Python教程

Python是最流行的編程語言之一。它使用簡單，功能豐富，并得到廣泛的庫和框架的支持。它干凈的語法使它對初學者很友好。

?一種高級語言，用于web開發(fā)、數(shù)據(jù)科學、自動化、人工智能等領(lǐng)域。

?以其可讀性而聞名，這意味著代碼更容易編寫、理解和維護。

?有庫支持，所以我們不必從頭開始構(gòu)建所有東西。

基本代碼示例

下面是一個簡單的程序，它在屏幕上顯示消息“Hello, World!”

輸出

要了解這些代碼的工作原理，請參閱我們的文章Python簡介。

為什么要學習Python?

?與Java等其他編程語言相比，需要更少的代碼行。

?為Web開發(fā)提供Django、Flask等庫/框架，為AI/ML、數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)分析提供Pandas、Tensorflow、Scikit-learn等庫/框架

?跨平臺，適用于Windows， Mac和Linux，無需重大更改。

?b谷歌、Netflix和NASA等頂級科技公司都在使用。

?軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)科學和AI/ML領(lǐng)域的許多Python編碼工作機會。

基礎(chǔ)知識

在本節(jié)中，我們將介紹Python編程的基礎(chǔ)知識，包括安裝Python、編寫第一個程序、理解注釋以及使用變量、關(guān)鍵字和操作符。

?介紹

?應用程序

?輸入與輸出

?變量

?運營商

?測試：基礎(chǔ)知識，I/O

?關(guān)鍵字

?數(shù)據(jù)類型

?測驗：數(shù)據(jù)類型，數(shù)字，布爾值

?條件語句

?循環(huán)

?測試：控制流，循環(huán)

功能

在Python 3教程的這一部分中，我們將探索Python函數(shù)語法、參數(shù)處理、返回值和變量作用域。在此過程中，我們還將介紹一些通用函數(shù)，如range()、map、filter和lambda函數(shù)。

?功能

?函數(shù)中的Pass語句

?全局變量和局部變量

?遞歸

?函數(shù)中的*args和**kwargs

?‘ Self ’作為默認參數(shù)

?第一類函數(shù)

?Lambda函數(shù)

?映射，減少和過濾功能

?內(nèi)部函數(shù)

?修飾符

?測試:功能

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Python提供了多種數(shù)據(jù)類型集合，包括列表、字符串、元組、集合、字典和數(shù)組。在本節(jié)中，我們將詳細了解每種數(shù)據(jù)類型。

?字符串

?列表

?測驗:列表,字符串

?元組

?字典

?小測驗：元組，字典

?集

?數(shù)組

?列表理解

?測驗：集合，數(shù)組，列表理解

Python的collections模塊提供了基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括：

?計數(shù)器

?Heapq

?雙端隊列

?OrderedDict

?Defaultdict

?測試：計數(shù)器，Heapq, Deque, OrderedDict

OOP概念

在本節(jié)中，我們將探索Python中面向?qū)ο缶幊?OOP)的核心原則。從封裝到繼承、多態(tài)性、抽象類和迭代器，我們將涵蓋幫助您構(gòu)建模塊化、可重用和可擴展代碼的基本概念。

?Python的面向?qū)ο?

?類和對象

?多態(tài)性

?繼承

?抽象

?封裝

?迭代器

?測驗:OOP

異常處理

在本節(jié)中，我們將探討Python異常處理，即Python如何處理意外錯誤，使我們能夠編寫容錯代碼。我們將介紹文件處理，包括從文件讀取和寫入文件。

?異常處理

?內(nèi)置的例外

?用戶定義的異常

?小測驗：異常處理

文件處理

在本節(jié)中，我們將介紹文件處理，包括從文件讀取和寫入文件。

?文件處理

?讀文件

?寫/創(chuàng)建文件

?操作系統(tǒng)模塊

?pathlib模塊

?目錄管理

?小測驗：文件處理

數(shù)據(jù)庫處理

在本節(jié)中，我們將學習如何訪問和使用MySQL和MongoDB數(shù)據(jù)庫

?Python MongoDB教程

?Python MySQL教程

包或庫

Python是一個巨大的Python包標準庫集合，使開發(fā)更容易。這些庫可以幫助您完成各種任務，并通過提供現(xiàn)成的工具為您節(jié)省大量時間。

Python中常用的庫類型包括：

?包

?內(nèi)置模塊

?DSA庫

?GUI庫

?數(shù)據(jù)科學

1. 基礎(chǔ)庫：這些庫構(gòu)成了所有數(shù)據(jù)科學工作的基礎(chǔ)。從這里開始建立一個堅實的基礎(chǔ)。

?NumPy

?Pandas

?Matplotlib

2. 高級可視化和統(tǒng)計工具：一旦你熟悉了基本的數(shù)據(jù)處理和可視化，就轉(zhuǎn)向創(chuàng)建更清晰的視覺效果和執(zhí)行統(tǒng)計分析。

?Seaborn

?Statsmodel

3. 機器學習庫：在數(shù)據(jù)操作和可視化之后，學習機器學習，從簡單的模型開始，然后轉(zhuǎn)向高級模型。

?Scikit-learn

?XGBoost / LightGBM

4. 深度學習框架：如果你對人工智能和深度學習感興趣，這些庫將允許你構(gòu)建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

?TensorFlow和Keras

?PyTorch

本文編譯自hackster.io