1. 如何使用python互動式控制台
進入互動控制台
可以從任何安裝了Python的本地計算機或伺服器訪問Python互動式控制台。
您通常希望使用的命令輸入Python的默認版本的Python互動式控制台：
python
如果您設置了編程環境 ，則可以啟動環境並訪問在該環境中安裝的Python和模塊版本，方法是首先進入該環境：
cd environments. my_env/bin/activate
然後鍵入python命令：
python
在這種情況下，Python的默認版本是Python 3.5.2，一旦我們輸入命令，它將顯示在輸出中，以及相關版權聲明和一些您可以輸入額外信息的命令：
OutputPython 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linuxType "help", "right", "credits" or "license" for more information.>>>
下一個命令的主要提示是三個大於符號（ >>> ）：
您可以通過將版本號附加到命令來定位特定版本的Python，而不需要空格：
python2.7
OutputPython 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.>>>
在這里，我們收到了使用Python 2.7.12的輸出。 如果這是我們的默認版本的Python 2，我們也可以使用命令python2輸入到這個互動式控制台。
或者，我們可以使用以下命令調用默認的Python 3版本：
python3
OutputPython 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linuxType "help", "right", "credits" or "license" for more information.>>>
我們也可以使用python3.5命令調用上述互動式控制台。
隨著Python互動式控制台的運行，我們可以繼續使用Python的shell環境。
使用Python交互控制台
Python互動式解釋器接受Python語法，您將遵循>>>前綴。
例如，我們可以為變數分配值：
birth_year = 1868
一旦我們將整數值1868分配給變數birth_year ，我們將按返回並接收一個新行，其中三個大於標號作為前綴：
birth_year = 1868
我們可以繼續分配變數，然後用運算符進行數學運算 ，得到計算結果：
>>> birth_year = 1868>>> death_year = 1921>>> age_at_death = death_year - birth_year>>> print(age_at_death)53>>>
正如我們在文件中使用腳本一樣，我們分配了變數，從另一個中減去一個變數，並要求控制台列印表示差異的變數。
就像任何形式的Python一樣，您也可以使用互動式控制台作為計算器：
>>> 203 / 2010.15>>>
在這里，我們將整數203除以20 ，並返回了10.15的商。
多行
當我們編寫Python代碼時，將覆蓋多行，解釋器將使用輔助提示符連續行，三個點（ ... ）。
要突破這些連續線，您需要按兩次ENTER 。
我們可以在下面的代碼中看到這樣的代碼，它分配兩個變數，然後使用條件語句來確定列印到控制台的內容：
>>> sammy = 'Sammy'>>> shark = 'Shark'>>> if len(sammy) > len(shark):... print('Sammy codes in java.')... else:... print('Sammy codes in Python.')... Sammy codes in Python.>>>
在這種情況下，兩個字元串的長度相等，所以else語句列印。
請注意，您將需要保留Python縮小四個空格的約定，否則您將收到錯誤：
>>> if len(sammy) > len(shark):... print('Sammy codes in Java.')
File "<stdin>", line 2
print('Sammy codes in Java.')
^IndentationError: expected an indented block>>>
2. Python是什麼有什麼用應用領域有哪些學出來是做什麼的前景如何詳述，事關本人前程，謝謝
Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。
1、人工智慧：Python是人工智慧的首選語言，選擇人工智慧作為就業方向是理所當然的。
2、大數據：Python在大數據上比java更加具有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好的和大數據進行對接，尤其是大數據分析這個方向。
3、網路爬蟲：爬蟲是進行數據採集的利器，利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度。
4、全棧工程師：全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人，也叫全端工程師
5、自動化運維：運維工作者對Python的需求也很大;
6、自動化測試：Python十分高效，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。用Python測試也可以說是測試人員必備的工具了。
3. 如何在Maya表達式中使用Python腳本
原則上是可以的。不過支持python的動畫有專門的庫。雖然都不是很好用，的確有，對於python插件支持還行。maya我印象中是用的一套腳本，如果用python輔助提高效率應該可以。.flash是編譯出來的。原始文件用的是actionscript，這方面python用處比較少。偶爾用來做項目管理.ps命令本身就是腳本。不過現在圖像處理軟體通常都會自動驅動它的工具，所以python能用上的機會也比較少，可能偶爾有高手喜歡用python做二次加工也是可能的。
