说起来，新手刚摸Python，写下那句经典的 print('Hello, World!') 之后，最懵的估计就是下一步——这玩意儿怎么让它在屏幕上显灵啊？对着屏幕发呆？别逗了。执行Python代码，这事儿听着挺玄乎，其实也就那么回事儿，几种姿势，总有你舒服的。别担心，没那么复杂，一步一步来，你就能看到你的代码“活”过来。
第一种，也是最原始、最硬核的路子：命令行或者叫终端。这就像是跟你的电脑操作系统进行最直接的对话。你写好的Python代码，通常会保存在一个 .py 结尾的文件里，比如 my_first_script.py。那怎么跑它呢？
打开你的终端。Windows 下找“命令提示符”或者“PowerShell”，macOS 或 Linux 下就是“终端”（Terminal）。打开后，你会看到一个黑乎乎或者白乎乎的窗口，前面是一堆目录路径和光标在闪。别怕，深呼吸。
接下来，你得告诉电脑，你的Python解释器在哪儿，以及你要运行的那个 .py 文件在哪儿。假设你的Python解释器安装好了（如果没装，那执行个啥呀？赶紧去官网下！），并且你的脚本文件 my_first_script.py 放在比如 C:\Users\YourName\Documents\PythonScripts\ 目录下（Windows），或者 ~/Documents/PythonScripts/ 目录下（macOS/Linux）。
先用 cd 命令切换到你的脚本所在的目录。比如在 Windows 里，你可能要敲 cd C:\Users\YourName\Documents\PythonScripts\，然后回车。在 macOS/Linux 可能就是 cd ~/Documents/PythonScripts/，回车。
等你成功切换到脚本所在的目录后，重头戏来了。敲下这个命令：
python my_first_script.py
然后，勇敢地按下回车！
如果一切顺利，你应该能在终端里看到你的脚本输出的结果，比如那个亲切的 Hello, World!。哎呀，那感觉，就像亲手点燃了火柴，看到了第一缕光！
等等，有时候你会遇到问题。比如，系统提示找不到 python 命令。这可能是环境变量没设置好，或者你的系统里同时装了Python 2和Python 3。现在主流都是Python 3了，所以很多系统会把Python 3的执行文件叫做 python3。这时候你就得敲：
python3 my_first_script.py
别小看这个细节，多少人在这一步卡住，怀疑人生。还有啊，如果你的脚本里用到了特定的第三方库，但你当前环境没装，也会报错。这又涉及到虚拟环境的事儿了，那个以后再说，但记住，干净的虚拟环境能帮你省不少心。
除了直接运行脚本文件，你还能直接在终端里跟Python“聊天”！敲下 python 或者 python3 然后回车，你就会进入交互式解释器模式。这时候你会看到 >>> 提示符在等你。你可以一行一行地输入Python代码，回车后立即看到结果。
>>> print('Hello from interpreter!')
Hello from interpreter!
>>> a = 1 + 1
>>> a
2
>>>
这模式特别适合测试一小段代码、验证一个想法或者拿它当个高级计算器。就像一个随叫随到的草稿纸，写完就扔，不留痕迹（除非你主动记录）。这种即时反馈的感觉，对于理解Python的基础语法特别有用。
命令行虽然强大，但对于写复杂的程序来说，效率嘛……emmm。你总不能每次修改一点点代码就保存、切回终端、再敲命令吧？太繁琐了。所以，大多数人写Python，都投奔了IDE（集成开发环境）或者功能强大的代码编辑器。
这就像从手工打字机直接升级到智能电脑。IDE，比如大名鼎鼎的 PyCharm，或者轻量但强悍的 VS Code（加上Python插件），简直是写代码的神器。
在这些工具里，你打开 .py 文件，代码五颜六色，看着就舒服（语法高亮）。它们有智能的代码补全功能，你刚打几个字母，它就把后面可能的代码列出来了，大大减少拼写错误和查找文档的时间。
最重要的是，执行代码变得异常简单。通常界面上会有一个绿色的“运行”按钮（长得像个播放键 ▶️），或者在文件名上右键菜单里有个“Run”选项。点一下，IDE 会自动帮你调用正确的Python解释器，在内置的终端窗口里运行你的脚本，然后把输出结果直接显示在IDE的某个面板里。一步到位！这感觉，丝滑！
而且，IDE 还能帮你做更多事儿，比如代码格式化（让你的代码看着整整齐齐）、错误检查（你还没运行呢，它就知道你这行代码写错了）、甚至还有强大的调试功能。调试啊，那可是解决bug的终极武器，单步执行、查看变量值，让你清楚知道代码为啥没按你想的跑。对于新手来说，学会用IDE 的运行和调试功能，能极大地提升学习效率和解决问题的能力。
不同的IDE和编辑器操作界面不一样，但核心概念都差不多：打开文件，找到运行按钮/菜单，点它！一开始你可能会有点迷糊，不知道那个按钮在哪，或者输出跑哪儿去了，但多点几次，摸索一下，很快就熟了。
再来一个执行Python代码的常用“姿势”，特别是在数据科学、机器学习、教学演示领域，那就是 Jupyter Notebook 或者 Jupyter Lab。这玩意儿的设计思路跟前几个都不太一样。它不是让你写一个完整的脚本文件，然后一次性执行完。它是把你的代码、运行结果、文字说明、图片等等都组织在一个个“单元格”里，你可以一个单元格一个单元格地运行。
想象你在一边写笔记一边写代码。上面是解释性的文字，下面是一个代码块，你运行这个代码块，结果（可能是文字、图表、甚至交互式组件）直接显示在代码块下方。你可以修改某个代码块，重新运行它，而不会影响到其他代码块。这种方式太适合探索性编程、数据可视化和写教程文档了。
要运行 Jupyter Notebook，你通常需要在终端里安装它（pip install notebook 或 pip install jupyterlab），然后在终端里启动服务（jupyter notebook 或 jupyter lab），它会在浏览器里打开一个网页界面，你所有的操作都在这个网页里完成。写代码在网页里，运行在网页里，结果也显示在网页里。
这种执行方式带来的流畅感，让你更能专注于思考问题本身，而不是来回切换窗口和文件。
除了上面这些最常见的，还有一些更“幕后”的Python执行方式。比如，你写的Python代码可能不是作为一个独立的脚本直接运行，而是作为另一个程序的一个模块被导入和调用。或者，它可能是一个 Web 应用的一部分，在你访问某个网页时才被框架（如 Flask 或 Django）“唤醒”并执行。再或者，你的脚本可能被设置成一个定时任务，在特定时间点由系统的任务调度器去调用执行。这些场景就更深入一些了，但归根到底，都是某个“东西”在某个时机，找到了你的Python代码，然后让解释器去“读”它、“理解”它，最终“执行”它。
讲了这么多，从最野生的命令行，到便捷的IDE，再到灵活的Jupyter，怎么执行Python代码，方法确实不少。哪个最好？这没有标准答案。刚开始学，用IDE或者代码编辑器可能是最舒服的，能快速看到结果，出错也好排查。需要快速验证小想法，交互式解释器挺方便。做数据分析、写报告，Jupyter 简直是利器。偶尔需要在服务器上跑个脚本，那命令行就是必须掌握的技能。
关键在于，你要知道有这些选项，并且敢于去尝试。别被那些花里胡哨的界面或拗口的命令吓退。记住，所有这些工具和方法，都是为了让你写的代码能够跑起来，去实现你想做的事情。多动手，多敲，多试错，慢慢地，你会找到最适合自己的“执行姿势”。写出代码只是第一步，让它跑起来，看到结果，那才是真正的乐趣所在！
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