python中什么意思

python2和python3的差异

如果你是一个初学者，或许你曾经触摸过其他的编程言语，你可能不知道，在开端学习python的时分都会遇到一个比较让人很头疼的问题：版别问题！！是学习python2 仍是学习 python3 ？这是十分让人纠结的！

查找一下便会发现python3 和 python2 是不兼容的，并且差异比较大，究竟学习哪个版别呢？

所以先学 Python2 仍是 Python3 都不是问题，或许说都是问题。可是现在总算不必纠结这个问题了！哈哈，好开心

因为一个开发者已经发布了一个网站来倒计时Python 2.7的“退休”。

能够看出，Python 2.7有望在两年后退休。

开发商表明，因为官方的日期没有发布，估计Python 2.7会在2020年4月12日退休，这是时刻的时分，pycon将举办。

Python 2，感谢您多年的忠诚服务。

巨蟒3，现在你在舞台上。

Python 2.7是2 x系列的最终一个版别。它的继任者Python 3在2008年12月发布，但它与2。X系列不兼容。3的3的特征和语法被移植回2.6和2.7。2.7的支撑时刻至少为10年，并将在2020之前供给过错批改。

怎么转换为Python 3？

如果您的主代码仍然根据Python 2，这是完全能够了解的。最流行的包PyPI上现在能够运转在Python 2和Python 3，添加更多的日常。为了简化转换，官方搬迁指南供给了在Python 3中运转Python 2代码的主张。

所以我主张：

1. 如果是你在企业中，需求用到python而学习python的话，那就要看企业的使用python的版别进行学习；

2. 如果想要更多的老练解决方案，最少的bug，最安稳的使用那就用python2 ；

3. 如果你是在读大学的学生，那我主张你学习python3，比及结业的时分或许python已经成为了干流。

另外，选2仍是3一般都是编程小白才会考虑。考虑的起点是作为一个初学者，有时候在学习的过程中会出现一些问题或者会参考一些项目去学习，这个时候会想一下，2是干流或者是3。已然刚学何不找个干流的。其实不管是2仍是3，只需照这一个学，就可以了。中心的差异在学习的时候也能更好的去加深一些形象

Mac OSX本身系统自带Python2.7，但 不建议直接使用、删除和更改 ，因为可能有些程序是需要依赖系统自带的python 2.*，盲目修改后可能会导致系统产生未知错误。

所以建议在 不修改系统的python条件下 搭建Python双版本环境。在给大家分享之前呢，小编推荐一下一个挺不错的交流宝地，里面都是一群热爱并在学习Python的小伙伴们，大几千了吧，各种各样的人群都有，特别喜欢看到这种大家一起交流解决难题的氛围，群资料也上传了好多，各种大牛解决小白的问题，这个Python群：330637182 欢迎大家进来一起交流讨论，一起进步，尽早掌握这门Python语言。

Mac OSX在系统自带的python之外，可以 安装Python2.7和Python3.5/3.6版本 ，并且双版本兼容。

本文下方，防止原文链接失效】

在参考的安装流程中，我发现了一些问题并进行了解决，列出问题及解决方法如下：

1.Python2.7安装后，按原文博主的安装方法无法修改系统默认的Python命令为自己安装Python路径和版本：

解决方法：

打开系统配置文件：

vi ~/.bash_profile

添加入自己的安装的Python2.7的路径地址：

PATH="/usr/local/Cellar/python/2.7.14/bin:${PATH}"

让PATH变量生效：

source ~/.bash_profile

我们看到，命令行输入 which python2.7 时，路径地址改变，不再是系统默认地址：

python2.7

我们前往路径地址修改添加 python

文件：（复制一个python2.7然后重命名为python即可）

前往路径地址修改添加`python`文件

这样默认的python即修改为我们所安装的python2.7版本，而非系统自带的python路径，命令行输入 which python

查看：

查看所安装的python2.7版本

这样，我们就将系统的默认python命令链接到了我们所安装的python目录下，而非系统自带的python路径。

2.Python2.7和Python3.6安装后，pip2和pip3下载的包仍在Mac OSX系统自带的Python2.7的包目录下，而非Python2.7和Python3.6的安装目录：