4. 如何用Python和機器學習輔助決策
看你想拿什麼語言學習，
如果0基礎建議python，
否則優先選擇python/R，c++/java
5. 怎麼在python里調用pyuic4
pyrcc4和pyuic4的使用方法，其實都很簡單，pyrcc4 -o ui_form.py form.ui，pyuic4同樣的用法。由於用到了好幾個ui，一行行的敲著挺麻煩，於是邊看python幫助寫了個輔助的生成腳本：
import os
for root, dirs, files in os.walk('.'):
for file in files:
if file.endswith('.ui'):
os.system('pyuic4 -o ui_%s.py %s' % (file.rsplit('.', 1)[0], file))
elif file.endswith('.qrc'):
os.system('pyrcc4 -o %s_rc.py %s' % (file.rsplit('.', 1)[0], file))
6. python都能幹什麼
從web開發到數據科學、機器學習等等，Python在現實世界中的應用是無限的。以下一些項目將會輔助你最終將你的Python技能用到正道上。
#1：將乏味的事情自動化
這是一本「針對全新初學者實用編程」的資源。就像標題所述，這本書教你如何將乏味的任務自動化，比如更新電子表格或者重命名計算機的文件。這是想要掌握Python基礎的任何人的完美起點。
#2：隨時跟蹤比特幣價格
這段時間似乎人人都在講比特幣。自從2017年12月價格達到將近20000美元的高點後，加密數字貨幣已經進入到數百萬人的腦海里。它的價格在不斷波動，但是很多人都認為這是一筆值得的投資。
#3：創建一個計算器
這個簡單的項目是進入GUI編程的一個可靠的辦法。開發後端服務是部署的重要部分之一，但是可能也需要考慮前端的事情。創建用戶可輕松與之交互的應用就顯得無比重要。
#4：挖掘Twitter數據
感謝互聯網以及逐步壯大的物聯網，我們現在能訪問的數據量之大甚至在10年前都是無法想像的。分析是任何跟數據打交道的領域的很大一部分。大家都在討論什麼？我們從他們的行為中能看到什麼模式？
#5：用Flask建立一個微博客
似乎現在人人都有一個博客，但是給自己在網上設立一個中心樞紐不算什麼糟糕想法。隨著Twitter和Instagram的出現，微博客尤其流行起來。在Miguel Grinberg搞的這個項目里，你會學習到如何搭建自己的微博客。
#6：建立一個區塊鏈
盡管區塊鏈起初開發出來是作為金融技術使用的，但現在卻蔓延到了其他的各個行業。區塊鏈幾乎可以用到任何交易上面：從房地產到病歷轉移等等。
#7：Twitter Feed控制
對開發web應用感興趣但是對開始一個大型項目沒有信心？別擔心——我們有東西給你。跟著我們一起學習如何在幾個小時內創建一個簡單的web app。
#8：玩PyGames
這個是給喜歡樂子的人准備的！Python可用於對各種電玩游戲、冒險游戲以及益智游戲進行編碼，你可以在數天之內完成部署。經典的游戲包括猜單詞、一字棋、乒乓球等等，這些都可以用你剛學會的編程技能去做。
#9：選擇你的冒險之旅
如果你更喜歡講故事，用Python仍然可以開發出很酷的東西來。
#10：對機器學習說「Hell World！」
對於對人工智慧感興趣的任何人來說，機器學習是理解的關鍵領域。然而，想要開始學習機器是很嚇人的，而且這個領域發展很快，總是在變。
#11：接受挑戰
7. 如何用python進行數據分析
1、Python數據分析流程及學習路徑
數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。
根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：
相關推薦：《Python入門教程》
2、利用Python讀寫數據
Python讀寫數據，主要包括以下內容：
我們以一小段代碼來看：
可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。
3、利用Python處理和計算數據
在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用於矢量化的科學計算，pandas主要用於表型數據處理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。
Statsmodels允許用戶瀏覽數據，估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計，統計測試，繪圖函數和結果統計列表。
Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習演算法。
5、利用Python數據可視化
數據可視化是數據工作中的一項重要內容，它可以輔助分析也可以展示結果。
8. C++什麼情況下使用PYTHON輔助
程序有兩種執行方式，解釋執行和編譯執行。
PYTHON是一種腳本語言，是解釋執行的，不需要經過編譯，所以很方便快捷，且能夠很好地跨平台，寫一些小工具小程序特別合適。
而C++則是一種需要編譯後運行語言，在特定的機器上編譯後在特定的機上運行，運行效率高，安全穩定。但編譯後的程序一般是不跨平台的。
學習一種編程語言不能看它熱不熱。而是要看它在某個領域的作用。就像匯編，雖然現在不熱了，但是它在某些行業內還是很吃香的。PYTHON確實很強大，但在三五年內，不會作為一種主流的編程語言。至少在Windows程序開發領域內不會。
建議將C++作為主要的學習方向，將PYTHON作為一種輔助工具。當然，都能學通則更好了。
9. 什麼情況下使用Python輔助編程
哥，你真工作兩年了？培訓班出來的吧？