《Python基础》课件

基础Python欢迎来到Python基础教程！本教程旨在为初学者提供Python编程语言的入门知识，帮助你快速掌握基本语法和核心概念简介PythonPython是一种高级编程语言，由Guido vanRossum在1989年创建Python被设计为易于学习和使用，语法简洁易懂Python是一种解释型语言，无需编译即可运行，方便快捷Python是一种开源语言，任何人都可以免费使用和修改的特点Python易学易用开源免费语法简洁，易于理解，学习曲线平缓，适合初学者入门无需付费，可自由使用和修改，拥有庞大的社区支持丰富的库和框架，可以快速构建各种应用，提高开发效率社区活跃，拥有丰富的学习资源和开源库，可以解决各种问题的应用领域Python开发数据科学自动化WebPython广泛用于Web开发，尤其是在后Python是数据分析和机器学习领域的首选Python的简洁语法使其成为编写自动化脚端语言本的理想选择框架如Django和Flask提供了强大功能，NumPy、Pandas和Scikit-learn等库提它可用于自动化各种任务，例如网页抓取、使开发人员能够高效地构建Web应用程序供了强大的数据处理和分析能力系统管理和测试的安装与配置Python下载安装包访问Python官网，下载适用于您的操作系统的安装包运行安装程序双击安装包，按照提示完成安装过程确保勾选“添加到环境变量”选项验证安装打开命令行或终端，输入“python”命令，如果出现Python解释器版本信息，则安装成功配置环境根据您的需求，安装必要的第三方库，例如pip、numpy、pandas等，可以使用pip命令进行安装的命令行交互Python启动解释器Python1在命令行中输入python，回车即可启动解释器交互式模式2解释器提供了一个交互式的环境，允许用户逐行输入代码并立即获得执行结果退出解释器3输入exit或ctrl+z退出解释器命令行交互是Python中最基本的交互方式，为初学者提供了快速学习和测试代码的便捷途径的基本数据类型Python整数浮点数字符串布尔值整数是正数、负数或零，不带浮点数是带有小数点的数字字符串是字符序列，用单引号布尔值表示真或假，用True或小数点或双引号括起来False表示的变量和赋值Python变量命名赋值操作变量名由字母、数字和下划线组使用等号（=）将值赋予变量，例成，首字符不能是数字使用描如a=10Python的赋值操作述性的变量名，提高代码可读性是动态类型，可以随时改变变量的数据类型变量类型Python支持多种数据类型，如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等，在赋值时会自动推断变量类型的运算符Python算术运算符比较运算符12包括加减乘除、取模、幂运算等，用于执行基本的数学操作用于比较两个值的大小关系，例如大于、小于、等于等逻辑运算符赋值运算符34用于组合多个条件判断，例如“与”、“或”、“非”等用于将值赋予变量，例如“=”、“+=”等的流程控制Python循环语句1用于重复执行代码块条件语句2根据条件执行不同的代码流程控制语句3控制代码执行的顺序流程控制语句是Python编程中不可或缺的一部分，它们允许程序根据特定条件执行不同的代码块，并通过循环语句重复执行代码块，从而实现程序的逻辑控制和功能实现的函数Python代码块复用参数传递函数可以将代码块封装为可重用函数可以通过参数传递数据，实的单元，提高代码组织和效率现对不同数据的操作返回值命名空间函数可以返回计算结果，方便在函数定义了自己的命名空间，避其他代码中使用免变量冲突的模块和包Python代码重用组织结构代码管理模块是包含函数、类和变量的Python文件包是一组相关的模块，通过创建目录并包含使用模块和包可以提高代码的可读性、可维，可以被其他程序导入并使用__init__.py文件来定义护性和可重用性的字符串处理Python字符串的创建字符串的拼接使用单引号、双引号或三引号创建字符串三引号用于创建多行字符串使用加号运算符+拼接字符串，或者使用f-string格式化字符串的列表Python序列类型可变性

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22.列表是一种可变序列类型，可以存储不同类型的数据，例如列表中的元素可以被修改、添加和删除，并且可以动态改变整数、字符串、浮点数、其他列表等列表的长度索引访问常见操作

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44.列表中的每个元素都有一个唯一的索引，可以使用索引访问常用的操作包括添加元素、删除元素、修改元素、排序、反特定的元素转、查找元素等的元组Python不可变序列圆括号定义元组是Python中的一种数据结构，元组使用圆括号来定义，元素之间它是一种不可变的序列这意味着一用逗号分隔旦创建了元组，就不能修改其元素索引访问可哈希性可以使用索引访问元组中的元素，索元组是可哈希的，这意味着它们可以引从0开始作为字典的键的字典Python操作可以通过键访问字典中的值，也可以添加、修改、删除键值对字典的内置方法包括`get`、`keys`、`values`、`items`等，可以方便地操作字典定义字典是Python中的一种数据结构，类似于现实生活中的字典，用于存储键值对键必须是可哈希的，例如字符串、数字，而值可以是任意类型的数据的集合Python集合集合是Python中一种无序且不重复的元素集合集合中的元素用花括号{}表示，元素之间用逗号分隔无序集合元素没有特定的顺序，无法通过索引访问唯一性集合中的每个元素都是唯一的，不允许重复元素存在的文件操作Python打开文件1使用`open`函数打开文件，指定文件名和模式模式包括读、写、追加等读写文件2使用`read`、`write`、`readline`等方法读取或写入文件内容关闭文件3使用`close`方法关闭文件，释放资源确保在操作完成后关闭文件的异常处理Python异常类型捕获异常

