CentOS 7 安装 Python 3：从基础到实战

# 1. Python 3 简介**

Python 3 是一种高级编程语言，以其简洁、易读和强大的功能而闻名。它广泛用于各种领域，包括 Web 开发、数据科学、机器学习和自动化。与 Python 2 相比，Python 3 进行了重大改进，包括：

- 统一了整数和浮点数类型，简化了代码。
- 移除了 print 语句，取而代之的是 print() 函数。
- 引入了新的关键字参数，提高了代码的可读性和可维护性。

# 2. CentOS 7 上安装 Python 3

### 2.1 安装 Python 3

**步骤 1：更新系统**

sudo yum update

**步骤 2：安装 Python 3**

sudo yum install python3

### 2.2 验证 Python 3 安装

**步骤 1：检查 Python 3 版本**

python3 --version

**步骤 2：运行 Python 3 交互式 shell**

python3

### 2.3 设置 Python 3 环境变量

**步骤 1：编辑环境变量文件**

sudo nano /etc/profile.d/python3.sh

**步骤 2：添加 Python 3 路径**

export PATH=/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/local/sbin:/opt/bin

**步骤 3：保存并退出**

按 `Ctrl+O` 保存文件，然后按 `Ctrl+X` 退出。

**步骤 4：重新加载环境变量**

source /etc/profile.d/python3.sh

### 2.4 扩展内容

**参数说明：**

* `--version`：显示 Python 3 版本。
* `/usr/local/bin`：Python 3 可执行文件路径。
* `/usr/bin`：系统可执行文件路径。
* `/bin`：基本可执行文件路径。
* `/usr/sbin`：系统管理员可执行文件路径。
* `/sbin`：基本管理员可执行文件路径。
* `/usr/local/sbin`：本地管理员可执行文件路径。
* `/opt/bin`：可选软件可执行文件路径。

**逻辑分析：**

* **步骤 1：更新系统**：确保系统是最新的，以避免安装冲突。
* **步骤 2：安装 Python 3**：使用 `yum` 包管理器安装 Python 3。
* **步骤 3：检查 Python 3 版本**：验证 Python 3 是否已成功安装。
* **步骤 4：运行 Python 3 交互式 shell**：进入 Python 3 交互式环境，用于测试和交互。
* **步骤 5：编辑环境变量文件**：创建或编辑环境变量文件，以添加 Python 3 路径。
* **步骤 6：添加 Python 3 路径**：将 Python 3 可执行文件路径添加到 `PATH` 环境变量中。
* **步骤 7：保存并退出**：保存更改并退出环境变量文件。
* **步骤 8：重新加载环境变量**：重新加载环境变量，以使更改生效。

# 3.1 数据类型和变量

Python 3 中的数据类型用于定义变量中存储数据的类型。Python 3 具有以下内置数据类型：

- **数字类型：** int、float、complex
- **字符串类型：** str
- **布尔类型：** bool
- **序列类型：** list、tuple、range
- **映射类型：** dict
- **集合类型：** set、frozenset

**变量**用于存储数据，并通过变量名对其进行引用。变量名必须以字母或下划线开头，后面可以跟字母、数字或下划线。变量名不能是 Python 3 关键字。

要声明变量，只需将值分配给变量名即可，如下所示：

x = 10
y = "Hello"
z = True

### 3.2 运算符和表达式

**运算符**用于对变量和值执行操作。Python 3 中有以下类型的运算符：

- **算术运算符：** +、-、*、/、%、**
- **比较运算符：** ==、!=、<、>、<=、>=
- **逻辑运算符：** and、or、not
- **位运算符：** &、|、^、~、<<、>>

**表达式**是由运算符和操作数组成的公式。表达式可以求值，产生一个值。

以下是一些 Python 3 表达式的示例：

x + y
x - y
x * y
x / y
x % y
x ** y
x == y
x != y
x < y
x > y
x <= y
x >= y
x and y
x or y
not x

### 3.3 流程控制

**流程控制**用于控制程序执行的流程。Python 3 中有以下流程控制语句：

- **if 语句：**用于根据条件执行代码块。
- **elif 语句：**用于在 if 语句中添加其他条件。
- **else 语句：**用于在 if 语句中添加一个默认代码块。
- **for 循环：**用于遍历序列中的元素。
- **while 循环：**用于只要条件为真就执行代码块。
- **break 语句：**用于退出循环。
- **continue 语句：**用于跳过循环的当前迭代。

以下是一些 Python 3 流程控制语句的示例：

if x > 0:
    print("x is positive")
elif x < 0:
    print("x is negative")
else:
    print("x is zero")

for i in range(10):
    print(i)

while x > 0:
    x -= 1
    print(x)

### 3.4 函数和模块

**函数**是代码块，可以接收输入，执行操作并返回输出。函数可以提高代码的可重用性和可维护性。

要定义函数，请使用以下语法：

def function_name(parameters):
    """Function documentation"""
    # Function body
    return output

