Python程序设计项目化教程 课件 项目1 Python开发环境搭建

《Python程序设计项目化教程》Python开发环境搭建主讲人：xxx项目1项目背景Python作为当前最受欢迎的编程语言之一，凭借其简洁优雅的语法结构、丰富强大的功能特性及活跃的开源社区支持，被广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、自动化运维等多个技术领域。掌握Python开发环境的搭建与配置，不仅是开启编程学习之旅的首要步骤，更是确保后续项目开发顺利进行的重要基础。本项目通过系统化的内容安排，帮助读者全面掌握Python的核心特性、发展历程及应用场景；随后，从Python开发环境的配置入手，涵盖软件安装、IDE配置和虚拟环境管理；最后，通过编写“HelloWorld”程序，体验从代码编写到调试运行的完整开发流程，为后续学习奠定坚实基础。学习目标：01了解Python的发展历程。掌握Python的核心特性。熟悉Python的典型应用场景。能够熟练搭建Python开发环境，并掌握Python开发环境的基本使用。020304思政引领科技自立意识：从Python由荷兰个人项目发展成为全球主流编程语言的历程中，深刻领悟开源生态对技术创新的促进作用；工匠精神培养：深入剖析Python语言所蕴含的代码美学追求，着重分析“优美胜于丑陋”、“简单优于复杂”等原则；职业规划启示：根据Python在各行业的应用现状，引导学生思考未来的职业发展方向；文化自信与国际视野：介绍中国开发者对Python生态所做出的贡献，如飞桨PaddlePaddle框架，对比中外Python社区的运营模式，培养开放协作意识；

Python特性与应用场景任务1.1

Python开发环境配置任务1.2

编写第一个Python程序任务1.3配置环境并输出个性化欢迎信息项目演练目录任务1.1任务1.2任务1.3项目演练任务1.1Python特性与应用场景任务描述本任务将系统地介绍Python的核心特性、发展历程及典型应用场景。通过与其他编程语言进行对比，深入理解Python的设计理念和优势，从而为后续开发环境的搭建奠定坚实的理论基础。任务准备在了解Python与其他编程语言的区别之前，我们需要先掌握Python的发展历程、核心特性及典型的应用场景。

Python的简介

Python是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语言优雅的语法和动态类型及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。

Python的语言特性Python作为一种被广泛应用的编程语言，注重代码的可读性与开发效率。其设计哲学为“明确优于隐晦、简洁胜于复杂、可读性至关重要”。Python具备多个显著特点，这些特点使其成为众多开发者和数据科学家的首选。Python的起源Python由荷兰人吉多·范罗苏姆1989年底提出，1991年发行首个公开版本0.9.0，用C语言实现，能调用C语言库文件，名字源于英国喜剧《MontyPython'sFlyingCircus》。1．Python的发展历程1991年发行第一个公开版本Python0.9.0。吉多研发Python，同事认可参与改进，1994年1.0版发布，引入内存管理、垃圾回收，支持类、函数、异常处理。2000年发布Python2.0，完善垃圾回收，支持Unicode，开发透明化，社区影响增强，生态圈初现。历经多年发展，多个版本如2.4(2004年，Django诞生)、2.7(2010年，2.x系列终版)，2.7支持延至2020年。2001年成立PSF，促进Python开发推广，支持社区发展。1．Python的发展历程2008年发布Python3.0，提升简洁性、一致性，解决设计缺陷，不兼容2.x，需代码迁移，推广稳步。2020年起，官方停更Python2，用户转向Python3，3.x成主要版本，持续发展改进，至2025年发布3.14稳定版。Python通过引入新特性和优化，从简洁易读的语言发展为全球最受欢迎的编程语言之一，本教材使用Python3.11版本作为主要开发环境。2．Python的语言特性（1）简洁。Python语法清晰简洁、可读性强、易上手，设计理念增强可读性，具有伪代码特性，开发聚焦解决问题。（2）解释型语言。Python程序无需编译，直接运行源代码。解释器将源代码转字节码，再译为机器语言执行，具有跨平台特性。（3）可移植性。Python因开源及解释器多平台运行，避免特定平台依赖项，可在Linux、Windows、MacOS等众多平台运行，具有备出色可移植性。（4）动态类型。Python是动态类型语言，变量类型在运行期间自动确定，无需显式声明，可在运行时动态修改。（5）面向对象。Python支持面向对象编程，引入封装、继承和多态概念，使代码模块化、可复用性与可维护性更高。2．Python的语言特性（6）开源。Python是开源的，可免费使用和修改，拥有庞大社区及丰富资源，涵盖标准库、第三方库和框架。（7）丰富的标准库。Python具备丰富强大的标准库与第三方库，如NumPy、Pandas、Django等，提供多样功能工具，简化开发流程，提升效率。（8）可扩展性。Python能与C、C++、Java等编程语言集成，借助扩展模块和接口运用底层高性能库及功能。（9）多范式支持。Python解释器用面向对象模型实现，语法层面支持面向对象和面向过程编程，用户可灵活选择编程范式。（10）良好的中文支持。Python3.x解释器使用UTF-8编码，支持中文等多种文字，使处理中文字符更灵活、简洁。3．Python的应用场景（1）Web开发。Python拥有丰富Web开发框架，如Django和Flask，可支持快速开发高效、安全且可扩展的Web应用程序。（2）数据科学和数据分析。Python在数据科学领域占据了重要地位，拥有NumPy等丰富的库，使其成为数据分析、数据可视化、机器学习和人工智能的首选语言。（3）人工智能和机器学习。Python是人工智能和机器学习的主要编程语言之一，其拥有TensorFlow、PyTorch等强大库，可支持神经网络构建等多种功能。（4）自动化运维和测试。Python在自动化运维与测试领域应用广泛，相关工具可实现服务器部署、配置管理、系统监控及应用自动化测试。3．Python的应用场景（5）游戏开发。Python在游戏开发领域有应用价值，借助Pygame和Panda3D等库可开发2D和3D游戏。（6）网络编程。Python语法简洁，在网络编程、网络安全和网络测试等领域广泛应用，可编写网络脚本、爬虫、扫描工具及安全审计工具。（7）教育和科研。Python因易于学习理解，成为编程教育理想选择，在学术界和教育领域广泛应用，尤其是科研计算和教学演示方面。任务实施--任务分析在本任务中，我们将简要体验一下Python，主要涵盖以下三个方面：

