Python 的交互式解释器，通常称为 REPL，提供了一种直接与 Python 交互的方法。REPL 是 Read-Eval-Print Loop（读取-执行-打印-循环）的缩写，这准确描述了它的作用：它读取你输入的 Python 代码，执行它，（如有结果）打印出来，然后循环等待你的下一次输入。这是一个很好的环境，用于试验代码片段、检查语法或熟悉 Python 的功能，而无需创建文件。

什么是 REPL？

可以把 REPL 想象成你与 Python 解释器之间的直接对话。你输入一个命令，按下回车，Python 会立即响应。这种即时反馈循环对于学习和快速测试非常有帮助。

读取 (Read)： 它读取你输入的代码行。
执行 (Eval)： 它执行该代码。
打印 (Print)： 它将执行结果打印到控制台。
循环 (Loop)： 它等待你的下一次输入。

启动 REPL

通常，你可以通过打开终端或命令提示符，然后输入 python（或有时是 python3，取决于你的安装和操作系统）并按下回车键来启动 Python REPL。

在 Windows 上：

打开命令提示符（搜索 cmd）或 PowerShell。
输入 python 并按下回车。

在 macOS 上：

打开终端（应用程序 > 实用工具 > 终端或使用聚焦搜索）。
输入 python3（在 macOS 上通常更推荐，以区分旧的系统 Python 2）并按下回车。

在 Linux 上：

打开终端应用程序。
输入 python3（如果 python3 链接到 python，也可以输入 python）并按下回车。

如果一切设置正确，你应该会看到类似以下内容（具体的版本号和细节可能有所不同）：

Python 3.10.4 (main, Mar 31 2022, 08:41:55) [GCC 7.5.0] on linux
输入 "help", "copyright", "credits" 或 "license" 以获取更多信息。
>>>

>>> 是 Python 提示符。它表示解释器已准备好接受你的命令。

使用 REPL

让我们直接在 >>> 提示符下尝试一些简单命令。

基本算术： 输入一个数学表达式并按下回车。Python 会立即计算它。
```
>>> 2 + 3
5
>>> 100 - 5 * 10
50
>>> (50 + 50) * 2 / 4
50.0
```
注意 Python 如何计算结果并在下一行显示它们。
使用 print()： print() 函数用于显示输出。
```
>>> print("Hello, Python!")
Hello, Python!
```
赋值变量： 你可以像在脚本中一样创建变量。
```
>>> message = "Learning Python is fun"
>>> print(message)
Learning Python is fun
>>> count = 10
>>> count * 5
50
```
请注意，简单地赋值一个变量（message = ...）不会产生输出。但如果你直接输入变量名本身，REPL 通常会打印它的值：
```
>>> message
'Learning Python is fun'
>>> count
10
```
字符串 'Learning Python is fun' 周围的单引号表示其数据类型（一个字符串）。
多行语句： 对于像 if 语句或循环这样的结构，提示符会变为 ...，表示 Python 期望更多输入来完成该代码块。在空行（只有 ... 提示符）上按下回车，即可结束该代码块。
```
>>> name = "Alice"
>>> if name == "Alice":
...     print("Hello, Alice!")
... else:
...     print("Hello, stranger!")
...
Hello, Alice!
>>>
```

退出 REPL

当你使用完交互式解释器后，可以通过以下几种方式退出它：

输入 exit() 并按下回车。
输入 quit() 并按下回车。
按下 Ctrl+D（在 Linux/macOS 上）或 Ctrl+Z 后再按下回车（在 Windows 上）。

你将返回到你的常规终端或命令提示符。

为什么要使用 REPL？

REPL 特别适合用于：

快速试验： 无需创建文件即可测试小段代码或语法。
了解对象： 使用 dir() 和 help() 等函数检查变量或对象上可用的方法或属性。（我们稍后会介绍这些）。
调试： 快速运行一两行代码以了解其行为。
学习： 获得 Python 语法和命令的即时反馈。

尽管你大部分程序都将写在脚本文件（.py 文件）中，但 REPL 在你的 Python 开发过程中仍然是一个有用的辅助工具。它是你尝试新事物的试验场。在下一节中，我们将继续编写并运行你的第一个实际 Python 脚本文件。

这部分内容有帮助吗？