**模块**是包含函数、类和变量的 Python 文件。模块可以导入到其他 Python 程序中，以重用代码。

要导入模块，请使用以下语法：

import module_name

# 4. Python 3 实战应用

### 4.1 文件操作

文件操作是 Python 中一项重要的功能，它允许程序与文件系统进行交互。Python 提供了多种内置函数和模块来处理文件，包括打开、读取、写入和关闭文件。

**打开文件**

要打开一个文件，可以使用 `open()` 函数。该函数接受两个参数：文件路径和模式。模式指定如何打开文件，常见模式包括：

- `r`：以只读模式打开文件
- `w`：以只写模式打开文件，如果文件不存在则创建文件
- `a`：以追加模式打开文件，如果文件不存在则创建文件
- `r+`：以读写模式打开文件
- `w+`：以读写模式打开文件，如果文件不存在则创建文件

**示例：**

# 以只读模式打开文件
with open("myfile.txt", "r") as f:
    # 读取文件内容
    contents = f.read()

**读取文件**

打开文件后，可以使用 `read()` 方法读取文件内容。该方法返回一个字符串，其中包含文件的全部内容。

**示例：**

# 读取文件内容
contents = f.read()

**写入文件**

要写入文件，可以使用 `write()` 方法。该方法接受一个字符串参数，其中包含要写入文件的内容。

**示例：**

# 以只写模式打开文件
with open("myfile.txt", "w") as f:
    # 写入文件内容
    f.write("Hello, world!")

**关闭文件**

在完成文件操作后，必须关闭文件以释放系统资源。可以使用 `close()` 方法关闭文件。

**示例：**

# 关闭文件
f.close()

### 4.2 网络编程

Python 提供了强大的网络编程功能，允许程序通过网络与其他计算机进行通信。Python 中的网络编程主要使用 `socket` 模块。

**创建套接字**

要创建套接字，可以使用 `socket()` 函数。该函数接受三个参数：

- `family`：套接字家族，指定使用的协议（例如，`AF_INET` 用于 IPv4，`AF_INET6` 用于 IPv6）
- `type`：套接字类型，指定套接字的行为（例如，`SOCK_STREAM` 用于 TCP 套接字，`SOCK_DGRAM` 用于 UDP 套接字）
- `protocol`：套接字协议，指定使用的协议（例如，`0` 表示使用默认协议）

**示例：**

# 创建 TCP 套接字
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM, 0)

**绑定套接字**

要将套接字绑定到特定地址和端口，可以使用 `bind()` 方法。该方法接受一个元组参数，其中包含地址和端口。

**示例：**

# 将套接字绑定到本地主机和端口 8080
sock.bind(("localhost", 8080))

**监听套接字**

要监听传入的连接，可以使用 `listen()` 方法。该方法接受一个参数，指定允许排队的最大连接数。

**示例：**

# 监听传入的连接，允许最多 5 个连接排队
sock.listen(5)

**接受连接**

当有客户端连接到套接字时，可以使用 `accept()` 方法接受连接。该方法返回一个元组，其中包含新的套接字对象和客户端地址。

**示例：**

# 接受传入的连接
conn, addr = sock.accept()

### 4.3 数据库编程

Python 提供了对各种数据库系统的支持，包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite 和 MongoDB。Python 中的数据库编程主要使用 `sqlalchemy` 模块。

**创建引擎**

要创建连接到数据库的引擎，可以使用 `create_engine()` 函数。该函数接受一个连接字符串参数，其中包含数据库类型、主机、用户名、密码和数据库名称。

**示例：**

# 创建连接到 MySQL 数据库的引擎
engine = create_engine("mysql+pymysql://user:password@host/database")

**创建会话**

要创建会话，可以使用 `sessionmaker()` 函数。该函数接受一个引擎参数，返回一个会话类。

**示例：**

# 创建会话类
Session = sessionmaker(bind=engine)

**创建会话对象**

要创建会话对象，可以使用会话类的 `__call__()` 方法。

**示例：**

# 创建会话对象
session = Session()

**查询数据库**

要查询数据库，可以使用 `query()` 方法。该方法接受一个查询对象参数，返回一个结果集。

**示例：**

# 查询所有用户
users = session.query(User).all()

# 5.1 对象和类

### 5.1.1 面向对象编程简介

面向对象编程（OOP）是一种编程范式，它将程序组织成对象。对象封装了数据和操作这些数据的行为。OOP 的主要优点包括：

- **封装：** 对象将数据和方法捆绑在一起，从而隐藏了实现细节。
- **继承：** 子类可以继承父类的属性和方法，从而实现代码重用。
- **多态性：** 对象可以以不同的方式响应相同的消息，从而提高了代码的灵活性。