（1）Python核心差异。Python对比C/Java，语法简洁，动态类型，解释执行，强调代码可读性。（2）Python领域优势。Python在数据科学，机器学习，Web开发等领域表现卓越，库丰富，社区活跃。

（3）Python版本区别。Python3改进了Unicode支持，简化了语法，去除了过时功能，与Python2不完全兼容。任务实现：Python与C的差异下面分别使用Python和C语言实现斐波那契数列，对比Python与C语言的代码简洁性。deffib(n):a,b=0,1whilea<n:print(a,end='')a,b=b,a+b#include<stdio.h>voidfib(intn){inta=0,b=1,next;while(a<n){printf(＂%d＂,a);next=a+b;a=b;b=next;}}intmain(){fib(100);return0;}Python语言实现斐波那契数列C语言实现斐波那契数列任务实现：Python在不同领域的典型应用场景分组讨论Python在不同领域典型应用场景与技术实现Web开发领域：Instagram用Python开发的Django框架作后端，展现其构建高并发、可扩展Web应用的卓越性能，证明Django处理大规模用户请求、数据存储和内容分发能力强。数据分析领域：QuantitativeFinance（量化金融）是数据分析应用场景。Python有数据处理库和可视化工具，被用于统计分析、建模和金融数据挖掘。数据分析师用Python进行金融风险管理等，展现核心价值。机器学习领域：AlphaGo是机器学习技术的里程碑应用。该围棋程序基于TensorFlow等深度学习框架，结合深度强化学习算法，战胜人类顶尖棋手，展示了Python在复杂决策与模式识别上的能力。其成功推动了人工智能发展，为Python在多领域应用提供参考。任务实现：Python2与Python3的区别Python2与Python3的print语句区别：print＂Hello＂#Py2print(＂Hello＂)#Py3任务总结通过本任务的实施，我们系统梳理了Python的发展历程、核心语言特性及广泛应用场景，并通过特性对比实验、应用场景调研和版本差异测试加深了对Python的理解。在特性对比中，Python与C语言在变量声明、代码结构等方面的差异，凸显了Python简洁高效的语法优势；应用场景调研展示了Python在Web开发、数据分析、机器学习等领域的强大实践能力；版本差异测试则直观呈现了Python3在语法规范上的改进。这些实践不仅帮助我们认识到Python作为一门多范式编程语言的灵活性与易用性，也为后续深入学习和应用Python奠定了坚实基础。任务测试一、选择题1．下列选项中，哪项不属于Python的特点（

