3) 使用Jupyter Notebook编写并运行该程序

您可以按照以下步骤在Jupyter Notebook中编写并运行这个程序：

1. 打开Jupyter Notebook，并创建一个新的Python笔记本。
2. 在第一个代码单元格中，输入以下代码：

print("Hello, World!")

3. 点击运行按钮（通常是一个三角形的按钮），或使用快捷键Shift + Enter来运行该单元格。
4. 您应该会在下方看到输出结果 "Hello, World!"。

这样，您就成功地在Jupyter Notebook中编写并运行了这个程序。您还可以在下一个代码单元格中添加更多的代码，以实现其他功能。

相关问题

在Windows 7系统上配置Anaconda环境后，如何使用Jupyter Notebook编写并运行一个简单的Python爬虫程序？

在Windows 7系统上配置Anaconda环境以运行Python爬虫程序，首先需要确保Anaconda已正确安装，并且Jupyter Notebook可用。Anaconda是一个包含大量科学计算库的Python发行版本，非常适合数据科学和机器学习任务，其中包括爬虫开发所需的库。

参考资源链接：[Python入门：搭建环境与初识编程](https://wenku.csdn.net/doc/65ncq3z93m?spm=1055.2569.3001.10343)

在环境配置方面，确保系统满足Anaconda的最低要求，即64位Windows 7或更高版本的操作系统。安装Anaconda后，使用conda命令创建一个专门的环境用于爬虫开发，这样可以避免库版本冲突。例如，可以使用以下命令创建并激活一个新的环境：

conda create -n crawler python=3.8
conda activate crawler

接下来，在Jupyter Notebook中编写爬虫代码。首先打开Jupyter Notebook，然后新建一个笔记本。在新建的笔记本中，首先导入需要的库，如requests用于发送网络请求，BeautifulSoup用于解析HTML文档。以下是示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = '***'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 假设我们要抓取页面上所有的标题
titles = soup.find_all('h1')
for title in titles:
print(title.get_text())

上述代码中，我们使用requests库发送GET请求到指定的URL，并使用BeautifulSoup解析返回的HTML内容。然后，通过find_all方法找到所有的'h1'标签，并打印出其文本内容。

在编写爬虫代码时，还需要考虑异常处理和遵守robots.txt文件中的爬虫协议。最后，学习如何使用Jupyter Notebook进行代码编辑和调试，能够让你更加高效地开发和测试爬虫程序。

通过以上步骤，你可以在Windows 7系统上使用Anaconda环境和Jupyter Notebook编写并运行一个简单的Python爬虫程序。推荐查看《Python入门：搭建环境与初识编程》以获取更多关于Python基础和环境配置的信息，这将有助于你深入理解并掌握Python编程。

参考资源链接：[Python入门：搭建环境与初识编程](https://wenku.csdn.net/doc/65ncq3z93m?spm=1055.2569.3001.10343)

在Windows 7系统上配置Anaconda环境，如何使用Jupyter Notebook编写并运行一个简单的Python爬虫程序？

要进行Python爬虫开发，首先需要搭建一个合适的开发环境。这里以Windows 7系统为例，推荐使用Anaconda作为Python的分发版，因为它已经包含了常用的科学计算库。通过以下步骤，你可以在Windows 7系统上配置Anaconda环境，并在Jupyter Notebook中编写和运行一个简单的爬虫程序。

参考资源链接：[Python入门：搭建环境与初识编程](https://wenku.csdn.net/doc/65ncq3z93m?spm=1055.2569.3001.10343)

第一步，前往Anaconda官网下载Anaconda的Python3.7版本安装包，并根据提示完成安装。安装过程中，可以选择将Anaconda添加到系统环境变量，方便在命令行中使用。

第二步，安装完成后，打开Anaconda Prompt命令行工具，输入`jupyter notebook`命令启动Jupyter Notebook服务。在浏览器中打开Jupyter Notebook的界面，创建一个新的Python3笔记本。

第三步，在新创建的笔记本中，你可以开始编写爬虫程序。首先导入需要的库，例如requests用于网络请求，BeautifulSoup用于解析HTML页面。这里以爬取一个简单的网页并打印出页面标题为例，代码如下：

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup

    # 目标网页URL
    url = '***'

    # 发送GET请求
    response = requests.get(url)

    # 确认请求成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析网页内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 打印网页的标题
        print(soup.title.string)
    else:
        print('网页请求失败')

这段代码首先导入了requests和BeautifulSoup库，然后发送请求到指定的URL，接着检查响应状态码确认请求成功，最后解析响应内容并打印出页面的标题。

第四步，运行代码单元格，你会看到页面标题被打印在了输出中。

通过这个实战，你不仅完成了环境的配置和第一个Python爬虫程序的编写，还学习了如何使用Jupyter Notebook进行交互式编程。为了深入学习Python，建议继续阅读《Python入门：搭建环境与初识编程》这篇学习笔记，它会为你提供更全面的入门知识和实用技能。

参考资源链接：[Python入门：搭建环境与初识编程](https://wenku.csdn.net/doc/65ncq3z93m?spm=1055.2569.3001.10343)