Python教程

关于Python——Python基础教程

本文主要是介绍关于Python——Python基础教程,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

开始

Python 是一个易于学习、使用和高效阅读的编程语言。它具有简洁的英文语法,编写更少的代码,让程序员专注于业务逻辑而不是语言本身。

本教程将从深度、专注细节上去理解 Python 这门语言。初学者可以参考此教程理解相应的内容,本教程将适应你快速将理解的知识应用到实际项目当中。

下面的内容将解释 Python 的历史、特征、领域、为什么学习 Python、如何安装 Python 平台在 Window、Linux 和 Mac OS X 环境以及创建第一个应用程序。

历史

在上个世纪八十年代末,荷兰程序员 Guido Van Rossum 在闲暇时间开始编写 Python,从一开始的业余项目逐渐成长为计算机世界中最完善的语言之一。

什么导致 Guido 创建了 Python?

1989年12月的圣诞期间,Guido 利用在周末的空闲时间开始开发 Python,他最初的想法是创建一个解释器,作为 ABC 编程语言的后代。也是自那以后,Python 逐渐成为了成熟的编程语言。

名字由来

Guido 最初将 Unix/C 程序员作为主要用户。重要的是,他喜欢著名的喜剧节目 The Monty Python’s Flying Circus。看节目中,Python 这个名字引起了他的注意,并逐渐喜欢上了,后来就将 Python 作为这门编程语言的名字。

发布时间

Python Version发布时间
v0.1.01990
v0.9.51992/01/02
v1.0.01994/01/26
v1.1.01994/01/26
v1.2.01995/08
v1.3.01995/10
v1.4.01996/10
v1.5.01998/01/03
v1.6.02000/09/05
v2.0.02000/10/16
v2.7.02010/07/03
v3.0.02008/12/03
v3.6.62018/06
v3.7.02018/06
v3.8.0Latest version

显著特征

代码质量

Python 代码具有很高的可读性,这使他更容易重用和维护。它支持多种高级软件工程范例,例如面向对象和函数编程。

开发效率

Python 具有简洁和优雅的代码风格。它使用类似英语的语法,并且是动态类型的。因此,你永远不需要声明变量。简单的赋值操作就能将名称绑定到一个类型的对象。做同样的操作 Python 会比 C++/Java 代码少很多。这意味着更少的类型、调试和维护。Python 是解释型语言,所以不需要编译和链接,这就提高开发人员的工作效率。

代码可移植性(跨平台)

因为 Python 是解释型语言,所以解释器必须管理可移植性的任务。Python 解释器在不同平台上执行程序以产生相同的输出。因此,你永远不需要担心为不同的平台改变代码。

基础库和外置库(三方库)

Python 打包成了一个应用程序包,包含预构建和可移植的库集。所以你可以在任何需要的地方使用它们。

组件整合

有些应用程序需要跨组件来完成交互以支持端到端的工作流程。这样的组件可以是 Python 脚本,或者是 Java/C++ 编程的应用程序。

Python 有几种支持跨应用程序通讯的方法。比如它支持加载 C 和 C++ 库、与 Java 和 DotNet(.net)组件集成、使用 COM/Silverlight 进行通讯以及通过串行端口与 USB 设备接口通讯等机制。网络数据交换时可以使用 SOAP、XML-RPC 和 CORBA 协议完成。

自由(Free)使用、修改和分发

Python 是 OSS(Open Source Software),任何人都可以自由使用、修改源代码,也可以基于商业利益重新分发。正是因为这种开放性,Python 获得了一个庞大的社区基础,社区也不断发展并产生价值。

面向对象

Python 是一门面向对象(OOP)的编程语言。OOP 提供了一种直观的代码结构方式,基于背后的思想可以让代码利用更加充分。大多数时候,面向对象编程可以将复杂的问题切割成多个小问题,以更好得解决问题。

