4种无需安装Python即可运行的方法(Mac, Windows)
有时你需要在不安装 Python 的情况下运行它。
在这篇文章中，我将指导你通过四种不同的方式来运行 Python 而不安装它。你只需要两样东西：一个互联网连接和一个网络浏览器。
1. Python 官方网站
四种方法中最简单的是使用Python官方网站提供的Python REPL。
REPL是Read-Evaluation-Print-Loop的缩写，你可以把它看成是一个与Python对话的程序。
我们输入一行字，如2 + 2，它给我们的答案是4，然后等待下一句话。
如果你想了解更多关于Python的信息，请访问官方网站。
1.1. 如何使用Python REPL
要使用 REPL，请访问 Python 官方网站。
Python 官方网站：https://www.python.org (opens in a new tab)
在主页上，你会看到第一个屏幕上有一个蓝色的菜单栏，下面有一节介绍了一些Python语法。 在这个部分的顶部中央，有一个黄色的方形图标。点击这个图标。
几秒钟后，你应该看到以下Python REPL正在运行。尝试输入各种语法，从简单的公式开始。
如你所见，你可以在30秒内从Python官方网站上运行一个免费的Python程序。 然而，你需要一个超越REPL的编辑器环境来完成真正的工作。
下面的三种方法是编辑环境，每一种都有自己的特点。让我们逐一看看它们。
2. Replit
Replit是一个基于网络的开发工具，旨在成为一个易于使用的协作性IDE。 它的特点是为初学者提供了一个直观的用户界面，并且能够让多个用户实时地一起写代码。
2.1. 如何使用Replit
要使用Replit，你需要一个登录。首先，进入主页并注册。
Replit的官方网站：https://replit.com (opens in a new tab)
点击上面显示的按钮进行注册。
在回答了几个问题后，你会看到一个像下面这样的仪表盘。如果你是用电子邮件注册的，请完成电子邮件验证。
现在是时候启动你的开发环境了。用Create a Repl按钮启动一个新项目。 将语言设置为Python，并输入一个你选择的标题。
现在在编辑器窗口中输入所需的语法，并点击顶部的绿色按钮来执行它。 执行的结果将显示在右边的控制台窗口中。
除了控制台窗口，Replit还附带了各种开发工具，包括调试器、git和数据库，大多数可安装的IDE都提供这些工具。 你也可以使用像pip这样的软件包管理器，它不需要安装或配置。
2.2. Replit的劣势
当然，Replit也有其缺点。 首先，根据你正在做的事情，它可能没有足够的处理能力。 如果你想使用更多的CPU资源和内存，你就必须订阅一个付费计划。
它也不支持GPU的使用。 因此，如果你正在进行GPU密集型的机器学习或深度学习项目，你最好使用我下面列出的其他服务之一。
3. Google Colab
Google Colaboratory，简称Colab，是Google提供的一项服务。 Colab是一个专门针对机器学习/深度学习项目的服务。
其主要特点是它支持使用GPU或基于张量的TPU，即使是免费用户。 它还以笔记本的形式提供，这使得数据清理、可视化和学习模型构建等任务的记录变得容易。
3.1. 如何使用Colab
要使用谷歌Colab，请访问其官方网站。
谷歌Colab官方网站：https://colab.research.google.com (opens in a new tab)
在Colab主页的第一个屏幕上，你可以看到一个名为Colab Start Page的样本笔记本。 在这个页面上，你可以预览Colab提供的功能。
特别值得注意的是Colab的笔记本格式。 我们可以把文本和代码放在一个笔记本中。
如果你看一下下面的屏幕，在顶部有一些按钮可以添加一个代码块和一个文本块。 注意每个按钮所添加的块。 绿色的文本块可以用文本格式写，如Markdown或LaTex。 红色的代码块允许你交互式地查看你的代码及其结果，就像Python的REPL。
使用代码块的可能性是无限的。
Colab内置了许多Python库，所以你不需要包管理器来使用它们。
下面的代码块使用numpy和matplotlib等库来实现可视化的结果。
Colab还可以与Google Drive集成，因此你可以通过一次Google登录轻松地存储和检索数据。
3.2. 谷歌Colab的劣势
下面是Google Colab的一些缺点。 首先，免费用户只能运行12小时以内的工作代码。
另外，如果你想要更多的计算能力，你可能需要考虑付费订阅。 最后，该系统是专门用于数据科学的，所以如果你想为其他目的编写程序，笔记本的格式可能会让你感到失望。
4. PythonAnywhere
我们要看的最后一项服务是PythonAnywhere。 它被Continuum收购，后者以其Anaconda发行版而闻名。 它提供了一个稳定和强大的开发环境。
如果Colab是专门用于数据科学的，这个服务可以用来运行全天候工作的项目，比如基于Python的网络应用。
4.1. 使用PythonAnywhere
要使用PythonAnywhere，请访问官方网站并注册。
PythonAnywhere 官方网站：https://www.pythonanywhere.com (opens in a new tab)
点击第一个屏幕上的绿色按钮，进入订阅计划页面。你可以用免费账户运行基本的应用程序。
点击蓝色的按钮进行注册。登录后，你将看到如下所示的仪表盘。
每个菜单都允许你访问Python控制台(REPL)，编写代码，以及编写Web应用程序。 笔记本的格式与Colab相同，但需要付费订阅。 在这篇文章中，我只回顾控制台和代码编辑器部分，以后当我写Python网络开发的文章时，我将使用网络应用部分。
选择一个控制台：
控制台窗口：
当你点击新控制台底部的 >>>Python 按钮时，一个新的控制台，即REPL窗口，就会启动。 它和你在官方网站上看到的是一样的。
PythonAnywhere 默认提供一个云目录。 我们可以在云目录中创建新的文件，或者从我们自己的电脑中上传文件。 让我们点击屏幕上看到的 Browse Files 按钮。
左边是目录，右边是这些目录中的文件。我还看到一个按钮，可以从我的电脑上上传文件。 让我们通过点击文件名来打开一个。
一个编辑器窗口将打开，你可以向这个文件写代码。 使用编辑器的好处是它带有很多预置的软件包，所以在大多数情况下你不需要设置任何东西。 然而，它没有提供其他服务所提供的代码编辑器的许多功能，所以你可能无法有效地编写代码。
4.2. PythonAnywhere的劣势
PythonAnywhere的第一个缺点是上面提到的缺少编辑器的功能。 由于缺乏内置的编辑器功能，从头开始一个项目会很困难。
另外，免费账户的计算能力不足，缺乏对GPU的支持，这意味着你需要考虑项目所需的硬件资源。
5. 最后的想法
到目前为止，我们已经看到了四种在网络上运行 Python 而不安装它的方法。
一个简单的REPL可以从官方网站上运行，无需登录。 对于更复杂的任务，我推荐使用Replit进行协作和代码编写，Colab用于面向数据科学的任务，PythonAnywhere用于需要全天候运行的网络应用。
然而，大多数免费的、无需安装的服务提供有限的计算能力，并且需要付费订阅以获得更多资源。 因此，我认为了解你的项目要求并使用我们今天讨论的服务是很重要的。