问题图示如下：

pip的version都是系统自带python的包下载路径：

pip的version都是系统自带python的路径

pip的路径都是系统自带python的路径，而非我们的安装路径：

python的路径

添加入自己的安装的Python2.7和Python3.6的路径地址：

我们看到，命令行输入 which pip 和 pip --version 时，pip的路径地址改变，pip下载的包的地址也改变，不再是系统默认地址：

pip版本显示

这样，即可保证使用pip下载的包路径正确，且和我们所安装的两个版本python分别对应。

3.Pip总是不能正常下载包，安装模块包ConnectTimeoutError错误：

我们在使用pip无法正常下载包的时候可以使用国内镜像服务，如用豆瓣的源下载安装 selenium 包：

pip install selenium -i http://pypi.douban/simple --trusted-host pypi.douban

如果是要给python3下载依赖，注意pip和python版本对应，同理：

pip3 install selenium -i http://pypi.douban/simple --trusted-host pypi.douban

这样，即可正常的使用pip来下载安装包了。

安装流程

主要就这几个步骤而已，不会太困难的（或许有些你本来就装好了）

Step 2 安装套件管理工具Homebrew

Step 4 设定路径$PATH（不跟系统Python 打架）

Step 5 完成啰！确认安装结果～

Step 1 安装Xcode

可以到App Store搜寻Xcode并安装安装好了之后就把Xcode打开～第一次开启的时候会需要同意他的License Agreement之类的东西。然后到terminal输入来安装Xcode command line tool：

xcode-select--install

安装Xcode 就到此结束啰，要进入下一个步骤了！

Step 2安装套件管理工具： Homebrew

可以到官网或是在terminal 里贴上：

ruby-e"$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent/Homebrew/install/master/install)"

安装好后可以跑一下

brew doctor

如果出现

Your system is ready to brew.

代表万事OK，那如果有Warning的话，也不用太担心，可以按照里面的步骤去修正就好啰！

如果有出现Warning的话，虽然会在上面看到一句

If everything you use Homebrew for is working fine: please don't worry and just ignore them.

不过还是建议大家把东西装好，才不会到时候忘记自己到底什么东西还没设定好。

Step 3 安装Python

接下来要正式进入安装Python的步骤了！

首先，输入

python --version

天哪！都还没开始装Python，电脑里面怎么已经有了？

这是Mac系统要使用的Python，所以平常没适不要去乱动比较好唷！

所以现在我们要用homebrew来安装平常可以（乱搞？）使用的Python。

利用homebrew 搜寻Python

brew search python

这时候，会看到python和python3。

因为我已经装了，所以旁边会写(installed)。要安装Python啰！

brew install python

这样就开始安装了。

装完之后在输入

brew install python3

在安装的时候，Python 会被安装在

/usr/local/Cellar

那就来看看这个资料夹吧

open /usr/local/Cellar/

就可以看到你正在安装的Python出现了！

除了Python之外，也有可能会装一些其他的东西，例如sqlite。

总之，不用太担心，homebrew会自己搞定。

（因为我装了很多哩哩抠抠，所以你的资料夹里可能不会有这么多东西）

什么是路径$PATH 呢？

还记得我们在装Python的时候，输入了brew，

系统就自动会知道要开始跑homebrew。

系统到底怎么知道我们的brew在哪里？

这就是$PATH的用途了！

echo $PATH

接下来就会看到一串类似这样的东西

/usr/bin**:**/bin**:**/usr/sbin**:**/sbin**:**/usr/local/bin

分号(:)是 分隔 的意思

所以当你在terminal里面输入brew时

系统就会开始从/usr/bin找起

如果在/usr/bin里面找不到的话

就会往下一个/bin去搜寻，以此类推

现在，我们回到资料夹去看

brew其实就在/usr/local/bin里面！

所以现在的问题就是，系统在/usr/bin里面也有一份Python

现在我们在/usr/local/Cellar里面也装了Python

这样在terminal打上python指令时，谁会被开启呢？

因为路径有 顺序 ，所以它会先找到系统的Python

现在就要来解决这个问题

sudo emacs/etc/paths

sudo让我们取得管理员权限

用emacs这个程式编辑路径档案

terminal会要求输入密码

（就是平常装东西也需要输入的密码）现在要把/usr/local/bin移到上面去control + k：把一行字剪下来control + y：把字贴上control + x + s：存档control + x + c：关掉emacs

这时，再打一次

为什么没有变！？

因为要 开一个新的terminal 才会更新唷！

开新式窗后再输入一次就会看到我们刚刚修改的结果了。

这样就完成啰！

其实python3本身比较不会跟其他人打架

因为他就是独立的python3

所以我们主要是要确认是不是读到我们用brew装的python

which python

这时候看到

/usr/local/bin/python

再来看看python3 吧

which python3

应该会是

/usr/local/bin/python3

就代表读到刚刚装好的python啰！

当然如果你要跑系统本身的python

（应该是用不到啦～）

就输入

/usr/bin/python

总之就是…大功告成啰！

谢谢阅读！原文链接：

一、集合（set）类型的含义：

Set是一个无序不重复元素集，与列表和元组不同，集合是无序的，无法通过数字进行索引。

注意：下面所举例子在python3.6,IDE为pycharm2016.1中通过。

创建集合：用set（）函数，或直接赋值。

例子：

x=set('Nike MM')

y=set(['w','a','m','a'])

print(x)

print(y)