程序设计领域

Web 应用开发

Python 在网络开发领域占有最大份额,很多人因此成为了全栈开发工程师。这里面可以学习到很多框架,例如 Django、Flask、CherryPy 和 Bottle,为 Web 开发提供了广泛支持。这些框架提供了必要的功能,例如简化内容管理、访问后端数据库以及处理如 HTTP、SMTP、XML-RPC、FTP 和 POP 等有关的网络协议。用 Python 创建的产品有很多,例如在线产品 Plone(内容管理系统)、Zope 应用服务器、Quixote Web 框架和 ERP5。ERP5 是用于航空航天领域的开源企业级解决方案。

数据科学和机器学习

数据科学、分析和机器学习的发展速度非常快。现在,很多公司正在寻找机器学习工程师,以帮助它们过滤数据堆栈并制定正确的业务决策。Python 已经逐渐成为了任何人进入 ML 领域的首选编程语言,它为编程人员提供了各种工具和模型去完成如网页爬虫、数据收集、清理和算法之类的任务。所以,如果要进入这些领域,学习 Python 编程是最好的选择。

科学和数字计算

Python 也成为了科学和数字应用程序工作中的主要选择。这有多种原因,首要原因是因为 Python 是开源的,它允许所有人修改源代码并再次分发。

其次,它有很多专业模块支持这一工作,例如 NumPy、SciPy、Pandas、matplotlib 和 IPython。所有这些都是免费的,并且可以作为 Matlab 等付费产品的替代品。这就是 Python 能够在科学和数字领域变得更具优势的原因之一。

种种原因,Python 成为了该领域的领导者,Python 语言能够在拥有可读性的同时提高生产效率。

GUI 编程

Python 具有一些固有的特质,例如简洁的编码语法和动态类型。这些在开发复杂的 GUI 图像处理应用程序时起到催化剂的作用。

Python 简洁的语法和许多 GUI 库(例如 wxWidgets、pyqt 和 pyside)的强大支持使程序员产生了 Inkscape、Scribus、Paint Shop Pro 和 GIMP 等图像处理软件。

除了以上 2D 技术解决方案,Python 也产生了很多 3D 动画软件,例如 3ds Max、Blender、Cinema 4D、Houdini 和 Maya。这些应用程序与 Python 集成实现自动化,不仅加快了工作流程还减少了手动操作的麻烦。

软件原型

Python 的特质使其快速制作原型成为可能。Python 重构代码的轻巧性、多功能性、可伸缩性和灵活性帮助最初的原型加快了开发过程。

此外,Python 也提供了很多简单易用的接口去创建原型。例如 Pygame(多媒体库),可以采用各种形式制作游戏原型、测试和定制,以符合要求。然后,可以从选中的原型中获得实现想法,并在其他如 C++/Java 语言中进行完整的开发。

专业培训

目前来说,Python 是最适合教学和培训为目的的编程语言。它可以成为初学者学习编程的垫脚石,它也可以在数据分析和机器学习等重叠领域有出色发挥。

为什么学习Python?

写 Python 代码非常有趣,看起来不会像例行编程任务一样。

非限制性编程语法

Python 语言使非程序员也能够理解。它是一种易读的、面向问题的语言,让你专注于编写逻辑,而不必陷入到语法的混乱之中。

下面是一段实现利息计算器程序。代码非常简单,可以让你轻易理解并写出代码:

print('Interest Calculator:')

amount = float(input('Principal amount ?'))
roi = float(input('Rate of Interest ?'))
yrs = int(input('Duration (no. of years) ?'))

total = (amount * pow(1 + (roi/100), yrs))
interest = total - amount
print('\nInterest = %0.2f' %interest)

