前言：
写这篇文章之前简单的看了下关于Python的基础知识文章，发现大部分都是在一年前、五年前等。正巧这段时间在学习使用Python，索性写一篇文章（私人笔记）来供大家参考的同时巩固一下自己的知识点。
Python是一种流行的解释性编程语言，适用于Web开发、数据科学和人工智能等多种用途。本篇文章将介绍一些必须了解的基础知识，包括函数、控制流语句、数据类型、文件操作、模块和包等。
了解Python用途及基本知识
- Python 是一种解释性、面向对象、动态类型的语言，它具有简单易学、功能强大、可移植性强等优点。等等...！！这么说是不是有点官方，是不是有点看不懂？
那么好，我来解释下什么是解释性语言。简单来说，我们语言可以分为两大类解释性语言和编译性语言前者是在代码运行的过程中，将程序翻译成机器语言 所以它没有编译的这道程序，执行效率相对低。而我们熟知的：C、C++、就是编译性的代表。编译一次后续无需编译，效率较高。这时候肯定没有人问：“Java呢，Java属于什么呢？” 好，既然没人问，那么我就来解答一下。
Java属于半编译，半解释类型的语言。因为它运行前需要先编译成class文件，然后代码由jvm虚拟机来解释执行。
- Python可用于多种用途，包括Web开发、数据分析和科学计算、人工智能和机器学习等。
- Python拥有一个广泛的标准库，其中包含各种模块和函数，用于操作文件、网络编程、数据库访问、API调用等。
- Python语言中的缩进非常重要，它决定了代码块的开始和结束。
- Python有许多内置数据类型，包括数字、字符串、列表、元组、字典等。每种数据类型都有其自己的属性和方法。
- 使用函数可以使您编写可重用和可维护的代码。在Python中，您可以使用def关键字定义函数。
- 学习Python的条件语句和循环结构是非常重要的。这些结构允许您根据需要执行代码块，使您的代码更加灵活。
- 对于IO操作，Python提供了标准的输入和输出函数，例如print()和input()。此外，还有许多用于文件操作、网络编程和其他类型的IO的库。
常见方法、函数
- 方法：方法是与对象相关联的函数。例如，字符串对象有许多方法，如
upper()、lower()、replace()等。这些方法可以用于操作字符串的各个方面。 - 函数：函数是一段可重用的代码，它可以在程序中被调用多次。Python提供了许多内置函数，如len()、range()、str()等。
- 控制流：Python中的控制流语句包括if、while和for语句。这些语句允许您根据条件或循环执行代码块，使程序更具灵活性。
- 列表：列表是一种数据类型，它允许您在单个变量中存储多个值。列表可以通过索引访问，可以使用append()函数添加项，可以使用remove()函数删除项等。
- 字典：字典是一种数据类型，它允许您存储键值对。字典可以使用键来访问值，可以使用update()函数添加或更新键值对。
- 文件操作：Python中的文件操作包括打开、读取、写入、关闭和删除文件。您可以使用open()函数打开文件，使用read()函数读取文件，使用write()函数写入文件，使用close()函数关闭文件，使用os.remove()函数删除文件等。
- 异常处理：Python中的异常处理是一种控制流结构，用于处理程序中的错误。当出现错误时，Python会引发异常。您可以使用try、except和finally块来捕获和处理异常。
- 模块和包：Python中的模块和包允许您将代码组织成可重用的块。模块是包含函数、变量和其他代码的文件，而包是一组模块的集合，它们可以从一个文件夹中导入。
如果你想编写 PC端 软件，这又是另一部分知识点。暂且略过。
ok，大概介绍完了。下面我们来细嗦Python的那些私密的小知识点。
函数篇
自定义函数
如果有过编程底子的人应该大概都了解函数的基本概念，以及如何定义函数。
如Java Dart的void JavaScript的var const function 等。 那么在Python里面我们将使用def 这个关键字来定义一个函数。在Python中，函数也是“一等公民”，这意味着它们可以像其他对象（如字符串或数字）一样被传递给其他函数和方法。撰写Python函数通常遵循DRY（“不要重复自己”）的原则。
自定义函数示例
def my_Def():
print("执行了")
# 需要注意的是，Python并不存在使用{} 来限制代码块区域，而是使用“：”冒号换行后的缩进来表示代码块区域，一定要注意。
内置函数
对于Python，内置函数和自定义函数都是非常有用的。内置函数是Python解释器提供的一组函数，它们可以直接使用，不需要额外的导入或安装。其实也很简单。例如我想获取字符串长度就使用len等。
自内置函数示例
def calculate_avg(numbers):
