Python入门必读:基本概述

2023-12-28 00:19:25

一、Python简介

Python这个名字来源于一个有趣的故事:创始人Guido van Rossum是一名对喜剧演员Monty Python的狂热粉丝,所以在创造这门语言时,他取名为 Python,以致敬他的偶像。

Python的发展历史可以追溯到上个世纪八十年代末和九十年代初,在荷兰完成了Python的主体框架。最初是为了解决一些C语言的不足而设计的,而且Python的创始人还刻意在设计上弥补了C语言和Shell之间的差异。

在过去的几十年里,Python经历了不断的发展和壮大,逐渐成为了一门备受欢迎的编程语言。在Web开发、数据分析、人工智能等领域都得到了广泛的应用。在当前大数据、人工智能的热潮中,Python更是备受瞩目,成为了非常热门的编程语言之一。

  1. Python的语法简单易懂,写起来很顺手,也不费力。

  2. Python有很多自带的功能库,使得开发变得轻松,比如处理文本、网络编程等。

  3. Python的应用范围非常广,无论是数据分析、人工智能还是网站开发,都很受欢迎。

  4. Python可以在不同的操作系统上运行,非常方便。

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二、安装Python环境

安装Python的几种方式:

  1. 官方网站下载:可以访问Python官方网站下载适合自己操作系统的Python安装包,然后按照官方指南进行安装。

  2. 可以通过包管理器来安装Python。例如,在Ubuntu上可以使用apt-get, 在Mac上可以使用Homebrew, 在Windows上可以使用Chocolatey。

  3. 如果做数据科学或者机器学习的开发,可以使用Anaconda。Anaconda是一个Python的数据科学平台,包含了许多常用的数据科学工具和库。

  4. 第三方发行版: 例如ActivePython, Enthought Canopy等。

目前Linux的发行版默认都带有了python,基本上不需要安装;Windows上安装python也很简单,只需要按照它的提示一直往下走即可。
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  1. 设置环境变量:在Windows系统中,需要将Python解释器的安装路径添加到系统环境变量中(如上图),这样就可以在命令行或终端中直接运行Python解释器。在Mac和Linux系统中,一般不需要额外设置环境变量。

  2. 安装集成开发环境(IDE):可以安装一个Python集成开发环境,例如PyCharm、Visual Studio Code、或者Jupyter Notebook等。这些IDE提供了代码编辑、调试、版本控制等功能,方便Python开发。

  3. 根据需要安装Python的第三方库和工具,例如NumPy、Pandas、Matplotlib等数据科学库,或者Django、Flask等Web开发框架。

三、Python基础语法

这里先做一个简单介绍,详细的可以查阅相关书籍或关注后续文章。

3.1、变量和数据类型

Python中的变量和数据类型是非常基础的概念。

变量:在Python中,变量用于存储数据以便以后使用。定义变量非常简单,只需指定变量名,并用等号将其与值关联起来。Python是一种动态类型语言,所以不需要在定义变量时指定其数据类型。例如:

x = 5
name = "Alice"

定义了两个变量x和name,分别被赋予了一个整数值5和一个字符串值"Alice"。

数据类型:Python有许多内置的数据类型,包括:

  • 整数(int):表示整数值,如1、10、-5等。
  • 浮点数(float):表示有小数部分的数值,如3.14、2.0等。
  • 字符串(str):表示字符序列,如"hello"、"world"等。
  • 布尔值(bool):表示True或False。
  • 列表(list):表示一组有序的值,如[1, 2, 3]。
  • 元组(tuple):类似于列表,但是一旦创建就不能再改变。
  • 字典(dict):表示键值对的集合,如{“name”: “Alice”, “age”: 30}。

Python还有其他的数据类型,如集合(set)和字节串(bytes),这里列举的是最常用的数据类型。

在Python中可以使用type()函数来查看一个变量的数据类型,比如:

x = 5
print(type(x)) 

输出:

<class 'int'>

表示变量x的类型是整数。

3.2、控制流程和循环语句

控制流程和循环语句是编程中的基本构造之一,它们允许程序根据条件执行不同的代码块,并且重复执行一段代码。在Python中,常见的控制流程语句包括条件语句和循环语句。

条件语句:通过if、elif和else关键字来实现,用于根据不同的条件选择不同的代码块执行。
语法:

if condition1:
    # 如果条件1成立,执行这里的代码
elif condition2:
    # 如果条件1不成立,但条件2成立,执行这里的代码
else:
    # 如果前面的条件都不成立,执行这里的代码

例如:

x = 10
if x > 5:
    print("x大于5")
elif x == 5:
    print("x等于5")
else:
    print("x小于5")

循环语句:Python中有两种主要的循环语句:for循环和while循环。

  • for循环:用于遍历序列(如列表、元组、字典)中的元素。语法如下:
    for element in sequence:
        # 执行针对每个元素的操作
    
    例如:
    fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
    for fruit in fruits:
        print(fruit)
    
  • while循环:在指定条件为真的情况下重复执行一段代码。语法如下:
    while condition:
        # 在条件为真的情况下执行的代码
    
    例如:
    count = 0
    while count < 5:
        print(count)
        count += 1
    

3.3、函数和模块

在Python中,函数和模块是非常重要的概念,它们允许组织和重用代码,以及将代码模块化分解成更小的部分。

函数:函数是一段可重复使用的代码块,用于实现特定的功能。在Python中可以使用def关键字来定义一个函数,语法:

def function_name(parameters):
    # 函数体,实现特定功能
    return result  # 可选

例如:

def greet(name):
    return "Hello, " + name

print(greet("Alice"))  # 输出:Hello, Alice

模块:模块是一个包含Python代码的文件,它允许将相关的功能组织在一起。要使用一个模块,可以使用import语句将其引入到自己的代码中。例如,有一个名为my_module.py的文件,可以这样引入它:

import my_module

然后可以调用my_module中定义的函数或者访问它的变量:

my_module.my_function()

除了使用import引入整个模块外,还可以使用from语句从模块中引入特定的函数或变量:

from my_module import my_function

然直接调用my_function,不需要在前面加上模块名。

3.4、异常处理

在Python中,异常处理是一种处理程序运行时可能出现的错误或异常情况的机制。异常处理允许程序在遇到错误时不会立即终止,而是可以捕获并处理这些错误,确保程序可以正常运行下去。

异常:在程序执行过程中,如果发生了错误,Python会抛出一个异常。这些异常可以是由程序员自己引发的,也可以是由Python解释器自动抛出的。
例如,当尝试访问一个不存在的变量时,Python会抛出NameError异常;当尝试除以零时,会抛出ZeroDivisionError异常;等等。

异常处理语句:Python使用try-except块来处理异常。语法:

try:
    # 代码
    # 可能会出现异常的位置
except ExceptionType:
    # 处理异常的代码

例如:

try:
    x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("除数不能为零")

也可以使用try-except-else语句块来处理异常。语法:

try:
    # 代码
    # 可能会出现异常的位置
except ExceptionType:
    # 处理异常的代码
else:
    # 没有异常发生时执行的代码

