、05 -列表的循环遍历
第六章、06 -元祖的定义和操作(*)
注意： 定义单个元素的元祖，需要在括号内单个元素后面加个逗号，否则就不是元祖了，类型是是str
由于元祖的不可修改特性，所以元祖的操作是比较少的！
元祖不支持修改元祖的内容，但是可以修改元祖内list的内容：
第六章、07 -字符串的定义和操作(*)
第六章、08 -数据容器(序列)的切片(*)
注意：对序列的操作，不会影响序列本身，而是会得到一个新的序列(列表、元祖、字符串等)
注意：这种写法，-1代表从后向前取，等同于将序列反转了。
第六章、09 -集合的定义和操作(*)
第六章、10 -字典的定义(*)
第六章、11 -字典的常用操作(*)
第六章、12 -类数据容器的总结对比
第六章、13 -数据容器的通用操作(*)
正向排序（reverse默认=False）
反向排序(reverse=True)
第六章、14 -字符串大小比较的方式
第七章、01 -函数的多返回值(*)
第七章、02 -函数的多种参数使用形式(*)
重点：
如果入参要设置默认值，需要放到定义参数的最后面！
第七章、03 -函数作为参数传递
看一下这两块代码区别：
def test_func(compute):
result = compute(1,2)
print(result)
def compute(x,y):
return x+y
test_func(compute)
# 另一个代码
def test_func():
result = compute(1,2)
print(result)
def compute(x,y):
return x+y
test_func()
主要区别
┌──────────────────────┬──────────────────────────┬──────────────────────┐
│ │ 第一块 │ 第二块 │
├──────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────┤
│ test_func 是否有参数 │ 有形参 compute │ 无参数 │
├──────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────┤
│ compute 从哪来 │ 调用方传进来（依赖注入） │ 直接用全局的 compute │
├──────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────┤
│ 调用方式 │ test_func(compute) │ test_func() │
├──────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────┤
│ 运行结果 │ 3 ✅ │ 3 ✅ │
└──────────────────────┴──────────────────────────┴──────────────────────┘
关键点
1. 两块现在都能跑，结果一样都是 3。
2. 设计思想不同（这是真正的区别）：
- 第一块：把 compute 当参数传进去。test_func 用哪个函数计算由外部决定 —— 更灵活，可以随时换成别的函数，也更好做单元测试。
test_func(lambda a,b: a*b) # 比如想换成乘法，直接传别的函数即可，输出 2
- 第二块：test_func 写死去找全局的 compute，外部无法替换 —— 耦合更紧，但写起来简单。
3. 第二块依赖「全局作用域里恰好有一个叫 compute 的函数」。如果哪天全局的 compute 改名或删掉，test_func 就会 NameError；而第一块不依赖全局名字，更稳健。
一句话总结：功能结果相同，区别在于「函数从参数传入（解耦、灵活）」 vs 「直接用全局函数（简单、耦合紧）」。
第七章、04 -lambda匿名函数(*)
注意： lambda定义的匿名函数，函数体只能写一行。
第八章、01 -文件编码概念
第八章、02 -文件的读取操作
注意： 在同一个程序中，多次读取同一个文件，下一次读取文件起始，是接上一次读取文件结尾！
第八章、03 -文件的写出操作
注意：close()方法内置了flush()方法，在关闭文件前，将内存中积攒的内容，写入到硬盘的文件中。所以，代码还可以改成下面代码：
第八章、04 -文件的追加写入操作
第九章、01 -了解异常
第九章、02 -异常的捕获(*)
第九章、03 -异常的传递性
第九章、04 -模块的概念和导入
第九章、05 -自定义模块并导入
注意：这里只是引用了my_module1模块，但是my_module1中有测试代码，所以测试代码就直接执行了。
我们可以通过给my_module1设置main入口，意思是只有在my_modele1文件中执行run，才会触发my_module1文件的main入口。
这样，我们在外部导入my_module1模块时，就不会运行my_module1模块中的test函数。
注意：不是这个_all_,导入的是所有的，写了_all_导入的就是指定的。
不写__all__
写上__all__
发现test_b()就用不了了。
第九章、06 -自定义Python包
有__init__.py就是python包，没有就是普通文件夹！
因为__all__，只写了'my_module1'!
第九章、07 -安装第三方包
但是发现网络比较慢，可以使用国内镜像源
命令：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy
如果网络比较慢：
第九章、08 -异常-模块-包-综合案例讲解
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