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22.Python包含多种内置异常类型使用try-except语句捕获异常，如语法错误、运行时错误等，并执行相应的处理逻辑抛出异常自定义异常

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44.使用raise语句手动抛出异常，可以通过继承Exception类创以便程序能够处理错误情况建自定义异常，以满足特定的需求的面向对象Python类和对象封装继承多态类是对象的模板，定义对象的将数据和操作数据的函数捆绑子类继承父类的属性和方法，不同对象对同一个方法的调用属性和方法对象是类的实例在一起，隐藏内部实现细节，实现代码复用，减少重复代码，可以产生不同的行为，提高，拥有类定义的属性和方法提高代码可维护性和安全性编写，提高代码效率代码灵活性和可扩展性的标准库Python广泛的功能代码可重用性Python标准库包含各种模块，涵使用标准库可以提高代码的可重盖广泛的领域，包括文件I/O、用性和效率，避免重复编写相同网络编程、正则表达式、日期和的代码时间处理等等高效率标准库经过优化，提供高效的性能和可靠性，确保代码的稳定性和快速执行的第三方库Python丰富的库代码复用社区支持提供各种功能和工具，例如数据科学、机器避免重复造轮子，提升开发效率和代码质量拥有庞大的社区，提供丰富的文档、教程和学习、web开发等等示例的数据分析PythonPython是数据分析的强大工具，拥有丰富的库和框架数据清洗与准备1整理数据，处理缺失值和异常值，为分析做准备探索性数据分析2使用可视化和统计方法，深入了解数据的结构和特征统计建模3构建预测模型，分析数据背后的关系和规律机器学习4使用机器学习算法，从数据中学习模式，并用于预测或分类Python提供了NumPy、Pandas、Scikit-learn等库，用于数据清洗、可视化、建模和机器学习等任务的数据可视化Python数据可视化库Python提供多种可视化库，例如Matplotlib、Seaborn和Plotly，用于创建各种类型的图表可视化类型Python可视化库支持线形图、散点图、柱状图、饼图、热力图等多种图表类型数据分析可视化方法可以帮助分析数据趋势、模式和异常，从而得出有意义的结论结果呈现可视化结果可以用作报告、演示文稿和数据分析文章的素材，以清晰直观地展示数据的开发Python Web框架1Python拥有丰富的Web开发框架，例如Django和Flask这些框架提供了构建Web应用程序的结构和工具，简化了开发路由过程2Web框架使用路由系统来将URL映射到特定的函数或视图，用于处理用户请求并返回响应数据库3Python与各种数据库系统兼容，例如MySQL、PostgreSQL和MongoDB这些数据库用于存储和管理Web模板引擎应用程序的数据4模板引擎用于生成动态HTML内容，将数据插入到预定义的模板中，以创建响应用户请求的页面API5Python可以轻松构建RESTful API，用于与其他应用程序或服务进行交互，实现数据交换和功能扩展的网络编程Python网络协议1TCP/IP协议族HTTP、FTP、SMTP、DNS等网络库socket库2urllib库requests库网络编程3网络通信网络服务应用场景Web开发4网络爬虫网络游戏Python的网络编程功能强大且易于使用，可以用来构建各种网络应用，例如Web应用、网络游戏、网络爬虫等利用Python的网络编程，可以实现网络通信、网络服务、数据传输等功能的多线程和多进程PythonPython提供了多线程和多进程两种机制来实现并发编程多线程1同一时间执行多个任务，共享内存空间多进程2多个独立进程，拥有独立的内存空间GIL3Python全局解释器锁选择4根据任务特点选择合适机制多线程适用于I/O密集型任务，而多进程适合CPU密集型任务的爬虫编程Python目标网站分析1了解网站结构和数据格式爬虫代码编写2使用Python库抓取数据数据清洗和处理3整理和格式化数据数据存储和分析4将数据存储到数据库或进行分析的自动化脚本Python提高效率1自动化脚本可以帮助您完成重复性任务，解放双手，提高工作效率简化操作2自动化脚本可以将复杂的操作流程简化为简单的代码，易于管理和维护增强灵活性3自动化脚本可以根据您的需求灵活调整，满足不同的工作场景的机器学习Python数据准备收集、清理和预处理数据，为机器学习模型提供高质量的输入模型选择根据问题类型选择合适的机器学习模型，例如回归、分类或聚类模型训练使用准备好的数据训练机器学习模型，使其能够学习数据中的模式模型评估评估训练好的模型的性能，确保其在预测新数据时有效模型部署将训练好的模型部署到生产环境中，用于解决实际问题总结与展望无限可能持续学习应用实践Python拥有庞大的社区和库，支持各种应随着技术的进步，不断学习新的库和框架至将Python知识应用于实际项目中，提升技用领域关重要能，解决问题。