输出：

{'M', 'N', 'e', 'k', ' ', 'i'}

{'w', 'm', 'a'}

可以看到，在输出中，是用一对｛｝号包住，里面重复的元素被去除。

再看一个例子：

s={'11','22','33'}

print(s)

print(type(s))

s={}

{'33', '11', '22'}

在定义不，不能用s={}，这关创建的实际上是一个字典类型。

二、有关集合的操作：

1．增加操作

a=set('python')

a.add('why')

print(a)

b=set('python')

b.update('why')

print(b)

{'n', 'p', 'y', 'h', 'o', 't', 'why'}

{'n', 'p', 'y', 'h', 'o', 'w', 't'}

可能看到：add是单个元素的添加，并没有把元素再分拆为单个字符。Update是批量的增加，增加的元素如果是一个字符串（实际上，在Python中字符串也是一个系列），是作为一个系列增加的。在输出结果中，两个函数都是无序的，并且无重复，也非添加到尾部。

2．删除操作（remove,discard,pop）

例子1：

a=set('abcdefghijk')

a.remove('a')

a.remove('w')

输出 ：

Traceback (most recent call last):

{'h', 'k', 'e', 'd', 'g', 'c', 'f', 'i', 'b', 'j'}

File "D:/python/temp3.py", line 4, in

KeyError: 'w'

例子2：

a.discard('a')

a.discard('w')

{'f', 'h', 'd', 'e', 'b', 'k', 'i', 'j', 'c', 'g'}

例子3：

b=a.pop()

print(b,type(b))

{'k', 'd', 'h', 'c', 'b', 'j', 'g', 'i', 'e', 'f'}

a

从以上例子可以看到，remove方法删除指定无素，如果要删除的元素的不在集合中，则报错；discard方法删除指定元素，如果要删除物元素不在集合中，则不报错，pop方法删除任意元素，并可将这个元素赋值给一个变量，但集合并没有把这个元素移除。

3.清空（clear）

例子:

a.clear()

set()

4.交集&，并集|，差集-，对称差集^，子集（被包含）<=，父集(包含)>=

a=set(['a','b','c','d','e','f'])

b=set(('d','e','f','g','h','i'))

d=set('def')

print('交集：',a.intersection(b))

print('交集：',a & b)

print('并集：',a.union(b))

print('并集：',a | b)

print('差集:',a.difference(b))

print('差集:',a-b)

#对称差集:

#把两个集合中相同的元素去掉，然后

#两个集合中剩下的元素组成一个新的集合

print('对称差集:',a.symmetric_difference(b) )

print('对称差集:',a ^ b )

print('子集：',a.issubset(d) )

print('子集：',a<=d )

print('父集：',a.issuperset(d) )

print('父集：',a>=d )

交集： {'f', 'e', 'd'}

并集： {'c', 'e', 'd', 'b', 'f', 'a', 'g', 'i', 'h'}

差集: {'a', 'c', 'b'}

对称差集: {'a', 'c', 'g', 'b', 'i', 'h'}

子集： False

父集： True

5．集合的其它一些操作

#如果a和d没有交集，返回True，有则返回False

print(a.isdisjoint(d) ) 输出：False

print(a

print(a>d) 输出：True

print（a!=b） 输出：True

print(a.copy()) 输出：{'f', 'e', 'b', 'a', 'd', 'c'} #复制一个集合

print('a' in a) 输出：True #测试元素是否在集合中

print('a' not in a) 输出：False #测试元素是否不在集合中

print(len(a)) 输出：6 #返回集合的长度

6．集合计算：

（1）

#从a中减去a和b的交集，即从a集合中删除和b集合中相同的元素

a.difference_update(b) 即等于：a=a-b 或a-=b

print(a) 输出：{'a', 'b', 'c'}

（2）

#修改a集合，仅仅保持a与b的交集，如果没有交集，则a变为空集合set()

a.intersection_update(b) 即等于：a=a&b 或a&=b

print(a )

输出：{'e', 'd', 'f'}

(3)

#a集合中增加‘在b集合中除去a和b交集剩下的元素’

a.symmetric_difference_update(b) 即等于：a=a^b 或 a^=b

print(a) 输出：{'i', 'g', 'a', 'c', 'b', 'h'}

达内Python小编今天整理的这篇文介绍了Python中单下划线和双下划线("dunder")的各种含义和命名约定，名称修饰(name mangling)的工作原理，以及它如何影响你自己的Python类。

单下划线和双下划线在Python变量和方法名称中都各有其含义。有一些含义仅仅是依照约定，被视作是对程序员的提示 - 而有一些含义是由Python解释器严格执行的。

如果你想知道“Python变量和方法名称中单下划线和双下划线的含义是什么?”，我会尽我所能在这里为你解答。

在本文中，我将讨论以下五种下划线模式和命名约定，以及它们如何影响Python程序的行为：

单前导下划线：_var

单末尾下划线：var_

双前导下划线：__var

双前导和末尾下划线：__var__

单下划线：_

在文章结尾处，你可以找到一个简短的“速查表”，总结了五种不同的下划线命名约定及其含义，以及一个简短的视频教程，可让你亲身体验它们的行为。

让我们马上开始!