### 5.1.2 Python 中的类

Python 中的类使用 `class` 关键字定义。类包含数据成员（属性）和方法（行为）。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def get_name(self):
        return self.name

    def get_age(self):
        return self.age

### 5.1.3 对象实例化

要创建类的实例，请使用 `()` 运算符。实例是类的具体对象，它具有自己的数据和行为。

person = Person("John Doe", 30)
print(person.get_name())  # 输出：John Doe

### 5.1.4 继承

继承允许子类从父类继承属性和方法。子类可以使用父类的方法，并可以定义自己的新方法。

class Employee(Person):
    def __init__(self, name, age, salary):
        super().__init__(name, age)
        self.salary = salary

    def get_salary(self):
        return self.salary

### 5.1.5 多态性

多态性允许对象以不同的方式响应相同的消息。这可以通过方法覆盖来实现，其中子类重新定义父类的方法。

class Manager(Employee):
    def get_salary(self):
        return super().get_salary() + 1000

### 5.1.6 练习

1. 创建一个 `Student` 类，具有 `name`、`age` 和 `grade` 属性。
2. 为 `Student` 类添加一个 `get_grade()` 方法，该方法返回学生的成绩。
3. 创建一个 `Teacher` 类，从 `Person` 类继承，具有 `name`、`age` 和 `subject` 属性。
4. 为 `Teacher` 类添加一个 `get_subject()` 方法，该方法返回老师教授的科目。

# 6. 案例实战**

**6.1 使用 Python 3 编写 Web 应用程序**

**使用 Flask 框架创建 Web 应用程序**

Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，它提供了创建 Web 应用程序所需的基本功能。要使用 Flask 框架，首先需要安装它：

pip install Flask

安装完成后，创建一个名为 `app.py` 的 Python 文件，并输入以下代码：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这个代码创建了一个简单的 Web 应用程序，它会在根路径 `/` 上显示 "Hello, World!"。要运行这个应用程序，请在终端中输入以下命令：

python app.py

然后，在浏览器中访问 `http://localhost:5000`，就可以看到 "Hello, World!"。

**使用 Django 框架创建 Web 应用程序**

Django 是一个全栈 Python Web 框架，它提供了更丰富的功能，包括模型、视图和模板。要使用 Django 框架，首先需要安装它：

pip install Django

安装完成后，创建一个名为 `myproject` 的 Django 项目：

django-admin startproject myproject

然后，在 `myproject` 目录下创建一个名为 `myapp` 的应用程序：

python manage.py startapp myapp

在 `myapp` 目录下创建一个名为 `models.py` 的文件，并输入以下代码：

from django.db import models

class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)
    age = models.IntegerField()

这个代码创建了一个名为 `Person` 的 Django 模型，它包含两个字段：`name` 和 `age`。

在 `myapp` 目录下创建一个名为 `views.py` 的文件，并输入以下代码：

from django.shortcuts import render

def index(request):
    people = Person.objects.all()
    return render(request, 'index.html', {'people': people})

这个代码创建了一个名为 `index` 的 Django 视图，它从数据库中获取所有 `Person` 对象，并将其传递给 `index.html` 模板。

在 `myapp` 目录下创建一个名为 `index.html` 的模板文件，并输入以下代码：

<h1>People</h1>
<ul>
{% for person in people %}
    <li>{{ person.name }} ({{ person.age }})</li>
{% endfor %}
</ul>

这个代码创建了一个简单的 HTML 模板，它将 `people` 列表中的每个 `Person` 对象显示为一个列表项。

最后，在 `myproject` 目录下运行以下命令来启动 Django 开发服务器：

python manage.py runserver

然后，在浏览器中访问 `http://localhost:8000/myapp/`，就可以看到所有 `Person` 对象的列表。

**6.2 使用 Python 3 进行数据分析**

**使用 Pandas 库进行数据分析**

Pandas 是一个用于数据分析和操作的 Python 库。它提供了各种数据结构和操作，包括 DataFrame、Series 和 Index。要使用 Pandas 库，首先需要安装它：

pip install pandas

安装完成后，创建一个名为 `data_analysis.py` 的 Python 文件，并输入以下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())

这个代码从 `data.csv` 文件中读取数据并将其存储在 DataFrame 中。然后，它打印 DataFrame 的前五行。

**使用 NumPy 库进行数据分析**

NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库。它提供了各种数学和统计函数，包括数组、矩阵和线性代数。要使用 NumPy 库，首先需要安装它：

pip install numpy

安装完成后，创建一个名为 `data_analysis.py` 的 Python 文件，并输入以下代码：

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
print(data.mean())

这个代码从 `data.csv` 文件中加载数据并将其存储在 NumPy 数组中。然后，它计算数组中所有元素的平均值。

**使用 SciPy 库进行数据分析**

SciPy 是一个用于科学和技术计算的 Python 库。它提供了各种高级数学和统计函数，包括优化、积分和微分方程求解。要使用 SciPy 库，首先需要安装它：

pip install scipy

安装完成后，创建一个名为 `data_analysis.py` 的 Python 文件，并输入以下代码：

import scipy.stats as stats

data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
print(stats.ttest_ind(data[:, 0], data[:, 1]))

这个代码从 `data.csv` 文件中加载数据并将其存储在 NumPy 数组中。然后，它使用 SciPy 的 `ttest_ind` 函数执行两个独立样本的 t 检验。