《Python语言概述》课件

《语言概述》Python欢迎来到语言的精彩世界！本课件将带您全面了解语言的方方Python Python面面，从其基本概念、发展历程，到实际应用和未来趋势，助您轻松入门并掌握这门强大而优雅的编程语言让我们一起探索的魅力吧！Python简介Python起源与设计特性与优势由于年底发明，并于年是一种高级、通用、解释型编程语言它支持多种编程Python Guidovan Rossum19891991Python首次发布其设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法，尤其注范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程拥有庞大重使用空白符缩进定义代码块，而不是使用大括号或关键词而活跃的社区，提供了丰富的第三方库，极大地扩展了其功能的发展历程Python1991Python

0.

9.01发布了第一个公开发行版，包括了类、函数、异常处理以及核心数据类型如列表和字典2000Python

2.02引入了列表推导式、垃圾回收机制等重要特性，并开始采用更加开放的开发模式2008Python

3.03这是一个重大升级，为了解决早期设计中的一些问题，引入了许多不兼容的变更例如，print语句改为print函数未来展望4Python持续发展，不断改进性能、增加新特性，并支持新的应用场景活跃的社区保证了其长期生命力的特点Python易于学习1拥有简洁清晰的语法，接近自然语言，使得初学者能够快速上Python手可读性强2强制缩进规范使得代码结构清晰，易于阅读和维护丰富的库3拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖各种应用领域，例如开发Web、数据分析、机器学习等跨平台性4可以在多种操作系统上运行，包括、、等Windows LinuxmacOS的应用领域Python开发数据分析机器学习Web使用、等、等库、Flask DjangoPandas NumPyScikit-learn框架可以快速构建提供了强大的数据处理、Web TensorFlow应用和分析能力等库支持各种PyTorch机器学习算法自动化可以编写脚本实现系统管理、任务调度等自动化操作的编程环境Python安装选择Python IDE从官网下载安装包，并配置环境变量可以选择、、等集成Python PyCharmVS Code Jupyter Notebook开发环境配置环境测试环境安装必要的库和工具，例如、等编写简单的程序，验证环境是否配置成功pip virtualenvPython的基本语法Python变量赋值使用进行赋值，例如“=”x=10数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值等运算符包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等控制语句包括、、等控制语句if forwhile的数据类型Python数值类型文本类型布尔类型整数用于表示整数，例如字符串用于表示文本，使用单引布尔值用于表示真或假，只有两int10,-str bool号或双引号括起来，例如个值和5,0hello,True Falseworld浮点数用于表示小数，例如float