四、Python常用库和模块

4.1、常用的标准库

Python中有许多内置的标准库,提供了许多内置的模块和函数,可以进行各种任务,从文件操作到网络编程,再到数据处理和时间操作。

  1. os:提供了与操作系统交互的函数,可以进行文件和目录操作、进程管理、环境变量等。

  2. sys:提供了与Python解释器交互的函数,如访问命令行参数、退出程序等。

  3. datetime:提供了处理日期和时间的函数和类,可以进行日期和时间的操作、格式化、解析等。

  4. re:提供了支持正则表达式的函数,可以进行文本匹配和替换。

  5. math:提供了数学运算相关的函数,如数值计算、三角函数、对数等。

  6. random:提供了生成随机数的函数,可以进行随机数的生成、随机选择、打乱顺序等。

  7. json:提供了JSON数据的编码和解码函数,可以实现JSON格式数据与Python对象的转换。

  8. urllib:提供了用于处理URL的模块,可以进行 URL 请求、参数编码和解码等。

  9. itertools:提供了用于创建和操作迭代器的函数,如排列组合、循环迭代、过滤等。

  10. collections:提供了一些额外的数据类型和数据结构,如 OrderedDict、defaultdict、Counter 等。

4.2、常用的第三方库

  1. NumPy:提供了多维数组和矩阵处理的功能,用于科学计算和数据分析。

  2. Pandas:提供了数据结构和数据分析工具,用于数据处理和分析,特别适用于处理结构化数据。

  3. Matplotlib:提供了绘制各种类型图表和可视化数据的功能,是数据可视化领域的重要工具。

  4. SciPy:基于NumPy的科学计算库,提供了许多常用的科学计算算法和工具。

  5. Scikit-learn:提供了机器学习算法和工具,用于数据挖掘和数据分析。

  6. TensorFlow:谷歌开发的机器学习框架,广泛应用于深度学习领域。

  7. Keras:开源的神经网络框架,简单易用,建立在TensorFlow之上。

  8. Django:一个流行的Web应用框架,用于快速开发Web应用程序。

  9. Flask:一个轻量级的Web应用框架,适用于构建小型Web应用和API。

  10. Requests:一个简单易用的HTTP库,用于发送HTTP请求和处理响应。

  11. BeautifulSoup:一个用于从HTML或XML文件中提取数据的库。

  12. Pillow:一个强大的图像处理库,可用于图像处理和处理。

五、Python进阶学习资源推荐

1.《Python Crash Course (2nd Edition)》,Eric Matthes:这本书适合初学者,涵盖了Python语言的基础知识和常用技巧,并通过实际项目帮助读者深入学习。

2.《Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming》,Luciano Ramalho:适合那些已经具有一定Python基础的读者,深入探讨了Python语言的高级概念和技术。

3.《Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners》,Al Sweigart:介绍了如何使用Python进行自动化任务处理,适合想要了解如何通过编程提高工作效率的读者。

4.《Learning Python》,Mark Lutz:这是一本详尽的Python教程,适合希望全面掌握Python语言和编程技能的读者。

5.《Effective Python: 90 Specific Ways to Write Better Python》,Brett Slatkin:提供了很多技巧和最佳实践,适合有一定Python经验的开发人员。

6.《Python Programming: An Introduction to Computer Science》,John Zelle:这本书旨在教授Python编程语言及计算机科学的基本原理,适合具备基础编程知识的读者。

7.《Head First Python: A Brain-Friendly Guide》,Paul Barry:这是一本图文并茂、通俗易懂的Python入门书籍,非常适合初学者。

六、结语

Python入门的重要知识点:

  1. 理解Python的基本语法规则,包括变量、数据类型、运算符、表达式、语句等。

  2. 掌握条件语句(if、elif、else)、循环语句(for、while)等控制程序流程的基本语法和用法。

  3. 了解函数的定义和调用、参数传递、返回值、局部变量与全局变量、匿名函数等内容,以及模块的导入、使用和创建。

  4. 熟悉Python内置的数据结构,如列表、元组、集合、字典等,及其常用操作方法和特性。

  5. 学习如何在Python中打开、读取、写入和关闭文件,以及文件处理方法和一些常用文件操作。

  6. 了解异常的概念,学习如何捕获和处理异常,以及Python异常处理的常见用法。

  7. 理解类与对象的概念、属性与方法的定义与使用,以及继承、多态等面向对象编程的相关知识。

  8. 熟悉Python标准库中常用模块的功能和用法,如os、sys、re、datetime等。

  9. 了解如何安装和使用常见的第三方库,如NumPy、Pandas、Matplotlib等,对数据处理、科学计算、可视化等方面有一定的了解。

  10. 通过实际项目和练习,巩固基础知识,提高编程能力。

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文章来源:https://blog.csdn.net/Long_xu/article/details/135256873
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