）。A．简洁 B．开源 C．可移植 D．运行效率高2．下列哪个不是Python的应用领域？（

）A．Web开发 B．数据分析 C．游戏开发 D．操作系统管理3．下列关于Python的说法，错误的是（

）A．Python是从ABC语言发展起来的 B．Python是一门高级计算机语言C．Python只能编写面向对象的程序 D．Python程序的效率比C程序的效率低二、简答题1．请简述Python的特点。2．请简述Python的应用场景。任务1.2Python开发环境配置任务描述Python程序的运行依赖于Python解释器的支持。本任务将重点介绍Python解释器的安装过程，以及集成开发工具PyCharm的配置方法，同时对比分析Anaconda、JupyterNotebook等主流开发工具的特点与适用场景。通过本任务的学习，读者将掌握Python解释器和PyCharm的配置技巧，并能根据实际需求选择合适的工具。任务准备要完成Python开发环境的配置，首先需要获取并安装Python解释器，这是运行Python程序的基础。Python解释器捆绑了Python的官方开发工具——IDLE，IDLE具备集成开发环境的基本功能，比较适合简单代码的编写与验证。Python解释器安装

介绍Python解释器安装流程，涵盖具体步骤，确保环境搭建顺利。配置Python开发环境需获取安装Python解释器，其捆绑官方开发工具IDLE，适合简单代码编写验证与初学者学习。

PyCharm配置方法详解PyCharm集成开发环境配置，包括项目设置、代码调试等，提升开发效率。开发工具对比对比PyCharm、Anaconda、JupyterNotebook特性，分析各自优势及适用场景，指导合理选择开发工具。1．Python开发工具的选择PyCharm是JetBrains研发的Python集成开发工具，具备代码编辑、调试等IDE功能，支持多语言，是调试与性能分析工具。PyCharm存在启动速度较慢、资源占用较高的问题，适用于大型Python项目、Web开发、深度调试或团队协作场景。

1．Python开发工具的选择Anaconda集成了Python解释器、科学计算库（如NumPy、Pandas）及常用工具（如JupyterNotebook），借助conda来管理包和环境。Anaconda预先安装了大量科学计算库，解决依赖冲突的能力较强，并且自带图形化工具AnacondaNavigator。不过，它占用的磁盘空间较大，通常适用于数据科学、机器学习、科研计算等需要隔离环境或存在复杂依赖的项目。

1．Python开发工具的选择JupyterNotebook是一款交互式编程环境，同时也是Anaconda集成环境中自带的代码编辑器。从本质上来说，JupyterNotebook是一个网页程序，它以单元格（Cell）的形式将代码、文本和图表进行混合，能够即时运行，并且运行代码的结果也会直接在网页中显示。它尤其适用于快速原型设计、数据分析、算法实验、教学演示及交互式编程等场景。使用.ipynb文件可以复现结果，方便进行分享。不过，它的调试功能相对较弱，不太适合用于大型项目或复杂代码的组织。

任务实施--任务分析本任务将重点完成Python开发环境的下载与安装，这项工作是后续项目开发的重要前提和基础保障。整个配置过程主要围绕两个核心环节展开：（1）Python解释器的下载、安装与部署，这是整个开发环境的基础组件。主要包括Python解释器的下载、安装执行及配置系统环境变量等。（2）集成开发环境PyCharm的下载、安装配置，这是提高开发效率的重要工具。主要包括PyCharm社区版的下载与安装，安装路径的设置、基本参数的配置及首次启动时初始化设置等。任务实现：Python解释器的下载与安装配置1）下载Python解释器官网提供多版本下载，以Windowsx86-64位系统、Python3.11.9为例，下载"python-3.11.9-amd64.exe"安装包。图1-1