1. 单前导下划线 _var

当涉及到变量和方法名称时，单个下划线前缀有一个约定俗成的含义。 它是对程序员的一个提示 - 意味着Python社区一致认为它应该是什么意思，但程序的行为不受影响。

下划线前缀的含义是告知其他程序员：以单个下划线开头的变量或方法仅供内部使用。 该约定在PEP 8中有定义。

这不是Python强制规定的。 Python不像Java那样在“私有”和“公共”变量之间有很强的区别。 这就像有人提出了一个小小的下划线警告标志，说：

“嘿，这不是真的要成为类的公共接口的一部分。不去管它就好。“

看看下面的例子：

如果你实例化此类，并尝试访问在__init__构造函数中定义的foo和_bar属性，会发生什么情况? 让我们来看看：

你会看到_bar中的单个下划线并没有阻止我们“进入”类并访问该变量的值。

这是因为Python中的单个下划线前缀仅仅是一个约定 - 至少相对于变量和方法名而言。

但是，前导下划线的确会影响从模块中导入名称的方式。

假设你在一个名为my_module的模块中有以下代码：

现在，如果使用通配符从模块中导入所有名称，则Python不会导入带有前导下划线的名称(除非模块定义了覆盖此行为的__all__列表)：

顺便说一下，应该避免通配符导入，因为它们使名称空间中存在哪些名称不清楚。 为了清楚起见，坚持常规导入更好。

与通配符导入不同，常规导入不受前导单个下划线命名约定的影响：

我知道这一点可能有点令人困惑。 如果你遵循PEP 8推荐，避免通配符导入，那么你真正需要记住的只有这个：

单个下划线是一个Python命名约定，表示这个名称是供内部使用的。 它通常不由Python解释器强制执行，仅仅作为一种对程序员的提示。

2. 单末尾下划线 var_

有时候，一个变量的最合适的名称已经被一个关键字所占用。 因此，像class或def这样的名称不能用作Python中的变量名称。 在这种情况下，你可以附加一个下划线来解决命名冲突：

总之，单个末尾下划线(后缀)是一个约定，用来避免与Python关键字产生命名冲突。 PEP 8解释了这个约定。

3. 双前导下划线 __var

到目前为止，我们所涉及的所有命名模式的含义，来自于已达成共识的约定。 而对于以双下划线开头的Python类的属性(包括变量和方法)，情况就有点不同了。

双下划线前缀会导致Python解释器重写属性名称，以避免子类中的命名冲突。

这也叫做名称修饰(name mangling) - 解释器更改变量的名称，以便在类被扩展的时候不容易产生冲突。

我知道这听起来很抽象。 因此，我组合了一个小小的代码示例来予以说明：

让我们用内置的dir()函数来看看这个对象的属性：

以上是这个对象属性的列表。 让我们来看看这个列表，并寻找我们的原始变量名称foo，_bar和__baz - 我保证你会注意到一些有趣的变化。

self.foo变量在属性列表中显示为未修改为foo。

self._bar的行为方式相同 - 它以_bar的形式显示在类上。 就像我之前说过的，在这种情况下，前导下划线仅仅是一个约定。 给程序员一个提示而已。

然而，对于self.__baz而言，情况看起来有点不同。 当你在该列表中搜索__baz时，你会看不到有这个名字的变量。

__baz出什么情况了?

如果你仔细观察，你会看到此对象上有一个名为_Test__baz的属性。 这就是Python解释器所做的名称修饰。 它这样做是为了防止变量在子类中被重写。

让我们创建另一个扩展Test类的类，并尝试重写构造函数中添加的现有属性：

现在，你认为foo，_bar和__baz的值会出现在这个ExtendedTest类的实例上吗? 我们来看一看：

等一下，当我们尝试查看t2 .__ baz的值时，为什么我们会得到AttributeError? 名称修饰被再次触发了! 事实证明，这个对象甚至没有__baz属性：