3.14,-

2.5,

0.0复数用于表示复数，例如complex1+2j,-3-4j的变量和常量Python常量常量是其值不能改变的变量在2Python中，通常使用大写字母来表示常量，但变量实际上其值仍然可以被修改常量更多的是一种约定变量是用于存储数据的容器，其值可以1改变变量名需要遵循一定的命名规则，例如不能以数字开头，不能包含空命名规范格等变量名和常量名应该具有描述性，能够3清晰地表达其含义推荐使用驼峰命名法或下划线命名法的运算符Python算术+-*/%**//运算符比较==!===运算符逻辑and ornot运算符赋值=+=-=*=/=%=**=运算符的控制流语句Python语句while语句for用于在条件满足的情况下循环执行代码块语句if用于循环遍历序列中的元素用于条件判断，根据条件是否满足执行不同的代码块的函数Python定义函数调用函数参数传递返回值使用关键字定义函数，可使用函数名加括号调用函数支持位置参数、关键字参数可以使用语句返回函def return以指定参数和返回值，并传递参数、默认参数和可变参数数的结果的模块和包Python包2一个包含多个模块的目录，必须包含文件__init__.py模块1一个包含代码的文件，可以定Python义函数、类和变量导入使用语句导入模块或包，以便使import3用其中的代码的字符串处理Python字符串创建使用单引号或双引号创建字符串字符串操作支持切片、连接、查找、替换等操作字符串格式化使用或方法进行字符串格式化%format常用方法例如、、等strip lowerupper的列表和元组Python列表元组操作列表是可变的序列，可以包含不同类型元组是不可变的序列，可以包含不同类列表支持添加、删除、修改等操作，元的元素使用方括号创建列表型的元素使用圆括号创建元组组则不支持[]的字典Python字典创建使用花括号创建字典，包含键值对{}键值对每个键值对由键和值组成，键必须是唯一的字典操作支持添加、删除、修改、查找等操作常用方法例如、、、等get keysvalues items的文件处理Python打开文件读取文件1使用函数打开文件，指定文件名使用、或open readreadline readlines2和打开模式方法读取文件内容关闭文件写入文件4使用close方法关闭文件，释放资源3使用write或writelines方法写入文件内容的异常处理Python语句try1用于包含可能引发异常的代码块语句except2用于捕获并处理特定类型的异常语句finally3无论是否发生异常，都会执行的代码块的面向对象编程Python类对象继承多态用于定义对象的属性和方法类的实例，具有类定义的属子类可以继承父类的属性和不同类的对象可以响应相同性和方法方法的消息的集成开发环境PythonPyCharm VSCodeJupyterNotebook开发的强大，具有开发的轻量级代码编辑器，通基于的交互式计算环境，适合数据分JetBrains PythonIDE MicrosoftWeb代码自动完成、调试、测试等功能过插件支持开发析和机器学习Python的代码规范Python1PEP8官方推荐的代码风格指南，包括缩进、命名、注释等方面Python缩进2使用个空格进行缩进，不要使用4Tab命名3变量名、函数名使用小写字母和下划线，类名使用驼峰命名法注释4使用清晰的注释解释代码的功能和逻辑的项目结构PythonLICENSE12README.md3setup.py4tests/5package/项目目录结构清晰，有助于代码管理和维护包括项目代码、测试代码、文档、依赖描述文件等的代码测试Python单元测试集成测试系统测试测试单个函数或类的功测试多个模块之间的协测试整个系统的功能能作自动化测试使用工具自动执行测试用例的调试技术Python语句print使用语句输出变量的值，帮助定位问题printpdb自带的调试器，可以在命令行中进行调试Python调试IDE使用提供的调试功能，例如断点、单步执行等IDE的性能优化Python代码优化使用扩展使用编译器C JIT选择合适的数据结构和算法，减少不必将性能瓶颈部分用语言编写，提高执行例如，可以在运行时将C PyPyPython要的计算效率代码编译成本地机器码的并发编程Python多进程使用模块创建多进程程序multiprocessing2，利用多核的优势CPU多线程1使用模块创建多线程程序，threading实现并发执行异步IO3使用模块实现异步，提高密集asyncio IOIO型应用的性能的网络编程Pythonsocket使用模块进行底层网络编程，例如通信socket TCP/IPurllib使用模块进行请求，例如获取网页内容urllib HTTPrequests一个更高级的库，使用更方便HTTPTwisted一个异步网络框架，适合构建高性能的网络应用的图形用户界面PythonTkinter PyQtwxPython自带的库，简单易用基于的库，功能强大，界面美观基于的库，跨平台性好Python GUIQt GUIwxWidgets GUI的数据分析和可视化PythonSeabornNumPy基于的高级可视Matplotlib化库，提供更美观的图表提供多维数组对象，用于数Pandas Matplotlib值计算提供和两用于绘制各种图表，例如折Series DataFrame种数据结构，用于数据清洗线图、散点图、柱状图等、处理和分析的机器学习Python1Scikit-learn2TensorFlow提供各种机器学习算法，例如分类、回归、聚类等开发的深度学习框架，用于构建神经网络模型Google3PyTorch4Keras开发的深度学习框架，易于使用和调试一个高级神经网络，可以运行在或Facebook APITensorFlow之上Theano的深度学习Python神经网络由多个神经元组成的网络，可以学习复杂的模式卷积神经网络用于图像识别和处理循环神经网络用于序列数据处理，例如自然语言处理的自然语言处理PythonSpaCy2一个工业级的库，性能优秀NLPNLTK1一个自然语言处理工具包，提供各种任务的NLP APIGensim用于主题建模和文本相似度分析3的开发Python WebDjango一个高级框架，提供、模板引擎、表单处理等功能Web ORMFlask一个轻量级框架，灵活易用WebTornado一个异步框架，适合构建高性能的应用Web WebFastAPI一个现代、快速（高性能）的框架，基于并带有标准的Web Python