没有明确声明

在 Python 中,不需要使用类型来定义变量。定义类型时不需要说明任何数据类型。此外,也不需要使用任何分号来标记结尾。

在 Python 中,缩进会替代方括号将指令分组,可以使用制表符(Tab)或空格来缩进代码。

编写 Python 也会遵循一些规则( PEP8),例如每个缩进会占用四个空格。所以,Python 的许多方面对初学者来说显得很友好。

面向对象编程

Python 是面向对象编程的语言。它建立一个模型,该模型通过创建对象、定义关系和绑定数据来派生解决方案。面向过程编程采用自顶向下的方法,一次解决一个问题,同时又将问题分解为较小的问题。而 OOP 编程是一种自底向上的方法,它一开始就寻求解决方案的蓝图,然后将实现留给以后的解决方案。

使用类、建立继承关系和构造对象是专业程序员必备的能力。使用 Python 能够快速掌握这些概念,并且比其他语言更快生成高质量的项目代码。

调试能力

如果在开发过程中有产品的QA在日志记录中出了缺陷,那么下一步要做的就是调试。同样,如果客户反应出问题,那么调试就变得更加重要。Python 提供了 pdb、pudb 和 PyDebug 来使调试程序更加容易简单。

举个例子,pudb 工具可以快速指导程序员深入研究代码并确定问题所在。

事实上,大多数编程语言都提供强大的调试工具,但是 Python 在这方面做的更好。

如何安装Python?

Python 编写的代码是与平台无关的。这也就是说只需要编写一次代码就可以在任何平台上运行。

Mac OS X

Mac OS X 最新的版本 10.15(Catalina),系统默认安装的版本是 Python 2.7。虽说可以使用 Python 2 来编写程序,但是官方已经说明 Python 2 到 2020 年后就不再提供支持(也就是不再维护),所以任何人想开始学 Python 都应该升级到最新的 Python 3 版本。

在 Mac 上安装 Python,可以到官方下载页面选择合适的版本,下载完成后安装即可。

如果喜欢命令行操作,则可以使用一些工具来下载 Python。

首先打开终端下载 HomeBrew 管理工具:

$ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

键入以下的命令可以查看安装的版本:

$ brew --version

使用 Brew 下载 Python 3.x 版本:

$ brew install python3

安装 Python 的同时也会安装 pip(pip3)工具。它是一个更新管理器,能够快速检查出 Python 存储库中可用的模块。

Linux

Ubuntu 16.04 中默认存在 Python 2 和 Python 3 两个版本,所以,你可以使用 apt-get 工具更新它们到最新版本。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y upgrade

查看当前的版本:

$ python3 -V

然后,还需要安装 Python 的管理工具 pip:

$ sudo apt-get install -y python3-pip

pip 工具可以下载最新的文件,也可以更新当前开发中使用的软件包:

$ pip3 install <package_to_install>

例如:

$ pip3 install numpy

现在我们可以安装一些以后可能会用到的 libs 和 dev tools:

$ sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python-dev 

还可以在系统上为 Python 的不同项目设置隔离空间。这就需要下载 venv 模块,它是 Python 3 标准库中的组件。

$ sudo apt-get install -y python3-venv

Window

安装 Window 版本的 Python 环境需要到官方下载页面选择相应的版本下载,完成后安装即可。

之后需要配置系统的环境变量。有两种方式,一种是通过手动操作将安装目录配置到 PATH 值当中。另一种是通过终端键入以下命令完成设置:

setx PATH "%cd%;%path%;"
pause

上面的 setx 命令将会为系统的 PATH 设置环境变量。完成后重新打开终端即可测试是否配置成功。

创建第一个Python应用程序

“Hello World!”是所有学习编程的开始。这是一个简单的程序,可在标准输出上打印“Hello World!”消息。在终端中可以这样做:

➜  ~ python3
Python 3.8.0 (v3.8.0:fa919fdf25, Oct 14 2019, 10:23:27)
[Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> print('Hello World!')
Hello World!

这样我们就成功编写了第一行代码。

小结

接下来是正式的 Python 教程内容。

「 Python经验分享 」

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家免费分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。

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三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

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四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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五、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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