正如你可以看到__baz变成_ExtendedTest__baz以防止意外修改：

但原来的_Test__baz还在：

双下划线名称修饰对程序员是完全透明的。 下面的例子证实了这一点：

名称修饰是否也适用于方法名称? 是的，也适用。名称修饰会影响在一个类的上下文中，以两个下划线字符("dunders")开头的所有名称：

这是另一个也许令人惊讶的运用名称修饰的例子：

在这个例子中，我声明了一个名为_MangledGlobal__mangled的全局变量。然后我在名为MangledGlobal的类的上下文中访问变量。由于名称修饰，我能够在类的test()方法内，以__mangled来引用_MangledGlobal__mangled全局变量。

Python解释器自动将名称__mangled扩展为_MangledGlobal__mangled，因为它以两个下划线字符开头。这表明名称修饰不是专门与类属性关联的。它适用于在类上下文中使用的两个下划线字符开头的任何名称。

有很多要吸收的内容吧。

老实说，这些例子和解释不是从我脑子里蹦出来的。我作了一些研究和加工才弄出来。我一直使用Python，有很多年了，但是像这样的规则和特殊情况并不总是浮现在脑海里。

有时候程序员最重要的技能是“模式识别”，而且知道在哪里查阅信息。如果您在这一点上感到有点不知所措，请不要担心。慢慢来，试试这篇文章中的一些例子。

让这些概念完全沉浸下来，以便你能够理解名称修饰的总体思路，以及我向您展示的一些其他的行为。如果有一天你和它们不期而遇，你会知道在文档中按什么来查。

4. 双前导和双末尾下划线 _var_

也许令人惊讶的是，如果一个名字同时以双下划线开始和结束，则不会应用名称修饰。 由双下划线前缀和后缀包围的变量不会被Python解释器修改：

但是，Python保留了有双前导和双末尾下划线的名称，用于特殊用途。 这样的例子有，__init__对象构造函数，或__call__ --- 它使得一个对象可以被调用。

这些dunder方法通常被称为神奇方法 - 但Python社区中的许多人(包括我自己)都不喜欢这种方法。

最好避免在自己的程序中使用以双下划线(“dunders”)开头和结尾的名称，以避免与将来Python语言的变化产生冲突。

单下划线 _

按照习惯，有时候单个独立下划线是用作一个名字，来表示某个变量是临时的或无关紧要的。

例如，在下面的循环中，我们不需要访问正在运行的索引，我们可以使用“_”来表示它只是一个临时值：

你也可以在拆分(unpacking)表达式中将单个下划线用作“不关心的”变量，以忽略特定的值。 同样，这个含义只是“依照约定”，并不会在Python解释器中触发特殊的行为。 单个下划线仅仅是一个有效的变量名称，会有这个用途而已。

在下面的代码示例中，我将汽车元组拆分为单独的变量，但我只对颜色和里程值感兴趣。 但是，为了使拆分表达式成功运行，我需要将包含在元组中的所有值分配给变量。 在这种情况下，“_”作为占位符变量可以派上用场：

除了用作临时变量之外，“_”是大多数Python REPL中的一个特殊变量，它表示由解释器评估的最近一个表达式的结果。

这样就很方便了，比如你可以在一个解释器会话中访问先前计算的结果，或者，你是在动态构建多个对象并与它们交互，无需事先给这些对象分配名字：

Python下划线命名模式 - 小结

以下是一个简短的小结，即“速查表”，罗列了我在本文中谈到的五种Python下划线模式的含义：

Mac OSX本身系统自带Python2.7，但 不建议直接使用、删除和更改 ，因为可能有些程序是需要依赖系统自带的python 2.*，盲目修改后可能会导致系统产生未知错误。

所以建议在 不修改系统的python条件下 搭建Python双版本环境。在给大家分享之前呢，小编推荐一下一个挺不错的交流宝地，里面都是一群热爱并在学习Python的小伙伴们，大几千了吧，各种各样的人群都有，特别喜欢看到这种大家一起交流解决难题的氛围，群资料也上传了好多，各种大牛解决小白的问题，这个Python群：330637182 欢迎大家进来一起交流讨论，一起进步，尽早掌握这门Python语言。

Mac OSX在系统自带的python之外，可以 安装Python2.7和Python3.5/3.6版本 ，并且双版本兼容。

本文下方，防止原文链接失效】

在参考的安装流程中，我发现了一些问题并进行了解决，列出问题及解决方法如下：

1.Python2.7安装后，按原文博主的安装方法无法修改系统默认的Python命令为自己安装Python路径和版本：

解决方法：

打开系统配置文件：

vi ~/.bash_profile

添加入自己的安装的Python2.7的路径地址：

PATH="/usr/local/Cellar/python/2.7.14/bin:${PATH}"

