一、概述：Python代码的三种运行模式
Python代码可以通过三种不同方式运行，每种方式对应不同场景：
二、方式1：交互式环境运行
2.1 进入交互环境
Windows：
# 方法1：命令提示符Win+R → cmd → 回车python
Mac/Linux：
# 终端输入python3
成功标志：
Python 3.11.4 (...)Type "help", "copyright" for more information.>>>
出现>>>提示符，表示已进入交互环境。
2.2 基础操作
>>> print("Hello World")Hello World>>> 3 + 58>>> name = "Python">>> print(f"Hello {name}")Hello Python>>> exit() # 退出交互环境
快捷键：
- •
Ctrl+D (Mac/Linux) 或 Ctrl+Z (Windows) → 退出
2.3 交互环境实用案例
案例1：当作计算器
>>> 123 * 45656088>>> 2 ** 10# 2的10次方1024>>> 100 / 333.333333333333336
案例2：快速查帮助
>>> help(print) # 查看print函数文档>>> import math>>> dir(math) # 查看math模块所有功能
案例3：测试代码片段
>>> defadd(a, b):... return a + b... >>> add(10, 20)30
三、方式2：脚本文件运行
3.1 创建Python文件
命名规则：
- • 例：
hello.py、main.py、data_analysis.py
创建方法：
# Windows新建文本文档 → 重命名 → 将.txt改为.py# VS CodeCtrl+N → Ctrl+S → 输入文件名.py# PyCharmFile → New → Python File
3.2 运行脚本的6种方法
方法1：命令行直接运行（最基础）
python hello.pypython3 hello.py # Mac/Linux
方法2：命令行进入目录后运行
cd C:\Users\用户名\Desktop\project # 切换到文件所在目录python hello.py
方法3：VS Code运行
- • 右键编辑器 → Run Python File
方法4：PyCharm运行
方法5：使用绝对路径运行
# Windowspython C:\Users\用户名\Desktop\hello.py# Mac/Linuxpython3 /Users/用户名/Desktop/hello.py
方法6：使用-m参数运行模块
# 直接运行模块（不需要.py后缀）python -m http.server # 启动HTTP服务器python -m pip install requests # 运行pip模块
3.3 完整案例：命令行计算器
文件：calculator.py
# 一个简单的命令行计算器print("=" * 30)print(" 简 易 计 算 器")print("=" * 30)a = float(input("请输入第一个数字: "))b = float(input("请输入第二个数字: "))print("\n--- 计算结果 ---")print(f"{a} + {b} = {a + b}")print(f"{a} - {b} = {a - b}")print(f"{a} × {b} = {a * b}")print(f"{a} ÷ {b} = {a / b}")print("=" * 30)
运行：
python calculator.py
输出：
============================== 简 易 计 算 器==============================请输入第一个数字: 10请输入第二个数字: 3--- 计算结果 ---10.0 + 3.0 = 13.010.0 - 3.0 = 7.010.0 × 3.0 = 30.010.0 ÷ 3.0 = 3.3333333333333335==============================
四、方式3：Jupyter Notebook运行
4.1 安装与启动
安装：
pip install jupyter notebook
启动：
jupyter notebook
启动成功标志：
- • 命令行显示
http://localhost:8888
4.2 Notebook核心操作
单元格类型：
快捷键：
| |
Shift+Enter | |
Ctrl+Enter | |
A | |
B | |
DD | |
M | |
Y | |
4.3 完整案例：数据分析报告
文件名：sales_analysis.ipynb
# 单元格1：导入库import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
# 单元格2：创建数据data = {'月份': ['1月', '2月', '3月', '4月'],'销售额': [120, 135, 148, 172],'成本': [80, 92, 98, 115]}df = pd.DataFrame(data)df['利润'] = df['销售额'] - df['成本']df
输出：
# 单元格3：绘制图表plt.plot(df['月份'], df['销售额'], marker='o', label='销售额')plt.plot(df['月份'], df['利润'], marker='s', label='利润')plt.title('销售趋势分析')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('金额')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()
五、方式4：在线运行（无需安装）
5.1 在线Python环境
推荐网站：
- • 网址：colab.research.google.com
5.2 Google Colab使用示例
步骤1：打开colab.research.google.com
步骤2：新建笔记本File → New Notebook
步骤3：编写代码
# 这是云端Python环境print("Hello from Colab!")# 安装第三方库!pip install requests# 使用GPUimport tensorflow as tfprint("GPU可用:", tf.test.is_gpu_available())
步骤4：运行Shift+Enter 或 点击左侧播放按钮
六、四种运行方式对比总结
| | | | |
| 是否需要安装 | | | | |
| 是否保存代码 | | | | |
| 即时反馈 | | | | |
| 适合复杂项目 | | | | |
| 适合数据可视化 | | | | |
| 团队协作 | | | | |
七、实战：同一代码的四种运行方式
代码功能： 获取当前时间并问候
import timename = "Python学习者"current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(f"你好，{name}！")print(f"当前时间：{current_time}")
方式1：交互环境运行
>>> import time>>> name = "Python学习者">>> current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")>>> print(f"你好，{name}！")>>> print(f"当前时间：{current_time}")
方式2：脚本文件运行
保存为greet.py
python greet.py
方式3：Jupyter运行
单元格1： 导入time单元格2： 执行代码单元格3： 显示结果
方式4：在线运行
复制代码 → 粘贴到Colab → 运行
八、常见问题与解决
问题1：'python' 不是内部或外部命令
原因： Python未添加到环境变量解决： 重装并勾选“Add Python to PATH”
问题2：文件路径包含空格
# ❌ 错误python My Python File.py# ✅ 正确python "My Python File.py"
问题3：脚本一闪而过
原因： 程序运行完自动关闭解决： 在代码末尾添加
input("按回车键退出...")
问题4：Jupyter无法启动
# 重新安装pip uninstall jupyter notebookpip install jupyter notebook# 或使用python -m启动python -m notebook
九、总结：如何选择运行方式
✅ 选交互环境：
✅ 选脚本文件：
✅ 选Jupyter：
✅ 选在线环境：
写在最后
Python的四种运行方式各有千秋，不需要全部精通：
记住： 无论用哪种方式，核心都是写出能解决问题的代码。
现在，选一种你最喜欢的方式，开始写Python吧！🚀
