零基础教你如何快速入门Python

【第6节】零基础新手的Python入门实战宝典(五·番外实战篇) —— 利用Python秒解方程 如果你之前看过其他教程,但是发现云里雾里复杂的让你头晕眼花的话,没错,看这里,本系列Python教程专为啥都不会的新手用户打造,放宽心,大胆看,我就是说说书,你就当听听故事,轻松愉快走进编程的大门,“程序设计”不再神秘也不再遥不可及。只要你会最基本的电脑操作(装装软件打打字),读过那么几天书,汉字都认识,英文会那么一点点就够了,包学包会!Let's go! 阅读详情

Python是一种高层次,解释型,交互式和面向对象的脚本语言。

  • Python是解释型的
  • Python是交互式的
  • Python是面向对象的
  • Python是初学者的语言

Python的突出特点包括:

  • 易学
  • 易阅读
  • 易维护
  • 拥有广泛的标准库
  • 交互模式
  • 可移植
  • 可扩展
  • 数据库
  • GUI 程序
  • 可伸缩

Python安装

当前最新源代码,二进制文件,文档,新闻等,可在Python的官方网站找到。

Python 官方网站 : http://www.python.org/

可以从网站下载以下Python文档。文档有 HTML,PDF 和 PostScript 格式。

Python 文档网站 : www.python.org/doc/

Python安装(win7)

在本教程中,我使用的是 python2.7 版本,打开官方网站的下载页面,如下所示:

在这里插入图片描述
下载完成后,双击 python-2.7.10.msi 这个二进制文件并安装,指定安装路径。

第一步:双击 python-2.7.10.msi 安装

在这里插入图片描述
第二步:选择安装路径

在这里插入图片描述
第三步:将 Python 程序添加到“系统环境变量”

第四步:安装完成!

第五步:测试安装结果,点击“开始”,选择" Python(command line)"

到此,Python 的所有设备安装完成!接下来我们就可以编写测试 Python 程序了。

第一个Python程序

交互式模式编程:

调用解释不通过一个脚本文件作为参数,就可以调出以下提示(Linux平台下):

root# python

Python 2.5 (r25:51908, Nov 6 2007, 16:54:01)

[GCC 4.1.2 20070925 (Red Hat 4.1.2-27)] on linux2

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more info.

>>>

在 Python 提示符的右侧输入下列文本并按下回车键:

>>> print "Hello, Python!";

这将产生以下结果:

Hello, Python!

Python标识符

Python标识符是一个用来标识变量,函数,类,模块,或其他对象的名称。标识符是以字母A到Z或a〜z开始后面跟零个或多个字母下划线(_),下划线和数字(0〜9)。

Python不允许标点字符标识符,如@,$和%。Python是一种区分大小写的编程语言。 比如 Manpower 和 manpower 在Python中是两种不同的标识符。

下面是在Python标识符的命名约定:

  • 类名称以大写字母为主,其他的标识符以小写字母为主。
  • 单个前导下划线开始的标识符表示该标识符意味着约定是私有的。
  • 开始是两个前导下划线的标识符表示强烈专用标识符。
  • 如果标识符还具有两个尾随下划线结束时,所述标识符是语言定义的特殊名称。

保留字

下面的列表显示的是在Python的保留字。这些保留字不可以用作常量或变量或任何其它标识符名称。

行和缩进

一个程序员在学习Python时,遇到的第一个注意事项是,Python中不使用括号来表示代码类/函数定义块或流量控制。 代码块由行缩进,这是严格执行表示。

缩进位数量是可变的,但是在块中的所有语句必须缩进量相同。在这个例子中,两个块都很好(没有问题):

if True:

print "True"

else:

print "False"

然而,在这个例子中,第二块将产生一个错误:

if True:

print "Answer"

print "True"

else:

print "Answer"

print "False"

多行语句

在Python语句通常有一个新行表示结束。Python里面,但是,允许使用续行字符(\)表示该行应该继续。例如:

total = item_one + \

item_two + \

item_three

包含在语句[], {}, 或()括号内不能使用续行字符。例如:

days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday',

'Thursday', 'Friday']

在Python中的引号

Python的接受单引号(‘),双引号(“)和三(’''或”“”)引用来表示字符串,只要是同一类型的引号的开始和结束的字符串。

三重引号可以用来横跨多行字符串。例如,下面所有的表示都是合法的:

word = 'word'

sentence = "This is a sentence."

paragraph = """This is a paragraph. It is

made up of multiple lines and sentences."""