让PATH变量生效：

source ~/.bash_profile

我们看到，命令行输入 which python2.7 时，路径地址改变，不再是系统默认地址：

python2.7

我们前往路径地址修改添加 python

文件：（复制一个python2.7然后重命名为python即可）

前往路径地址修改添加`python`文件

这样默认的python即修改为我们所安装的python2.7版本，而非系统自带的python路径，命令行输入 which python

查看：

查看所安装的python2.7版本

这样，我们就将系统的默认python命令链接到了我们所安装的python目录下，而非系统自带的python路径。

2.Python2.7和Python3.6安装后，pip2和pip3下载的包仍在Mac OSX系统自带的Python2.7的包目录下，而非Python2.7和Python3.6的安装目录：

问题图示如下：

pip的version都是系统自带python的包下载路径：

pip的version都是系统自带python的路径

pip的路径都是系统自带python的路径，而非我们的安装路径：

python的路径

添加入自己的安装的Python2.7和Python3.6的路径地址：

我们看到，命令行输入 which pip 和 pip --version 时，pip的路径地址改变，pip下载的包的地址也改变，不再是系统默认地址：

pip版本显示

这样，即可保证使用pip下载的包路径正确，且和我们所安装的两个版本python分别对应。

3.Pip总是不能正常下载包，安装模块包ConnectTimeoutError错误：

我们在使用pip无法正常下载包的时候可以使用国内镜像服务，如用豆瓣的源下载安装 selenium 包：

pip install selenium -i http://pypi.douban/simple --trusted-host pypi.douban

如果是要给python3下载依赖，注意pip和python版本对应，同理：

pip3 install selenium -i http://pypi.douban/simple --trusted-host pypi.douban

这样，即可正常的使用pip来下载安装包了。

安装流程

主要就这几个步骤而已，不会太困难的（或许有些你本来就装好了）

Step 2 安装套件管理工具Homebrew

Step 4 设定路径$PATH（不跟系统Python 打架）

Step 5 完成啰！确认安装结果～

Step 1 安装Xcode

可以到App Store搜寻Xcode并安装安装好了之后就把Xcode打开～第一次开启的时候会需要同意他的License Agreement之类的东西。然后到terminal输入来安装Xcode command line tool：

xcode-select--install

安装Xcode 就到此结束啰，要进入下一个步骤了！

Step 2安装套件管理工具： Homebrew

可以到官网或是在terminal 里贴上：

ruby-e"$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent/Homebrew/install/master/install)"

安装好后可以跑一下

brew doctor

如果出现

Your system is ready to brew.

代表万事OK，那如果有Warning的话，也不用太担心，可以按照里面的步骤去修正就好啰！

如果有出现Warning的话，虽然会在上面看到一句

If everything you use Homebrew for is working fine: please don't worry and just ignore them.

不过还是建议大家把东西装好，才不会到时候忘记自己到底什么东西还没设定好。

Step 3 安装Python

接下来要正式进入安装Python的步骤了！

首先，输入

python --version

天哪！都还没开始装Python，电脑里面怎么已经有了？

这是Mac系统要使用的Python，所以平常没适不要去乱动比较好唷！

所以现在我们要用homebrew来安装平常可以（乱搞？）使用的Python。

利用homebrew 搜寻Python

brew search python

这时候，会看到python和python3。

因为我已经装了，所以旁边会写(installed)。要安装Python啰！

brew install python

这样就开始安装了。

装完之后在输入

brew install python3

在安装的时候，Python 会被安装在

/usr/local/Cellar

那就来看看这个资料夹吧

open /usr/local/Cellar/

就可以看到你正在安装的Python出现了！

除了Python之外，也有可能会装一些其他的东西，例如sqlite。

总之，不用太担心，homebrew会自己搞定。

（因为我装了很多哩哩抠抠，所以你的资料夹里可能不会有这么多东西）

什么是路径$PATH 呢？

还记得我们在装Python的时候，输入了brew，

系统就自动会知道要开始跑homebrew。

系统到底怎么知道我们的brew在哪里？

这就是$PATH的用途了！

echo $PATH

接下来就会看到一串类似这样的东西

/usr/bin**:**/bin**:**/usr/sbin**:**/sbin**:**/usr/local/bin

分号(:)是 分隔 的意思

所以当你在terminal里面输入brew时

系统就会开始从/usr/bin找起

如果在/usr/bin里面找不到的话

就会往下一个/bin去搜寻，以此类推

现在，我们回到资料夹去看

brew其实就在/usr/local/bin里面！

所以现在的问题就是，系统在/usr/bin里面也有一份Python

现在我们在/usr/local/Cellar里面也装了Python

这样在terminal打上python指令时，谁会被开启呢？

因为路径有 顺序 ，所以它会先找到系统的Python

现在就要来解决这个问题

sudo emacs/etc/paths

sudo让我们取得管理员权限

用emacs这个程式编辑路径档案

terminal会要求输入密码

（就是平常装东西也需要输入的密码）现在要把/usr/local/bin移到上面去control + k：把一行字剪下来control + y：把字贴上control + x + s：存档control + x + c：关掉emacs

