Python 命令行是一个交互式环境，允许我们直接输入 Python 代码并立即看到执行结果。在 Windows 系统中，我们可以通过打开命令提示符（CMD）或 PowerShell，输入 “python” 命令来进入 Python 命令行环境。在 Linux 和 macOS 系统中，打开终端并输入 “python”（Python 2）或 “python3”（Python 3）即可。
一旦进入 Python 命令行，你会看到一个 “>>>” 提示符，这表示可以开始输入 Python 代码了。例如，输入简单的算术运算：
> 2 + 35
这种即时反馈的特性，使得命令行成为快速验证想法和学习 Python 语法的绝佳场所。
除了在命令行中逐行输入代码，我们还可以执行编写好的 Python 脚本文件。假设我们有一个名为 “hello.py” 的文件，内容如下：
print("Hello, Python command line!")
在命令行中，切换到该文件所在的目录，然后输入：
python hello.py
即可执行该脚本，输出 “Hello, Python command line!”。这在开发和测试完整的程序时非常有用。
在命令行中，我们可以方便地导入和使用各种 Python 模块。例如，导入数学模块 “math” 并使用其函数：
> import math> math.sqrt(16)4.0
通过导入不同的模块，我们可以利用丰富的 Python 库来完成各种复杂的任务，从数据分析到网络编程。
有时候，我们需要设置 Python 的环境变量，以指定模块的搜索路径等。在 Windows 系统中，可以通过 “系统属性” -> “高级” -> “环境变量” 来设置。在 Linux 和 macOS 系统中，可以通过修改 “~/.bashrc” 或 “~/.zshrc” 等文件来设置环境变量。例如，将自定义模块的路径添加到 “PYTHONPATH” 环境变量中，以便 Python 能够找到并导入这些模块。
在数据处理和分析领域，Python 命令行可以快速处理小数据集或验证数据处理算法。例如，使用 “pandas” 库读取和处理 CSV 文件：
> import pandas as pd> data = pd.read_csv('data.csv')> data.head()
通过简单的几行命令，我们可以查看数据的基本信息，进行数据清洗和初步分析。
我们可以编写自动化脚本，通过命令行定时执行。比如，编写一个备份文件的 Python 脚本，然后使用系统的任务调度工具（如 Windows 的任务计划程序或 Linux 的 Cron），在指定时间通过命令行执行该脚本，实现文件的自动备份。
当程序出现问题时，Python 命令行可以帮助我们快速定位和解决问题。通过在命令行中逐行执行代码片段，检查变量的值和函数的返回结果，我们可以更直观地了解程序的运行状态，找出错误所在。
我们可以在执行 Python 脚本时传递命令行参数，使脚本更加灵活。在脚本中，可以使用 “sys.argv” 来获取这些参数。例如，创建一个名为 “arg_demo.py” 的脚本：
import sysif len(sys.argv) > 1:print("Hello,", sys.argv[1])else:print("Please provide a name.")在命令行中执行：python arg_demo.py John脚本将输出 “Hello, John”。
除了原生的 Python 命令行，还有一些增强的交互工具，如 “IPython”。IPython 提供了更丰富的功能，如自动补全、语法高亮、历史命令管理等，大大提升了命令行的使用体验。可以通过 “pip install ipython” 安装，然后在命令行中输入 “ipython” 来启动。