在Python中的注释

哈希符号(#)不是一个字符串字母开头,它是一个注释的开始。#之后以及到物理行结束的所有字符都是注释的一部分,Python解释器会忽略它们。

#!/usr/bin/python



# First comment

print "Hello, Python!"; # second comment

这将产生以下结果:

Hello, Python!

注释在一个语句或表达式后的同一行:

name = "Madisetti" # This is again comment

可以注释多行,如下所示:

# This is a comment.# This is a comment, too.# This is a comment, too.# I said that already.

使用空行

仅包含空格,可能带有注释行,被称为一个空行,Python完全忽略它。

在交互式解释器会话,必须输入一个空的物理线路终止多行语句。

在一行上的多个语句

分号(;)允许在单一行上编写多条语句,语句开始一个新的代码块。下面是使用分号示例片断:

import sys; x = 'foo'; sys.stdout.write(x + '\n')

多组语句称为套件

组成一个单一的代码块个别语句组在Python中被称为套件。

组件或复杂的语句,如if,while,def和类,是那些需要一个标题行和套件。

标题行开始语句(用关键字),并终止并显示冒号(:),接着是一行或多行,组成套件。

例子:

if expression :

suiteelif expression :

suite

else :

suite

Python - 变量类型

变量是什么,不是是保留在内存位置用来存储一些值。这意味着,当创建一个变量,它会在内存中保留一些空间。

根据一个变量的数据类型,解释器分配内存,并决定什么样的数据可以存储在保留存储器。 因此,通过分配不同的数据类型的变量,可以存储整数,小数或字符在这些变量中。

给变量赋值

在=操作符的左侧是变量名,在=运算符的右边是存储在变量中的值。例如:

counter = 100 # An integer assignment

miles = 1000.0 # A floating point

name = "John" # A string



print counter

print miles

print name

标准数据类型

Python有五个标准数据类型:

  • 数字
  • 字符串
  • 列表
  • 元组
  • 字典

Python的数字

当分配一个值给创建的 Number 对象。例如:

var1 = 1var2 = 10

Python支持四种不同的数值类型:

  • int (有符号整数)
  • long (长整数[也可以以八进制和十六进制表示])
  • float (浮点实数值)
  • complex (复数)

这里是数字的一些例子:

Python字符串

Python的字符串在引号之间确定为一组连续的字符。

例子:

str = 'Hello World!'



print str # Prints complete string

print str[0] # Prints first character of the string

print str[2:5] # Prints characters starting from 3rd to 6th

print str[2:] # Prints string starting from 3rd character

print str * 2 # Prints string two times

print str + "TEST" # Prints concatenated string

Python 列表

列表是最通用的 Python 复合数据类型。列表包含在方括号 ([]) 内用逗号分隔,包含的各种数据类型的项目。

#!/usr/bin/python



list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]

tinylist = [123, 'john']



print list # Prints complete list

print list[0] # Prints first element of the list

print list[1:3] # Prints elements starting from 2nd to 4th

print list[2:] # Prints elements starting from 3rd element

print tinylist * 2 # Prints list two times

print list + tinylist # Prints concatenated lists

Python 元组

元组是类似于另一列表序列的数据类型。元组中由数个逗号分隔每一个值。 不像列表,元组中括号括起来。

元组可以被认为是只读的列表。

tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )

tinytuple = (123, 'john')