这时，再打一次

为什么没有变！？

因为要 开一个新的terminal 才会更新唷！

开新式窗后再输入一次就会看到我们刚刚修改的结果了。

这样就完成啰！

其实python3本身比较不会跟其他人打架

因为他就是独立的python3

所以我们主要是要确认是不是读到我们用brew装的python

which python

这时候看到

/usr/local/bin/python

再来看看python3 吧

which python3

应该会是

/usr/local/bin/python3

就代表读到刚刚装好的python啰！

当然如果你要跑系统本身的python

（应该是用不到啦～）

就输入

/usr/bin/python

总之就是…大功告成啰！

谢谢阅读！原文链接：

达内Python小编今天整理的这篇文介绍了Python中单下划线和双下划线("dunder")的各种含义和命名约定，名称修饰(name mangling)的工作原理，以及它如何影响你自己的Python类。

单下划线和双下划线在Python变量和方法名称中都各有其含义。有一些含义仅仅是依照约定，被视作是对程序员的提示 - 而有一些含义是由Python解释器严格执行的。

如果你想知道“Python变量和方法名称中单下划线和双下划线的含义是什么?”，我会尽我所能在这里为你解答。

在本文中，我将讨论以下五种下划线模式和命名约定，以及它们如何影响Python程序的行为：

单前导下划线：_var

单末尾下划线：var_

双前导下划线：__var

双前导和末尾下划线：__var__

单下划线：_

在文章结尾处，你可以找到一个简短的“速查表”，总结了五种不同的下划线命名约定及其含义，以及一个简短的视频教程，可让你亲身体验它们的行为。

让我们马上开始!

1. 单前导下划线 _var

当涉及到变量和方法名称时，单个下划线前缀有一个约定俗成的含义。 它是对程序员的一个提示 - 意味着Python社区一致认为它应该是什么意思，但程序的行为不受影响。

下划线前缀的含义是告知其他程序员：以单个下划线开头的变量或方法仅供内部使用。 该约定在PEP 8中有定义。

这不是Python强制规定的。 Python不像Java那样在“私有”和“公共”变量之间有很强的区别。 这就像有人提出了一个小小的下划线警告标志，说：

“嘿，这不是真的要成为类的公共接口的一部分。不去管它就好。“

看看下面的例子：

如果你实例化此类，并尝试访问在__init__构造函数中定义的foo和_bar属性，会发生什么情况? 让我们来看看：

你会看到_bar中的单个下划线并没有阻止我们“进入”类并访问该变量的值。

这是因为Python中的单个下划线前缀仅仅是一个约定 - 至少相对于变量和方法名而言。

但是，前导下划线的确会影响从模块中导入名称的方式。

假设你在一个名为my_module的模块中有以下代码：

现在，如果使用通配符从模块中导入所有名称，则Python不会导入带有前导下划线的名称(除非模块定义了覆盖此行为的__all__列表)：

顺便说一下，应该避免通配符导入，因为它们使名称空间中存在哪些名称不清楚。 为了清楚起见，坚持常规导入更好。

与通配符导入不同，常规导入不受前导单个下划线命名约定的影响：

我知道这一点可能有点令人困惑。 如果你遵循PEP 8推荐，避免通配符导入，那么你真正需要记住的只有这个：

单个下划线是一个Python命名约定，表示这个名称是供内部使用的。 它通常不由Python解释器强制执行，仅仅作为一种对程序员的提示。

2. 单末尾下划线 var_

有时候，一个变量的最合适的名称已经被一个关键字所占用。 因此，像class或def这样的名称不能用作Python中的变量名称。 在这种情况下，你可以附加一个下划线来解决命名冲突：

