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cmd中安装python模块提示更新需要立即更新为最新版本。不更新版本python模块里面报错，显示没有这个模块。Python模块(Module)，是一个Python文件，以.py结尾，包含了Python对象定义和Python语句，模块能够有逻辑地组织Python代码段，模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。CMD是微软Windows系统的命令行程序。
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通过关键字def来创建函数，def的作用是实现python中函数的创建
函数定义过程：
函数名+()小括号执行函数
函数体内对全局变量只能读取，不能修改
局部变量，无法在函数体外使用
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。
python2代码转python3有自带的工具可以实现。
windows系统下的使用方法：
（1）将python安装包下的Tools/Scripts下面的2to3.py拷贝到需要转换文件目录中。
（2）命令行窗口切换到需要转换的文件目录下，运行命令2to3.py test.py
可打印test.py，在python2与python3的差异。
（3）命令行窗口切换到需要转换的文件目录下，运行命令2to3.py -w test.py
将test.py备份为test.py.bak文件
test.py将相应的格式及相应包改写为python3
但是这个改动改的只是基础的一些。部分包在python2跟python3中的名称有所差异，需要根据情况再做修改。有遇到问题欢迎追问
了解 Python 编程基础
首先第一点，要能够看懂了解变量、基础语法、编程规范等，这些事能够上手编写Python 代码的前提。
其次第二点，对于数据结构，字符串、列表、字典等需要比较熟练运用。
刚开始的这部分就做一些简单的练习，构造出一个数据类型，然后再实现基本的用法。比如你自己构造一个列表，实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作，比如len()、max()、min() 函数，以及 append()、count()、extend() 等方法。
Python函数及流程控制
有了前面的基础练习之后，学习Python的函数和控制语句，是真正去解决问题的过程，如何将固定的功能模块封装成函数，如何实现判断和循坏，这些不仅是写出代码的必要条件，也是训练编程思维的必经之路。
流程控制比较好掌握一些，条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程就行。
利用Python做些事情
在前期的理论知识学透之后，你不妨尝试着利用利用Python做些事情，检验自己的学习成果，这样也能够巩固加深自己学习的理论知识。同时，可以查漏补缺，看看自己哪方面需要保持，哪方面需要继续学习。
这个时候不妨了解一些第三方库，你可以做更多的事情。对于不同的库，内部的方法、函数你还需要去熟悉，开始的时候先掌握少部分最常用的方法，在遇到实际的问题的时候，再去查对应的更多的用法，这样会更高效。
深入Python编程
首先需要了解Python的高级特性，如迭代器、生成器、装饰器等，了解类和面向对象的理念。深入下去，你可以去探索Python的实现原理，Python的性能优化，跳出Python语言本身，去了解计算机的交互原理，还有很长的路要走，但并不是每一个人都需要这个过程。
但这些确实是你在这个领域立足生根的重要条件，对于特别想要在IT行业发展的人来说，这个过程是非常有必要的。
关于初学者怎样快速入门Python编程，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
窍门一：关键代码使用外部功能包
Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。以下是一些你可以选择用来提升效率的功能包：
Cython
Pylnlne
PyPy
Pyrex
这些功能包的用处各有不同。比如说，使用C语言的数据类型，可以使涉及内存操作的任务更高效或者更直观。Pyrex就能帮助Python延展出这样的功能。Pylnline能使你在Python应用中直接使用C代码。内联代码是独立编译的，但是它把所有编译文件都保存在某处，并能充分利用C语言提供的高效率。
窍门二：在排序时使用键
Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。譬如，拿下面的代码来说：
import operator
somelist = [(1, 5, , (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(0))
somelist
#Output = [(1, 5, , (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(1))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (1, 5, , (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(2))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (9, 7, 5), (1, 5, ]
