编写第一个 Python 程序 · 安全工程计算

环境配置就绪后，现在让我们正式敲下第一行代码。本节将带大家了解 Python 程序的基本运行机制，演示如何通过交互模式与脚本文件来执行代码，并学习如何为项目创建标准的虚拟环境。

计算机编程相关知识#

为了理解代码被计算机执行的底层逻辑，我们需要掌握基本的编程概念。本节仅对几个最核心的编程常识进行极简科普，为接下来的实操扫清认知障碍。

指令（Instruction）: 计算机能够理解并执行的最小操作单元。简单来说，它就是我们下达给机器的“单步命令”。在编写 Python 程序时，我们敲下的每一行有效代码，本质上都是在向计算机发送一条具体指令（例如完成一次数值相加，或在屏幕上打印一段文字）。
程序（Program）: 是为了完成某项特定任务，用编程语言编写的一组指令序列。程序主要关注底层的逻辑和计算过程。你接下来要编写的每一个 Python 脚本，本质上都是一个程序。
软件（Software）: 一个更宽泛的工程产品概念。它不仅包含计算机程序，还包括运行这些程序所需的配置文件、静态数据以及相关的说明文档（软件 = 程序 + 数据 + 文档）。可以说，程序是软件的核心“发动机”，而软件是一辆可以直接交付给用户驾驶的“汽车”。
源代码（Source code）: 指一系列人类可读的计算机语言指令。它本质上就是普通的文本文件，只是后缀名不同（例如 .txt 变成了 .py）。计算机程序、库以及相关数据的集合统称为软件（Software）。
语句（Statement）: 表示程序要执行的一个“动作”。比如“把大象装进冰箱”或“退出程序”。不能再包含其他语句的称为简单语句，包含其他语句的称为复合语句。语句本身没有值。
表达式（Expression）: 一个或多个常量、变量、函数和运算符的组合。比如数学中的 2 + 2。对表达式进行计算以产生结果的过程叫作求值。表达式一定有一个确定的结果值。
程序设计（Programming）: 设计和构建一个可执行的计算机程序以解决特定问题的过程。程序设计绝不仅仅是“敲代码”，它通常包含问题分析、算法设计、代码编写、测试运行以及错误调试（Debug）等多个阶段。
编程语言（Programming language）: 编程语言是用来定义计算机程序的形式语言，是人类向计算机下达指令的标准交流技巧。
脚本语言（Scripting language）: 编程语言的一个子集。它的诞生是为了省去传统 C/C++ 那种“编写 $\rightarrow$ 编译 $\rightarrow$ 链接 $\rightarrow$ 运行”的繁琐过程。脚本语言通常由解释器边读取边执行，简单易用，极大地提高了开发效率。脚本通常以文本保存，只在被调用时进行解释或编译。

使用交互模式编程#

Python 提供了两种运行代码的方式：

交互模式（Interactive Mode）：像聊天一样，你输入一句，计算机马上回答一句。
源文件模式（Script Mode）：写完一整篇文章（脚本），交给计算机一次性读完并执行。

打开终端（或命令提示符），输入 python（或 py、python3）并回车，你会看到屏幕上打印出版权和版本信息，最后停留在主提示符 >>> 处。恭喜你，你已经成功进入了 Python 的交互模式。

在交互模式中，解释器会等待你输入指令。由于它具有“读取-求值-输出-循环”（REPL）的特性，它会自动打印出每一个表达式的结果。因此，你可以把 Python 交互模式当成一个极其强大的科学计算器来使用。

请在 >>> 后尝试输入以下代码并观察结果：

>>> 2 + 2
4
>>> (50 - 5*6) / 4
5.0
>>> 8 / 5  # 除法运算永远返回一个浮点值
1.6
>>> 5 ** 2  # 两个星号 ** 组成的运算符用于计算乘方
25
>>> width = 33.3  # 等号运算符用于赋值
>>> height = 2
>>> width * height
66.6
>>> exit()  # 通过调用该函数退出交互模式

退出方法

除了输入 exit()，你也可以按下快捷键 Ctrl+Z 再按回车（Windows），或按 Ctrl+D（macOS/Linux）来退出交互模式。

更多进阶练习：

>>> print('Hello, world!')
Hello, world!
>>> x = 33
>>> print(x)
33
>>> x
33
>>> v = "foo = 33"
>>> v
'foo = 33'
>>> for x in "Xi'an":
...    print(x)
...
X
i
'
a
n

课堂练习：

已知 a = 24.5, b = 33.7, c = 3.1，求

\frac{-b+\sqrt{b^{2}-4ac} }{2a}

答案

>>> a = 24.5
>>> b = 33.7
>>> c = 3.1
>>> (-b + (b**2 - 4*a*c)**0.5) / (2*a)
-0.09913258451513092

注意

只能输入 Python 专属代码，不能输入操作系统的命令（如 cd、dir）。

一次只能运行一条语句（或一个代码块）。

要显示一个表达式（如 a），可以不必输入完整的 print(a) 打印语句，而只需要输入 a 就可以自动打印表达式的结果。

当你输入像 for 循环这样的多行“复合语句”时，提示符会从 >>> 变成三个点 ...，这表示 Python 在等待你输入剩余的代码。

如何结束复合语句？ 当出现 ... 时，连续按两次回车键（输入一个空行），告诉解释器你已经写完了。

在脚本模式下不需要用空行表示复合语句结束。因此，如果要把多行代码复制到交互模式下运行，请预先在每个复合语句后方加一个空行。

总结：交互模式极其适合用于语法实验、片段代码测试以及临时数学计算。但它不能保存代码，关掉窗口，你写的一切都会灰飞烟灭。

使用源文件模式编程#

交互模式不能保存代码，因此对于大多数编程情景都不适用，这时就需要使用源文件模式。源文件模式将源代码（脚本）保存在后缀为 .py 的源文件（脚本文件）中，然后命令行中通过 python 命令调用该源文件。

