通过实践轻松掌握Python

Python教程

Python是最流行的编程语言之一。它使用简单，功能丰富，并得到广泛的库和框架的支持。它干净的语法使它对初学者很友好。

•一种高级语言，用于web开发、数据科学、自动化、人工智能等领域。

•以其可读性而闻名，这意味着代码更容易编写、理解和维护。

•有库支持，所以我们不必从头开始构建所有东西。

基本代码示例

下面是一个简单的程序，它在屏幕上显示消息“Hello, World!”

输出

要了解这些代码的工作原理，请参阅我们的文章Python简介。

为什么要学习Python?

•与Java等其他编程语言相比，需要更少的代码行。

•为Web开发提供Django、Flask等库/框架，为AI/ML、数据科学和数据分析提供Pandas、Tensorflow、Scikit-learn等库/框架

•跨平台，适用于Windows， Mac和Linux，无需重大更改。

•b谷歌、Netflix和NASA等顶级科技公司都在使用。

•软件开发、数据科学和AI/ML领域的许多Python编码工作机会。

基础知识

在本节中，我们将介绍Python编程的基础知识，包括安装Python、编写第一个程序、理解注释以及使用变量、关键字和操作符。

•介绍

•应用程序

•输入与输出

•变量

•运营商

•测试：基础知识，I/O

•关键字

•数据类型

•测验：数据类型，数字，布尔值

•条件语句

•循环

•测试：控制流，循环

功能

在Python 3教程的这一部分中，我们将探索Python函数语法、参数处理、返回值和变量作用域。在此过程中，我们还将介绍一些通用函数，如range()、map、filter和lambda函数。

•功能

•函数中的Pass语句

•全局变量和局部变量

•递归

•函数中的*args和**kwargs

•‘ Self ’作为默认参数

•第一类函数

•Lambda函数

•映射，减少和过滤功能

•内部函数

•修饰符

•测试:功能

数据结构

Python提供了多种数据类型集合，包括列表、字符串、元组、集合、字典和数组。在本节中，我们将详细了解每种数据类型。

•字符串

•列表

•测验:列表,字符串

•元组

•字典

•小测验：元组，字典

•集

•数组

•列表理解

•测验：集合，数组，列表理解

Python的collections模块提供了基本的数据结构，包括：

•计数器

•Heapq

•双端队列

•OrderedDict

•Defaultdict

•测试：计数器，Heapq, Deque, OrderedDict

OOP概念

在本节中，我们将探索Python中面向对象编程(OOP)的核心原则。从封装到继承、多态性、抽象类和迭代器，我们将涵盖帮助您构建模块化、可重用和可扩展代码的基本概念。

•Python的面向对象

•类和对象

•多态性

•继承

•抽象

•封装

•迭代器

•测验:OOP

异常处理

在本节中，我们将探讨Python异常处理，即Python如何处理意外错误，使我们能够编写容错代码。我们将介绍文件处理，包括从文件读取和写入文件。

•异常处理

•内置的例外

•用户定义的异常

•小测验：异常处理

文件处理

在本节中，我们将介绍文件处理，包括从文件读取和写入文件。

•文件处理

•读文件

•写/创建文件

•操作系统模块

•pathlib模块

•目录管理

•小测验：文件处理

数据库处理

在本节中，我们将学习如何访问和使用MySQL和MongoDB数据库

•Python MongoDB教程

•Python MySQL教程

包或库

Python是一个巨大的Python包标准库集合，使开发更容易。这些库可以帮助您完成各种任务，并通过提供现成的工具为您节省大量时间。

Python中常用的库类型包括：

•包

•内置模块

•DSA库

•GUI库

•数据科学

1. 基础库：这些库构成了所有数据科学工作的基础。从这里开始建立一个坚实的基础。

•NumPy

•Pandas

•Matplotlib

2. 高级可视化和统计工具：一旦你熟悉了基本的数据处理和可视化，就转向创建更清晰的视觉效果和执行统计分析。

•Seaborn

•Statsmodel

3. 机器学习库：在数据操作和可视化之后，学习机器学习，从简单的模型开始，然后转向高级模型。

•Scikit-learn

•XGBoost / LightGBM

4. 深度学习框架：如果你对人工智能和深度学习感兴趣，这些库将允许你构建和训练神经网络。

•TensorFlow和Keras

•PyTorch

本文编译自hackster.io