Python 的字符串格式化传统有两种方式：％-formatting 方式以及 format 方式。除此之外，从 Python 3.6 开始映入了一种新的格式化方法：f-string，与传统格式化方法相比，f-string 不仅更易读，更简洁，不易出错，而且速度更快！本文将详解三种字符串格式化方法的用法。

为了减少高频使用数据创建时申请内存和销毁时撤销内存的开销，Python 中引入了 Python 缓存重用机制（常量池）以提高程序执行的效率。

Python 字符串也是一种数据类型，但是字符串比较特殊的是还有一个编码问题。Python2 中的字符编码是个老生常谈的话题，这一小节我们围绕字符串来看关于 Python2/Python3 中的字符编码问题。

从这一小节开始，我们将正式学习 Python 基本语法规则。本文首先来认识 Python 中的基本数据类型。

任何一种编程语言（Python、Java、C 等）都有自己的一套语法规则，编译器（或者解释器）就是负责把符合编程语言语法规则的源代码转换成计算机 CPU 能够执行的机器码，然后执行。从这里开始，我们将正式开始 Python 程序设计语言语法规则 的学习。

前面的博文中，我们已经成功搭建了 Python 学习以及开发环境。这里，我们来完成我们的 Python 第一课：Hello Python’s World。

我们应该知道，Python 之所有“崛起”，得益于机器学习和数学统计应用的兴起。至于 Python 适合数学统计和机器学习的原因，很多读者可能并不会想到，Jupyter Notebook 功不可没。可以好不夸张地说，作为一名 Python 数据工程师，如果不会使用 Jupyter Notebook（Jupyter Lab），你真是太 Out 了。

我们知道：Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其具有跨平台的特点，可以在 Linux、macOS 以及 Windows 系统中安装环境并使用。也就是说，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。

此外，Python的强大之处在于它的应用领域范围之广，遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等等。而实现其强大功能的前提，就是 Python 具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。通过对库的引用，能够实现对不同领域业务的开发。

然而正是由于库的数量庞大，对于这些库的管理维护成为既重要但复杂度又高的事情，这对于 Python 开发人员来说是极不友好的。同时 Python 多版本控制也是 Python 开发过程中极其常见的并且难以管理的。此时，Anaconda 粉墨登场…

Foreword

实际 Python 学习、开发过程中，往往由于各种原因，多 Python 版本解释器环境 && 多版本的 Python 库（模块）需求是我们必然要面对的问题，这使得很多人在 Python 的环境管理上产生极大的混乱。甚至，不同的项目，或同一项目的不同阶段需要不同的 Python 解释器和依赖库。

那么，为每个 Python 项目，甚至每个脚本各自建立一套 “独立、隔离” 的 Python 环境（环境中可以自定义特定的 Python 版本以及特定的依赖库） 是必要的。

Foreword

设想 –> 场景一：A 项目是一个爬虫项目，需要用到 requests、pyspider、scrapy 等包或框架；B 项目是一个 GUI 界面项目，需要用到 GUI 相关的包或库；这需要把所有用到的包安装到原生 Python 环境中，开发环境越来越臃肿。场景二：C 项目是一个 Python2.x 项目；D 项目是一个 Python3.x；两项目要求的 Python 版本不兼容。怎么办？！！

前面提到过一个系统中是可以同时存在多个 Python 版本的，它可以完美的解决上述问题，但是你需要注意新添加的 Python 环境对系统既有环境的影响，这就涉及到系统中 多个 Python 版本的管理 问题。