Python 入门到放弃指南:必须掌握的基础知识

简介: Python 入门到放弃指南:必须掌握的基础知识

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。
    image.png

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。
image.png

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。
AI 代码解读

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)
AI 代码解读

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')
AI 代码解读

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')
AI 代码解读

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 )
AI 代码解读

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'
AI 代码解读

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!
image.png

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()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!!

image.png

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()
AI 代码解读

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)
AI 代码解读

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NumPyPandasMatplotlibScikit-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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