3.6+类型提示的游戏开发PythonPygame RenPy一个用于游戏开发的库，提供图像、声音、一个视觉小说引擎，用于开发游戏AVG输入等功能Panda3D一个游戏引擎，用于开发游戏3D3D的科学计算PythonNumPy1用于数值计算，提供多维数组对象SciPy2提供各种科学计算的函数，例如线性代数、优化、积分等SymPy3用于符号计算，可以进行代数运算的物联网应用Python树莓派传感器Arduino可以使用编写可以使用通过可以使用读取Python Python Python程序控制树莓派的硬件串口与通信，各种传感器的数据，例Arduino，例如控制的硬件如温度、湿度、光照等GPIO Arduino自动化可以使用编写Python程序实现智能家居、智能农业等物联网应用的云计算和大数据PythonAWS可以使用的库操作的Python Boto3AWSAzure Google Cloud各种服务，例如、等EC2S3可以使用Python的Azure SDK操作可以使用Python的GoogleCloudSDKAzure的各种服务，例如虚拟机、存储操作GoogleCloud的各种服务，例如等、等Compute EngineCloud Storage的数据库编程Python连接数据库使用相应的数据库驱动连接数据库，例如、MySQLdb等psycopg2执行语句SQL使用对象执行语句，例如、、cursor SQLSELECT INSERT、等UPDATE DELETE处理结果使用对象获取查询结果，并进行处理cursor关闭连接关闭对象和数据库连接，释放资源cursor的微服务架构Python容器化REST API1使用或等框架构建使用将每个微服务打包成容器，Flask DjangoREST Docker2，提供服务接口方便部署和管理API网关服务发现API4使用API网关统一管理和路由微服务的3使用Consul或Etcd等服务发现工具，请求实现微服务的自动发现的容器技术PythonDocker一个容器化平台，可以将应用及其依赖打包成容器，方便部署和管理Dockerfile用于定义镜像的文本文件，包含构建镜像的指令DockerDocker Compose用于定义和管理多个容器的应用DockerKubernetes一个容器编排系统，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用的实践Python DevOps持续集成持续部署自动化运维使用或等工具自动构使用或等工具自动部使用编写脚本实现自动化运维，Jenkins GitLabCI AnsibleSaltStack Python建、测试和打包代码署代码到服务器例如监控、日志分析等的敏捷开发PythonScrum1一个迭代式的开发框架，强调团队协作和快速反馈看板2一个可视化工作流程的管理工具，可以提高效率和透明度极限编程3一种敏捷开发方法，强调代码质量和测试的持续集成和部署PythonJenkins GitLabCI CircleCI一个开源的持续集成工自带的持续集成一个云端的持续集成工GitLab具，可以自动化构建、工具，与集成紧具，使用方便GitLab测试和部署代码密Travis CI一个开源项目的持续集成工具，与集GitHub成紧密的代码重构Python提取函数将一段代码提取成一个函数，提高代码复用性提取类将一组相关的函数和变量提取成一个类，提高代码组织性重命名将变量名、函数名、类名等修改成更具描述性的名称的设计模式Python单例模式工厂模式1保证一个类只有一个实例用于创建对象，隐藏对象的创建细节2策略模式观察者模式定义一系列的算法，并将每一个算法封4定义对象之间的一对多依赖关系，当一装起来，使它们可以相互替换策略模3个对象的状态发生改变时，所有依赖于式让算法独立于使用它的客户而变化它的对象都会得到通知并自动更新的单元测试Pythonunittest pytest自带的单元测试框架，提供编写和运行测试用例的一个更简洁易用的单元测试框架PythonAPImock coverage用于模拟对象，方便测试依赖外部服务的代码用于统计代码覆盖率，评估测试的充分性的代码文档编写PythonDocstring SphinxRead theDocs使用编写代码文档，可以使用一个文档生成工具，可以将转一个文档托管平台，可以自动构建和发Docstring Docstring等工具生成文档换成、等格式的文档布文档Sphinx APIHTML PDF的开源生态系统PythonPyPI GitHubStack Overflow，用于托管一个代码托管平台，许多项目都托一个问答网站，可以找到许多相关Python PackageIndex Python Python软件包，可以通过安装管在上的问题和答案Python pipGitHub的学习路径Python学习基本语法学习常用库12掌握的基本语法、数据类型、运算符、控制语句等学习常用的库，例如、、、PythonPythonos sysre datetime等学习框架学习数据分析3Web4学习框架，例如、等，可以开发学习数据分析相关的库，例如、、Web FlaskDjango WebPandas NumPy应用等，可以进行数据分析和可视化Matplotlib的就业前景Python开发工程师数据分析师机器学习工程师自动化运维工程师Web使用开发应用，使用进行数据分析和使用开发机器学习模使用编写脚本实现自Python WebPythonPythonPython例如网站、等可视化，为企业提供决策支型，应用于各种领域动化运维，提高运维效率API持的未来发展趋势Python人工智能在人工智能领域应用广泛，未来将继续发展Python大数据在大数据领域也扮演重要角色，未来将有更多应用Python云计算在云计算领域也得到广泛应用，未来将更加普及Python总结与展望是一种功能强大且用途广泛的编程语言，它具有易学易用、代码可读Python性强、拥有丰富的库和社区支持等优点随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，的应用前景将更加广阔无论您是初学者还是有经Python验的开发者，学习和掌握都将为您带来巨大的价值让我们一起拥抱Python，创造更美好的未来！Python。