总之，单个末尾下划线(后缀)是一个约定，用来避免与Python关键字产生命名冲突。 PEP 8解释了这个约定。

3. 双前导下划线 __var

到目前为止，我们所涉及的所有命名模式的含义，来自于已达成共识的约定。 而对于以双下划线开头的Python类的属性(包括变量和方法)，情况就有点不同了。

双下划线前缀会导致Python解释器重写属性名称，以避免子类中的命名冲突。

这也叫做名称修饰(name mangling) - 解释器更改变量的名称，以便在类被扩展的时候不容易产生冲突。

我知道这听起来很抽象。 因此，我组合了一个小小的代码示例来予以说明：

让我们用内置的dir()函数来看看这个对象的属性：

以上是这个对象属性的列表。 让我们来看看这个列表，并寻找我们的原始变量名称foo，_bar和__baz - 我保证你会注意到一些有趣的变化。

self.foo变量在属性列表中显示为未修改为foo。

self._bar的行为方式相同 - 它以_bar的形式显示在类上。 就像我之前说过的，在这种情况下，前导下划线仅仅是一个约定。 给程序员一个提示而已。

然而，对于self.__baz而言，情况看起来有点不同。 当你在该列表中搜索__baz时，你会看不到有这个名字的变量。

__baz出什么情况了?

如果你仔细观察，你会看到此对象上有一个名为_Test__baz的属性。 这就是Python解释器所做的名称修饰。 它这样做是为了防止变量在子类中被重写。

让我们创建另一个扩展Test类的类，并尝试重写构造函数中添加的现有属性：

现在，你认为foo，_bar和__baz的值会出现在这个ExtendedTest类的实例上吗? 我们来看一看：

等一下，当我们尝试查看t2 .__ baz的值时，为什么我们会得到AttributeError? 名称修饰被再次触发了! 事实证明，这个对象甚至没有__baz属性：

正如你可以看到__baz变成_ExtendedTest__baz以防止意外修改：

但原来的_Test__baz还在：

双下划线名称修饰对程序员是完全透明的。 下面的例子证实了这一点：

名称修饰是否也适用于方法名称? 是的，也适用。名称修饰会影响在一个类的上下文中，以两个下划线字符("dunders")开头的所有名称：

这是另一个也许令人惊讶的运用名称修饰的例子：

在这个例子中，我声明了一个名为_MangledGlobal__mangled的全局变量。然后我在名为MangledGlobal的类的上下文中访问变量。由于名称修饰，我能够在类的test()方法内，以__mangled来引用_MangledGlobal__mangled全局变量。

Python解释器自动将名称__mangled扩展为_MangledGlobal__mangled，因为它以两个下划线字符开头。这表明名称修饰不是专门与类属性关联的。它适用于在类上下文中使用的两个下划线字符开头的任何名称。

有很多要吸收的内容吧。

老实说，这些例子和解释不是从我脑子里蹦出来的。我作了一些研究和加工才弄出来。我一直使用Python，有很多年了，但是像这样的规则和特殊情况并不总是浮现在脑海里。

有时候程序员最重要的技能是“模式识别”，而且知道在哪里查阅信息。如果您在这一点上感到有点不知所措，请不要担心。慢慢来，试试这篇文章中的一些例子。

让这些概念完全沉浸下来，以便你能够理解名称修饰的总体思路，以及我向您展示的一些其他的行为。如果有一天你和它们不期而遇，你会知道在文档中按什么来查。

4. 双前导和双末尾下划线 _var_

也许令人惊讶的是，如果一个名字同时以双下划线开始和结束，则不会应用名称修饰。 由双下划线前缀和后缀包围的变量不会被Python解释器修改：

但是，Python保留了有双前导和双末尾下划线的名称，用于特殊用途。 这样的例子有，__init__对象构造函数，或__call__ --- 它使得一个对象可以被调用。

这些dunder方法通常被称为神奇方法 - 但Python社区中的许多人(包括我自己)都不喜欢这种方法。

最好避免在自己的程序中使用以双下划线(“dunders”)开头和结尾的名称，以避免与将来Python语言的变化产生冲突。

单下划线 _

按照习惯，有时候单个独立下划线是用作一个名字，来表示某个变量是临时的或无关紧要的。

例如，在下面的循环中，我们不需要访问正在运行的索引，我们可以使用“_”来表示它只是一个临时值：

你也可以在拆分(unpacking)表达式中将单个下划线用作“不关心的”变量，以忽略特定的值。 同样，这个含义只是“依照约定”，并不会在Python解释器中触发特殊的行为。 单个下划线仅仅是一个有效的变量名称，会有这个用途而已。

在下面的代码示例中，我将汽车元组拆分为单独的变量，但我只对颜色和里程值感兴趣。 但是，为了使拆分表达式成功运行，我需要将包含在元组中的所有值分配给变量。 在这种情况下，“_”作为占位符变量可以派上用场：

除了用作临时变量之外，“_”是大多数Python REPL中的一个特殊变量，它表示由解释器评估的最近一个表达式的结果。

这样就很方便了，比如你可以在一个解释器会话中访问先前计算的结果，或者，你是在动态构建多个对象并与它们交互，无需事先给这些对象分配名字：

Python下划线命名模式 - 小结

以下是一个简短的小结，即“速查表”，罗列了我在本文中谈到的五种Python下划线模式的含义：