total = sum(numbers)
avg = total / len(numbers)
return avg
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]
avg = calculate_avg(numbers)
print("平均数是:", avg)
常用知识点篇
控制流语句（if、while、for）
控制流语句我们再熟悉不过了，基本上会个if else就无敌了！哈哈。言归正传，Python有三种主要的控制流语句，他们分别是 if语句、 while循环、 for循环
我就简单讲讲吧：if语句是一种条件控制语句 根据不同条件执行不同代码。
if语句示例
if condition:
print('执行A')
else:
print('执行B')
while循环是一种迭代控制语句 用于重复执行一段代码， 直至某些条件不再满足。
while语句示例
while condition:
print('我是永动机')
for循环也是一种迭代控制语句 用于遍历序列，例如列表、字符串、元组等，然后对每个元素执行操作。for语句示例
for i in dataList:
print('dataList里面的每一项是：', i )
数据类型（数字、字符串、列表、元组、字典）
数字 字符串 列表 不陌生吧？1 、"String" 、[]。
- 数字类型是Python中用于存储数字的数据类型。这包括整数（如1、2、3）和浮点数（如1.0、2.5、3.14159）等。
- 字符串是一个由字符组成的序列，用于表示文本信息。可以使用单引号（'）或双引号（"）创建字符串。
- 列表是一种有序的、可变的数据类型，用于存储一系列相同或不同类型的元素。列表使用方括号（[]）进行创建
那么，什么是元组？什么是字典呢？ - 元组，它是一种有序的，不可变的数据类型，用于储存
一组对象元组使用括号创建(())并且可执行类似列表的操作方法。 - 字典，字典是Python中的映射类型，它包含键值对的集合。字典使用大括号（{}）进行创建，并可以通过键来访问对应的值，类似于哈希表或关联数组。
元组、字典示例
#定义一个元组
tuplel = (1,2,3,4,5)
#访问元组中的元素
print(tuplel[0]) # 输出：1
# 遍历元组中的元素
for item in tuple1:
print(item)
# 元组的元素不可更改 # tuple1[0] = 10
# 这会导致TypeError
#如果要修改，请把他转为列表才可以
list1 = list(tuple1)
# 字典------------
# 定义一个字典
dict1 = {
'name': 'John', 'age': 25, 'city': 'New York'}
# 访问字典中的元素
print(dict1['name']) # 输出结果为：John
# 更新字典中的元素
dict1['age'] = 30
# 添加新元素到字典中
dict1['country'] = 'USA'
文件操作（打开、读写、关闭、删除）
在Python中，文件操作是非常常见的任务之一。所以小伙伴们，不要妄想你们可以逃过这一关。
学不完，学不完，根本学不完！
首先我们先学习如何
一、打开文件，很简单，通过open方法，如：file = open("filename.txt", "r") 第一个参数我就不多解释，第二个参数“r”是什么意思呢？“r”是打开文件的模式，表示只读。其他打开文件的模式包括“w”（只写）和“a”（追加）等。
二、读取和写入，也很简单。使用文件自带的对象read() 和 write()方法来读取和写入文件内容。content = file.read()
可以使用write()方法将文本写入文件中 file.write("Hello World!") 完事后要记得 file.close()
三、删除文件，可以使用Python的os模块来操作，如os.remove("filename.txt") 对了，，要记得导入！！import！！
异常处理（try、except、finally）
异常处理，这个是我们完美程序员必备技能。别问为什么！！
我就是因为没处理异常的吸管，导致后台服务出故障，大半夜的起来抹黑修复呜呜呜。
Python的异常处理和其他语言相差不大，基本一样。都是使用 try、except 和 finally来处理。
处理异常示例
try:
# 打开文件并读取内容
file = open("test.txt", "r")
content = file.read()
print(content)
except IOError:
# 文件不存在或无法读取
print("无法打开文件")
finally:
# 关闭文件
file.close()
模块和包
在Python中，模块是一个包含定义、函数和语句等的Python文件。这些模块有助于将Python代码组织成逻辑单元，并根据需要进行重用。一些Python自带的模块（如sys、os和math等）用于处理常见任务，而其他模块可以从Python Package Index（PyPI）中下载和安装，以满足特定需求。
示例
import sys
print(sys.version)
#---------------------
from math import pi
print(pi)
Python的标准库和常用第三方
标准库
标准库几乎集合了我们常用的各种需求包括但不限于 文件处理、字符串操作、数学计算、网络通信和多线程编程等。
- os模块：提供了与操作系统交互的函数，如文件操作、目录操作等。
- sys模块：提供了一些与Python解释器和系统交互的变量和函数，如命令行参数、退出Python程序等。
- math模块：提供了一些数学计算函数，如三角函数、对数函数、幂函数等。
- random模块：提供了生成伪随机数的函数。
- re模块：提供了正则表达式支持。
- datetime模块：提供了日期和时间处理函数，如计算日期时间差、生成日期时间格式字符串等。
- json模块：提供了操作JSON数据的函数，如JSON解析和构建等。
- pickle模块：提供了将Python对象序列化和反序列化为二进制数据的函数。
- socket模块：提供了网络通信功能，如创建和连接套接字、发送和接收数据等。
- threading模块：提供了多线程编程支持。
常用第三方库
Python的第三方库是非常强大的！鸡(坤)本上覆盖了所有的领域和 用例。
- NumPy：提供了多维数组和矩阵操作的函数，是科学计算和数据分析中常用的库。
- Pandas：提供了数据结构和数据分析工具，用于处理和分析数据，如数据清理、数据合并、数据可视化等。
- Matplotlib：提供了创建统计图表的函数，可用于绘制曲线图、散点图、直方图、饼状图等。
- scikit-learn：提供了机器学习的相关算法和数据集，可用于分类、聚类、回归等任务。
- TensorFlow：提供了深度学习算法和框架，可用于图像识别、自然语言处理、语音识别等任务。
- PyTorch：也是提供了深度学习框架，是近年来发展非常迅速的库之一。
- Flask和Django：用于Web应用程序的框架，提供了路由、请求处理和模板引擎等功能。
- Requests：用于发送HTTP请求和处理响应的库。
- BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档的库。
- OpenCV：提供了计算机视觉相关的函数和工具，常用于图像处理、特征提取和对象识别等任务。
数据分析篇
Python的数据分析库和工具
Python在数据分析领域中非常受欢迎，拥有大量的数据分析库和工具。我可以举例子一些常用的Python数据分析库和工具NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等。其中Scikit-learn提供了机器学习的相关算法和数据集，可用于分类、聚类、回归等任务。
Python的数据清洗和转换
- Scrapy：用于抽取、爬取和处理结构化的Web数据的Python框架。
- SciPy：提供了科学计算和统计分析的函数，如傅里叶变换、积分、概率分布等.
- Pandas：提供了一组强大的数据结构和函数，用于数据清洗、处理和分析，如数据缺失值处理、数据重组和PySpark：用于大规模数据处理和机器学习的Apache Spark的Python API，提供了分布式计算和数据处理功能。
- PySpark：用于大规模数据处理和机器学习的Apache Spark的Python API，提供了分布式计算和数据处理功能。
总结：文章用于巩固自己知识点的同时，分享技术，传播技术。在这篇文章中，我们介绍了许多Python的基本知识点，包括函数、控制流语句、数据类型、文件操作和模块等等。希望这些信息对您有所帮助，并提醒您继续学习Python的更复杂的技术，以及在实践中使用Python来发现更多的可能性。
最后，我想分享一些我自己学习Python时的经验。首先，尝试编写自己的代码，并不断尝试新的代码示例和小项目。其次，使用在线资源和社区来了解Python中的最新技术和最佳实践。最后，不要害怕犯错误，每个程序员都经历过失败，这是学习的过程中不可避免的。 给自己指定一个需求，然后去完成它吧。你要永远记住：世界上，没有！任何一个！永远解决不了的问题！如果有，并且被你遇上了，你就不需要解决这个问题了。
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