Python官网图1-2

Python下载页面任务实现：Python解释器的下载与安装配置1）下载Python解释器访问Python官网，选择对应系统版本，点击“Windows”进入下载页，选择Python3.11.9完成下载。图1-2选择Python版本任务实现：Python解释器的下载与安装配置2）安装Python解释器双击下载好的Python安装包“python-3.11.9-amd64.exe”进入安装程序启动界面，如图1-4所示，Python有两种安装方式可供选择，其中“InstallNow”表示采用默认安装方式，“Customizeinstallation”表示自定义安装方式。图1-3Python安装程序启动界面图1-4Python安装成功界面任务实现：Python解释器的下载与安装配置3）进入与退出Python环境安装成功后，单击Windows桌面“开始”按钮，可以找到安装的Python程序，如图1-5所示。单击图1-15中的“Python3.11(64-bit)”图标，即可打开Python解释器窗口进入Python环境，如图1-6所示。也可以在Windows控制台（按“Win+r”组合键，在弹出的运行对话框中输入“cmd”后按回车键）中输入“python”命令后按Enter键进入Python环境，如图1-7所示。图1-5

Python环境向导图1-7Python安装成功界面图1-6

Python3.11(64-bit)环境在Python环境中，既可以使用quit()、exit()命令后按Enter键来退出Python环境，也可以直接关闭控制台窗口或者Python解释器窗口以退出Python环境。任务实现：PyCharm集成环境的安装1）下载PyCharm安装包PyCharm提供两个版本供用户选择，分别为CommunityEdition（社区版）和ProfessionalEdition（专业版）。社区版是免费的，主要适用于个人开发者或小型项目；而专业版则提供了更多高级功能与工具，适用于大型项目和专业开发者。图1-8

PyCharm官网任务实现：PyCharm集成环境的安装1）下载PyCharm安装包单击图1-5中的“下载”按钮，单击界面上的“其他版本”选择合适的版本下载，本书以PyCharm2024.2.6社区版为例进行下载安装，如图1-9所示。图1-9

PyCharm官网任务实现：PyCharm集成环境的安装2）安装PyCharm双击任务准备中下载好的安装包“pycharm-community-2024.2.6.exe”,打开安装向导，如图1-10所示。

单击图1-10界面中的“下一步”按钮进入“选择安装位置”界面，用户可在此界面设置PyCharm的安装路径。此处使用默认路径，如图1-11所示。图1-11

PyCharm安装位置选择图1-10

PyCharm安装向导任务实现：PyCharm集成环境的安装2）安装PyCharm单击图1-11界面中的“下一步”按钮进入“安装选项”界面，在该界面可以配置PyCharm的安装选项，勾选所有选项，如图1-12所示。

单击图1-12界面中的“下一步”按钮，进入“选择开始菜单文件夹”界面，如图1-13所示。图1-13

PyCharm安装位置选择图1-12

PyCharm安装向导任务实现：PyCharm集成环境的安装2）安装PyCharm单击图1-13界面中的“安装”按钮安装PyCharm，安装过程如图1-14所示。安装完成后，可以选择立即重启或稍后重启计算机，单击“完成”按钮完成安装，如图1-15所示。图1-15

PyCharm安装位置选择图1-14

PyCharm安装向导任务实现：PyCharm集成环境的安装3）启动PyCharm双击桌面上的PyCharm图标，如图1-16所示。初次启动PyCharm，会进入配置向导界面，如图1-17所示。默认选择“中文语言包”和“中国大陆”，单击图1-17所示界面中的“下一个”按钮，进入“PyCharm用户协议”界面，如图1-18所示。图1-17

“语言和区域”选择界面图1-16

PyCharm图标图1-18

“语言和区域”选择界面任务实现：PyCharm集成环境的安装2）启动PyCharm勾选“我确认我已阅读并接受此《用户协议》的条款”，并单击“继续”按钮进入“数据共享”界面，如图1-19所示。单击图1-19界面的“不发送”按钮，进入PyCharm的欢迎界面，如图1-20所示。图1-20

PyCharm安装位置选择图1-19

“数据共享”界面任务总结本任务围绕Python开发环境的搭建展开，首先详细介绍了PyCharm、Anaconda、Jupyter这三种主流开发工具的特点、优势、不足及适用场景，为开发者根据项目需求选择合适工具提供了清晰指引。随后，重点实施了Python开发环境的下载与安装配置，PyCharm开发环境的下载与安装配置。注意：Python解释器安装完成后控制台无法识别Python命令时，需检查Python解释器是否已安装并添加到系统PATH；若PyCharm无法识别Python解释器，需确保已正确安装Python解释器，确保项目使用的是虚拟环境而非系统全局环境。任务测试一、选择题1．以下哪种Python开发环境更适用于大型工程项目的开发（