任务：编写 Hello, World 程序。

提示

Hello, World 程序是指在电脑屏幕显示“Hello, world!”（你好，世界！）字符串的计算机程序。相关的程序通常都是每种电脑编程语言最基本、最简单的程序，也会用作示范一个编程语言如何运作。同时它亦可以用来确认一个编程语言的编译器、程序开发环境及运行环境是否已经安装妥当。因为写法简单可见，这也是很多初学者首次接触编程语言时会撰写的程序。

我们的第一个任务是在特定目录创建一个名称为 hello.py 的源文件，大家可以讨论一下有多少种方法创建此文件。一般我们可以打开 VS Code，在其中新建一个文件，输入如下内容，然后将其保存到特定目录，取名为 hello.py。

print('Hello, world!')

通过命令行执行 Python 脚本#

假如我们保存的文件路径是 C:\pycode\hello\hello.py，需要通过如下命令运行该文件：

cd C:\pycode\hello  # 改变工作目录为 hello.py 文件所在目录
python filename.py  # 执行 filename.py 脚本
Hello, world!

在开发环境中执行 Python 脚本#

以上步骤对你来说可能显得麻烦，如果你已经按前面步骤成功配置了 VS Code 或 PyCharm 开发环境，那么可以不用离开该开发环境执行 Python 脚本。
如在 VS Code 中，可以通过点击编辑器右上角的三角形的按钮运行当前打开的文件。
在 PyCharm 中，第一次运行需要通过 Run 菜单中的 Run... 子菜单，在弹出的窗口中选择某个源文件作为项目执行的入口文件。后续直接点击该菜单中中第一项 Run '<filename>' 或按 Ctrl+R 即可快速地执行项目。

将 Python 脚本文件当成可执行文件执行#

Python 脚本可以像其他脚本（如 Linux 的 Shell 脚本）一样被直接执行。

在 Windows 中，只要用 Python 程序打开对应的脚本文件，就自动执行该脚本文件了，如下图所示。不过因为我们的程序只是简单地在命令行打印一串字符就退出了，你看到的将只是一闪而过的命令行窗口。要保持窗口不退出，可以在代码的末尾加一行 input()，表示等待用户的输入，这时需要用户按回车键以后窗口才退出。

拓展知识#

在类 Unix 中，我们可以把 Python 源文件声明为可执行的脚本：

#!/opt/homebrew/bin/python3
print('Hello, world!')

其中第一行开头的 #! 组合字符被叫作 Shebang，其后跟 Python 解释器的路径。想要避免硬编码 Python 解释器的路径，可以写为：

#!/usr/bin/env python3
print('Hello, world!')

然后，为当前用户添加执行该脚本的权限：

chmod u+x hello.py

这时可以在命令行直接运行此脚本了：

./hello.py

创建一个虚拟环境#

在实际开发中，直接使用系统的全局 Python 环境是一个非常糟糕的习惯。假设你正在同时开发两个独立的项目：项目 A 依赖某个计算库的 1.0 版本，而项目 B 必须依赖该库的最新的 2.0 版本。如果在全局环境中安装，必然会导致版本冲突。

虚拟环境（Virtual Environment）正是为了解决这一痛点而诞生的。你可以把它理解为一个专门为某个项目打造的、与世隔绝的“沙盒”。为项目创建独立的虚拟环境，可以让该项目拥有专属的 Python 解释器副本和第三方依赖包，从而实现不同项目之间的环境隔离，互不干扰。

在现代开发中，我们可以极其方便地通过 VS Code 为项目创建虚拟环境，具体步骤如下：

新建并打开项目文件夹：在电脑中新建一个文件夹作为你的工程目录（例如命名为 my_first_project），并使用 VS Code 打开它。最简单的操作方式是：在 VS Code 中点击“文件” -> “打开文件夹”，或者直接将新建好的文件夹拖拽到 VS Code 窗口中。

通过 VS Code 的文件菜单打开文件夹

在文件资源管理器中用 VS Code 打开文件夹
唤出命令面板：在 VS Code 中，通过快捷键 Ctrl+Shift+P 打开顶部的“命令面板”（Command Palette）。
启动创建向导：在输入框中键入 Python: Create Environment（或输入中文 Python: 创建环境），并在自动弹出的下拉菜单中选中该指令。

使用创建环境命令
选择环境类型：此时系统会提供两种主流的虚拟环境生成器供选择——Venv 和 Conda。Venv 是 Python 原生自带的轻量级模块，而 Conda 偏向于重量级的系统管理。在本教程所有要使用虚拟环境的数场景中，我们选择 Venv 即可。

可供选择的环境
指定底层解释器：接下来，VS Code 会列出你电脑上已安装的所有 Python 版本（即我们在上一节通过 PyManager 获取的版本）。根据当前项目的代码要求，选择一个合适的解释器路径作为该沙盒的“底层引擎”。
验证环境激活：稍等片刻，VS Code 会自动在你的项目文件夹下生成一个名为 .venv 的文件夹，这就是你的专属沙盒。此时，在 VS Code 中通过顶部的“终端”菜单新建一个终端（或使用快捷键 Ctrl+`），你会发现在终端命令行提示符的最前面多出了一个 (.venv) 标识。这标志着虚拟环境已经成功创建并激活。

具有 Venv 虚拟环境的项目

此后，你在该终端内运行的所有 Python 脚本，以及安装的所有科学计算库，都将被安全地限制在这个 .venv 文件夹内，再也不会污染你的全局系统环境。

本教程的 Python 项目都很简单，通常不需要创建虚拟环境。