默认安装方式如下：

• python 官网open in new window 下载安装即可。
• pycharm 官网open in new window 下载安装即可。

 还可以通过独立、隔离的 conda 虚拟环境安装。

# 查看 conda 配置信息
conda info 
# 如上可以看到 env 的目录，可以执行以下命令修改
conda config --add envs_dirs D:\devProgram\miniconda3\envs
# 列出所有的环境
conda env list
# 默认提供了 base 环境，进入某个虚拟环境
conda activate base
# 退出虚拟环境
conda deactivate 
# 创建一个虚拟环境
conda create -n py312 python=3.12
# 查看虚拟环境版本
conda activate py312
python-V

[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
trusted-host = mirrors.aliyun.com

 参考书籍 《学 Python 不加班》 快速上手 Python。

• 源码见 学 Python 不加班源码open in new window。代码已修正，支持 python3.12 环境，注意有些包源码无法跑起来，先忽略。

 书籍内容大纲如下：

• 第 1 章 开启 Python 之旅
  • 1.1 为何学习 Python
  • 1.2 Python 的开发环境配置
  • 1.3 开始编程-输出“Hello，World”
  • 1.4 Python 程序编写风格
• 第 2 章 Python 的基本语法
  • 2.1 数据类型和变量
  • 2.2 程序流程控制
  • 2.3 函数
  • 2.4 类
  • 2.5 Python 程序文档结构
• 第 3 章 高校办公文件管理
  • 3.1 文件基础知识
  • 3.2 文件读写
  • 3.3 文件和目录操作
• 第 4 章 网络信息自动获取
  • 4.1 借用 Excel 实现简单的爬虫
  • 4.2 浏览网页的基本原理
  • 4.3 requests 库与爬虫开发
  • 4.4 网页解析工具
  • 4.5 用 selenium 爬取复杂页面
• 第 5 章 Python 与 Excel 自动操作
  • 5.1 从 VBA 说起
  • 5.2 从 VBA 过渡到 Python
  • 5.3 Excel 文档分析库
  • 5.4 pandas 库与 Excel
• 第 6 章 Python 与 Word 自动操作
  • 6.1 用 win32com 库操作 Word 文档
  • 6.2 Word 文档的底层结构
  • 6.3 用 python-docx 库操作 Word 文档
• 第 7 章 Python 与 PowerPointt 自动操作
  • 7.1 用 win32com 库操作 PPT 文档
  • 7.2 PowerPoint 文档的底层结构
  • 7.3 用 python-pptx 库操作
• 第 8 章 Python 与 PDF 文档操作
  • 8.1 PDF 文档简介
  • 8.2 Python 自动创建 PDF 文档
  • 8.3 自动读写 PDF 文档
• 第 9 章 Python 与图形图像处理
  • 9.1 图片文件简介
  • 9.2 用 pillow 库处理图像
  • 9.3 Python 图形绘制
  • 9.4 在 Python 中使用 OpenCV 库
  • 9.5 图片识别
• 第 10 章 鼠标、键盘控制与程序自动化
  • 10.1 Windows 程序的运行机制
  • 10.2 鼠标与键盘操控库
  • 10.3 Pywinauto 库与 GUI 自动化
  • 10.4 命令行界面程序控制
• 第 11 章 自动化运行管理
  • 11.1 如何运行脚本文件
  • 11.2 按计划自动运行程序
  • 11.3 多任务同时运行
  • 11.4 程序异常及处理
  • 11.5 收发邮件与远程控制

 见 最常用的 Python 库open in new window。

参考 快速学习open in new window。 以下是概要。

• 安装、使用。pip install numpy 和 import numpy as np。
• 基础知识。ndarray 的 ndim、shape、size、dtype、itemsize、data。
  • 1 个例子
  • 数组创建
  • 打印数组
  • 基础操作
  • 通用功能
  • 索引、切片和迭代
• 形状操作
  • 改变数组的形状
  • 不同的数组堆叠在一起
  • 切分数组为拆分为几个较小的数组
• 副本和视图
  • 没有一个复制
  • 查看或浅拷贝
  • 深拷贝
  • 函数或方法概述
• 不太基本
  • 广播规则
• 高级索引和索引技巧
  • 使用索引数组进行索引
  • 使用布尔数组编制索引
  • The ix_() function
  • 使用字符串编制索引
• 技巧和建议
  • 自动重塑
  • 垂直堆叠
  • 直方图
• 进一步阅读

 详细代码见 numpy 快速入门代码open in new window。

参考 快速学习open in new window。 
 以下是概要。

• 安装、使用。pip install pandas 和 import pandas as pd。
• pandas 基础数据结构
  • ​​Series​​：一维带标签数组，可存储任何数据类型(如整数、字符串、Python 对象等)
  • ​​DataFrame​​：二维表格型数据结构，类似于二维数组或包含行和列的表格
• 对象创建
• 查看数据
• 选择
• 缺失数据
• 操作
• 合并
• 分组
• 重槊
• 时间序列
• 分类
• 绘图
• 导入和导出数据
• 陷阱

参考 快速学习open in new window。 以下是概要。

• 安装、使用。pip install matplotlib 和 import matplotlib.pyplot as plt。
• 1 个简单的例子
• 图形的各个部分
• 绘图函数的输入类型
• 编码样式
• Artists 样式
• 标记图
• 轴精度和刻度
• 颜色映射数据
• 使用多个图形和轴
• 更多阅读

参考 学习open in new window。

• 安装、使用。pip install "fastapi[standard]" 和 from fastapi import FastAPI。