）。A．PythonIDLEB．EclipseC．PyCharm D．记事本2．下列关于开发环境的说法错误的是（

）。A．Jupyter适合做交互式数据分析 B．PyCharm只提供付费版本C．Anaconda包含科学计算常用库D．可以同时安装多个开发环境二、实践题1．请在自己的电脑上安装Python解释器和PyCharm软件。任务1.3编写第一个Python程序任务描述本任务分别使用Python解释器自带的集成开发工具IDLE和PyCharm工具编写Python程序。学生需要掌握Python程序的基本结构，学会运用print()函数进行输出，理解Python的代码缩进规则，并且能够借助Python解释器和PyCharm工具独立编写并运行简单的Python程序。任务准备要正确且高效地使用Python进行编程工作，开发者不仅需深入掌握其代码的格式规范，还需熟悉各类库与包及模块的具体用法，以及Python程序的基本构成结构。Python代码格式规范

良好的代码格式有助于提高代码的可读性和可维护性，是团队协作开发中不可或缺的一部分。在Python中，代码格式规范主要遵循PEP8标准，它对代码的缩进、命名规范、空格使用、空行规则等方面都作出了明确规定。

Python库、包与模块的使用Python库、包与模块是Python代码复用和功能扩展的基础，合理选择和管理这些组件对于Python项目的成功至关重要，掌握它们的安装和版本控制是高效开发的前提。Python程序的基本结构Python程序的执行顺序遵循自上而下的规则。Python程序的基本结构主要涵盖模块导入、主程序定义、程序执行入口等内容。1．Python代码格式规范1）注释在代码注释方面，单行注释以“#”开头，注释内容与井号之间保留一个空格，主要用于解释单行代码的功能或逻辑；多行注释则可以使用三个单引号（'''）或三个双引号（＂＂＂）包裹，通常用于对函数、类或模块进行详细说明，说明其功能、参数、返回值、使用示例等信息。示例代码如下：print('HelloWorld!')#单行注释，打印HelloWorld!＂＂＂学生成绩管理系统版本：1.0作者：张三功能：实现学生信息的增删改查＂＂＂1．Python代码格式规范2）缩进Python代码使用“缩进”（即一行代码之前的空白区域）确定代码之间的逻辑关系和层次关系。PEP8建议使用4个空格作为一个缩进层级，而不是使用Tab键，这样可以避免在不同编辑器或平台下因Tab键宽度设置不同而导致的格式混乱。代码缩进量的不同会导致代码语义的改变，Python语言要求同一代码块的每行代码要有相同的缩进量。例如，在条件语句或循环结构中，缩进的代码块会被视为该结构的执行体。如果缩进不一致，Python解释器会抛出IndentationError错误，如图1-27所示。

ifTrue:print('True')print('OK')#缩进不一致，会导致运行错误else:print('False')图1-21缩进不一致错误1．Python代码格式规范3）换行和空格PEP8建议每行代码不宜过长，最好控制在79个字符以内，若超过则需要进行合理换行，以保证阅读时不需要横向滚动屏幕。Python语言允许使用反斜杠（\）进行续行，也可以利用小括号、中括号、大括号内的表达式自动换行，而无须额外添加反斜杠。例如，当一个长表达式需要换行时，可以将其拆分为多行并置于括号中，Python语言会自动识别为同一行代码的延续。

在空格使用上，运算符两侧、逗号后面通常需要添加空格。空行的使用则有助于区分不同的代码块或逻辑单元，比如在函数定义之间、类定义之间及不同逻辑段落之间适当添加空行，可以使代码结构更加清晰。list01=['Apple','Banana','Blueberry','Cherry','Grape','Lemon','Orange','Pear','Strawberry']2．Python库、包与模块的使用1）Python库Python内置了丰富的标准库，同时也拥有丰富且强大的第三方库，标准库可能直接导入并使用，第三方库则需先行安装才可以使用。库的基本结构如下：my_awesome_library/├──setup.py#安装配置文件├──README.md#项目说明├──requirements.txt#依赖列表├──my_awesome_library/#库的主包│