在每段例子里，list都是根据你选择的用作关键参数的索引进行排序的。这个方法不仅对数值类型有效，还同样适用于字符串类型。
窍门三：针对循环的优化
每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。譬如，拿下面的代码来说：
lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
append(upper(word))
print(upperlist)
#Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']
每次你调用str.upper, Python都会计算这个式子的值。然而，如果你把这个求值赋值给一个变量，那么求值的结果就能提前知道，Python程序就能运行得更快。因此，关键就是尽可能减小Python在循环中的工作量。因为Python解释执行的特性，在上面的例子中会大大减慢它的速度。
（注意：优化循环的方法还有很多，这只是其中之一。比如，很多程序员会认为，列表推导式是提高循环速度的最佳方法。关键在于，优化循环方案是提高应用程序运行速度的上佳选择。）
窍门四：使用较新的Python版本
如果你在网上搜索Python，你会发现数不尽的信息都是关于如何升级Python版本。通常，每个版本的Python都会包含优化内容，使其运行速度优于之前的版本。但是，限制因素在于，你最喜欢的函数库有没有同步更新支持新的Python版本。与其争论函数库是否应该更新，关键在于新的Python版本是否足够高效来支持这一更新。
你要保证自己的代码在新版本里还能运行。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。
然而，如果你只是确保自己的应用在新版本中可以运行，你很可能会错过新版本提供的新特性。一旦你决定更新，请分析你的应用在新版本下的表现，并检查可能出问题的部分，然后优先针对这些部分应用新版本的特性。只有这样，用户才能在更新之初就觉察到应用性能的改观。
窍门五：尝试多种编码方法
每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。请看下面第一段代码：
n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
if char not in myDict:
myDict[char] = 0
myDict[char] += 1
print(myDict)
当一开始myDict为空时，这段代码会跑得比较快。然而，通常情况下，myDict填满了数据，至少填有大部分数据，这时换另一种方法会更有效率。
n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
try:
myDict[char] += 1
except KeyError:
myDict[char] = 1
print(myDict)
在两种方法中输出结果都是一样的。区别在于输出是如何获得的。跳出常规的思维模式，创建新的编程技巧能使你的应用更有效率。
窍门六：交叉编译你的应用
开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。计算机理解的是机器语言。为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。
Nuitka是一款有趣的交叉编译器，能将你的Python代码转化成C++代码。这样，你就可以在native模式下执行自己的应用，而无需依赖于解释器程序。你会发现自己的应用运行效率有了较大的提高，但是这会因平台和任务的差异而有所不同。
（注意：Nuitka现在还处在测试阶段，所以在实际应用中请多加注意。实际上，当下最好还是把它用于实验。此外，关于交叉编译是否为提高运行效率的最佳方法还存在讨论的空间。开发者已经使用交叉编译多年，用来提高应用的速度。记住，每一种解决办法都有利有弊，在把它用于生产环境之前请仔细权衡。）
在使用交叉编译器时，记得确保它支持你所用的Python版本。Nuitka支持Python2.6, 2.7, 3.2和3.3。为了让解决方案生效，你需要一个Python解释器和一个C++编译器。Nuitka支持许多C++编译器，其中包括Microsoft Visual Studio,MinGW 和 Clang/LLVM。
交叉编译可能造成一些严重问题。比如，在使用Nuitka时，你会发现即便是一个小程序也会消耗巨大的驱动空间。因为Nuitka借助一系列的动态链接库（DDLs）来执行Python的功能。因此，如果你用的是一个资源很有限的系统，这种方法或许不太可行。
看怎么用Visual Studio Code搭建一个Python开发环境，Visual Studio Code原生是不支持Python的代码补全的，所以我们需要装插件，打开Visual Studio Code，按F1或者Ctrl+Shift+P打开命令行，然后输入ext install，等待一会儿就会出现插件列表，输入python：
安装界面
点击最右端那个小云按钮即可开始安装，以后升级插件也是这个按钮，但这里有个Bug，一旦点击开始安装你就不能再切到其他窗口或者其他操作，一旦有，就会中断安装，又得重新来一遍，而由于微软服务器的原因，这个安装过程又特别漫长，所以我推荐安装的时候找本书看看，看个人情况吧，反正我最少也安装了10几分钟。
安装好了重启一下Visual Studio Code就好啦
