基于已有Go/Java/C的开发经验,Python可以在很短时间内掌握基础语法和核心概念。以下是学习要点和完整Demo:

1 语法

1.1 数据类型

 

1.2 控制流

 

1.3 函数和类

 

2 综合Demo:任务管理系统

 

3 环境问题

3.1 /usr/local/Cellar/python vs /opt/miniconda3/bin/python

在 macOS 上出现多个 Python 路径是很常见的,这通常是因为你通过不同方式安装了 Python(比如系统自带、Homebrew、conda 等)。

1、不同路径对应不同的 “环境”,用途和场景不同:

  • /usr/local/Cellar/python这是通过 Homebrew(macOS 常用的包管理器)安装的 Python。
    • 特点:属于 “系统级” 或 “用户级” 的独立 Python 环境,不依赖其他工具,适合日常开发、运行脚本等场景。
    • 安装的第三方库会放在 ~/Library/Python/版本/site-packages 或 Cellar/python/版本/lib/pythonX.X/site-packages 下。
  • /opt/miniconda3/bin/python这是 Miniconda(轻量级的 Anaconda 发行版)自带的 Python。
    • 特点:属于 “虚拟环境管理工具” 自带的 Python,主要用于 隔离不同项目的依赖(比如不同项目需要不同版本的 Python 或库)。
    • 当你创建 conda 虚拟环境时,会在 miniconda3/envs/环境名 下生成独立的 Python 和库,避免依赖冲突。

应该选择哪一个?取决于你的使用场景:

  • 如果是普通开发、运行简单脚本:优先用 Homebrew 安装的 Python(/usr/local/Cellar/python 对应的可执行文件通常会软链接到 /usr/local/bin/python3),更轻量且不依赖 conda 环境。
  • 如果需要管理多个项目的依赖(比如不同项目用不同版本的库):用 Miniconda 的 Python,通过 conda create 创建虚拟环境,此时会自动使用该环境下的 Python,避免依赖冲突。

2、 如何确认当前在用哪个 Python?

3、如何指定?

可以把下面配置放置在环境变量文件最前面,比如.zshrc文件

 

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