├──__init__.py#包初始化文件│

├──core.py#核心功能模块│

├──utils.py#工具函数模块│

└──data/#数据子包│

├──__init__.py│

└──processors.py├──tests/#测试目录│

├──__init__.py│

└──test_core.py└──examples/#使用示例

└──basic_usage.py2．Python库、包与模块的使用2）Python包Python包（Package）是一种组织Python模块的方式，它是一个包含特殊文件__init__.py的目录。包允许开发者将相关的模块组织在一起，形成层次化的命名空间结构，从而提高代码的可维护性和可复用性。Python包的目录结构示例如下：my_package/#包目录（文件夹）├──__init__.py#必需：包的标识文件├──module1.py#模块1├──module2.py#模块2└──subpackage/#子包

├──__init__.py#子包的标识文件

└──module3.py#子包中的模块2．Python库、包与模块的使用3）Python模块Python模块是包含Python定义和语句的文件。文件名就是模块名加上.py后缀，模块内可以定义函数、类、变量，也可以包含可执行的代码。模块是代码复用的基本单位，允许将相关功能组织在一起，形成逻辑上独立的代码单元。导入模块时使用import关键字，其语法格式如下：导入模块后，可通过点字符“.”调用模块中的内容，其语法结构如下：import模块1,模块2,…模块.函数模块.变量2．Python库、包与模块的使用4）Python库、包与模块的关系Python库、包与模块三者之间的层次关系如下：库（Library）#功能集合

├──

包（Package）#组织单元

│

├──

模块（Module）.py#代码文件

│

│

├──

函数（Function）

│

│

├──

类（Class）

│

│

└──

变量（Variable）

│

└──

子包（Subpackage）

└──

单个模块（独立库）3．Python程序的基本结构Python程序的基本结构Python程序的执行顺序遵循自上而下的规则。Python程序的基本结构主要涵盖模块导入、主程序定义、程序执行入口等内容。如下：代码if__name__=='__main__':用于确保当脚本被直接运行时，main()函数会被调用。如果脚本被作为模块导入到其他程序中，则不会调用main()。这保证了模块可以被导入而不执行主函数，从而兼顾了脚本的独立性和可复用性。#注释：说明程序功能#导入模块（可选）importmath#主程序定义defmain():print(＂HelloPython!＂)

#程序入口（可选）if__name__=='__main__':main()任务实施--任务分析在本任务中，使用Python解释器自带的环境和PyCharm分别实现第一个Python程序的编写。（1）分别使用Python解释器的交互模式和脚本模式编写第一个Python程序；（2）使用PyCharm编写新建项目文件，并编写第一个Python程序。任务实现：使用Python解释器编写第一个Python程序1）交互式参考任务1.2中的内容通过Python解释器进入Python环境，可以在Python环境中以交互式的方式运行Python代码。例如，在python环境中，在命令提示符“>>>”后输入如下代码：然后按回车键，命令行窗口将立刻打印运行结果，如图1-22所示。图1-22交互式运行结果print(＂hello,这是我的第一个Python程序！＂)任务实现：使用Python解释器编写第一个Python程序2）脚本模式当Python程序代码较多时，也可将Python代码保存到后缀名为.py的文件中，然后在Windows控制台命令行中使用python命令执行该文件。在E盘根目录下创建名为“hello.py”的文件，并在该文件中写入Python代码“hello,这是我的第一个Python程序！”。打开Windows控制台，输入“pythonE:\hello.py”命令运行该脚本文件“hello.py”,运行效果如图1-23所示。图1-23脚本模式运行结果任务实现：使用PyCharm编写第一个Python程序1）新建项目在图1-20所示的PyCharm欢迎界面中有三个选项，分别是新建项目、打开现有项目、克隆仓库即从版本控制系统（如Git、Subversion等）中获取项目；单击图1-20中的“新建项目”按钮，创建新项目（前提是Windows系统中已经安装了Python解释器），如图1-24所示。图1-24新建项目图1-20

PyCharm安装位置选择任务实现：使用PyCharm编写第一个Python程序2）新建Python文件在图1-24所示的窗口中，按要求配置名称、位置、解释器类型及Python版本后，会进入项目管理界面，如图1-25所示；右键单击项目名称，在弹出的下拉菜单中依次选择“新建”->“Python文件”命令，如图1-26所示。图1-26新建Python文件图1-25

项目管理界面任务实现：使用PyCharm编写第一个Python程序3）编辑Python文件在弹出的“新建Python”窗口中，输入Python文件名“myFirstPython”，如图1-27所示。；PyCharm主窗口右侧为代码编辑区，在这里输入代码print(＂hello,这