print tuple # Prints complete list

print tuple[0] # Prints first element of the list

print tuple[1:3] # Prints elements starting from 2nd to 4th

print tuple[2:] # Prints elements starting from 3rd element

print tinytuple * 2 # Prints list two times

print tuple + tinytuple # Prints concatenated lists

Python字典

Python的字典是哈希表类型。它们运作就像关联数组或类似在Perl中的哈希,由键值对组成。

tinydict = {'name': 'john','code':6734, 'dept': 'sales'}

print dict['one'] # Prints value for 'one' key

print dict[2] # Prints value for 2 key

print tinydict # Prints complete dictionary

print tinydict.keys() # Prints all the keys

print tinydict.values() # Prints all the values

关于Python技术储备

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。最后大家分享一份全套的 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所有方向的技术点做的整理,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。在这里插入图片描述

二、Python必备开发工具

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三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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四、Python视频合集

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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五、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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六、Python练习题

检查学习结果。
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七、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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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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【Python零基础到入门】Python专栏简介

本文章是【Python零基础到入门】专栏的一个简单介绍 目前网上的Python学习文章 和 视频 等资源有很多 本专栏的 目的 是针对之前只听说过Python但是没有经过系统学习的小伙伴 所以该系列的文章核心目的就是让我们能够快速学习Python的知识

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【Python零基础快速入门系列 | 02】一文快速掌握Python基础语法

Python最核心的优势就是:它是一个拉皮条的,自己不干活(不具体实现,搭框架),让别人干活(Python调用其它语言的实现库)

机器未来的博客 1259

零基础的爬虫教程,一文快速入门Python爬虫——推一下我的一篇Chat

之前就打算写个爬虫教程,不过出于多种原因(工作、学习、生活各方面因素,但我觉得最主要原因是懒?),写了三篇博文之后,已经断更很久了…… 后来,看到优快云在推GitChat,一时兴起,准备写个Chat,内容的话,选择了Python爬虫的入门教程。林林总总写了三万多字,个人认为讲得很清晰了,比较适合零基础、或基础薄弱的同学快速入门Python爬虫。只通过这篇文章,完全能达到入门Python爬虫的目的...

笔墨留年。 2884

python快速编程入门笔记,《python编程快速上手》

零基础python入门书籍推荐读哪些书?很多Python 初学者都希望有经验的资深人士能推荐一些入门书籍,于是你就会搜到有网友推荐的超长的入门书单,然而这简直跟没推荐一样。这些书籍并不适合初学者,对于零基础学员看到各种代码就已经头大了python简单代码画皮卡丘。小编整理了一些适合小白学习的零基础python入门书籍分享给大家。(文末送福利,限领50份)Python所有方向的技术点做的整理,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。

Night368的博客 922

python零基础入门书籍pdf,python3.6从入门到精通pdf

通过自学编程,感觉到基础知识很重要,越到后面越能发现这一点,光记住是不行的,还要灵活运用,要多调试代码,计算机就是一个不断练习,不断遇到问题,解决问题的工种,要根据实际的业务能想到对应的语法,实际项目和应用最重要。不足的地方在于有些例子陈旧了。《网络是怎样连接的》以探索之旅的形式,从在浏览器中输入网址开始,一路追踪了到显示出网页内容为止的整个过程,以图配文,讲解了网络的全貌,并重点介绍了实际的网络设备和软件是如何工作的。《网络是怎样连接的》,计算机网络图解趣味版,中文PDF,362页,带目录,文字可复制。

chatgpt001的博客 1070

零基础Python入门:从新手到高手的快速通道

零基础Python入门:从新手到高手的快速通道 【下载地址】零基础Python入门-课件与代码整合包 本资源包包含了:- **课件**:详细讲解Python基础知识,涵盖变量、数据类型、控制结构、函数、模块等核心概念。- **代码示例**:每一个理论知识点都有对应的实践代码,让你在动手操作中加深理解。- **案例分析**...

gitblog_09804的博客 822
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Python_金钱豹
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