一篇文章掌握Python的80%：从入门到自动化-优快云博客

基础语法

学习Python首先要从其基础语法开始。Python的语法简洁清晰，适合编程新手学习。下面将介绍Python中的一些基础概念和操作。

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变量和数据类型

在Python中，你可以轻松定义变量来存储各种类型的数据：

number = 10               # 整型float_number = 10.1       # 浮点型name = "John Doe"         # 字符串is_student = True         # 布尔类型

列表和字典

列表（List）和字典（Dictionary）是Python中非常强大的数据结构：

# 列表fruits = ["apple", "banana", "cherry"]print(fruits[0])  # 输出apple
# 字典person = {"name": "John", "age": 30}print(person["name"])  # 输出John

循环和条件

Python中的循环和条件判断同样简单易懂：

# for循环for fruit in fruits:    print(fruit)
# if条件判断if person["age"] > 20:    print(person["name"] + " is an adult.")

常用库介绍

Python的强大功能很大程度上得益于其众多的第三方库。

NumPy

NumPy是Python进行科学计算的基础包，特别适用于进行矩阵和数组的操作。

import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])print(a)

Pandas

Pandas是Python中用于数据分析和处理的强大工具，特别适合处理结构化数据。

import pandas as pddata = {'Name': ['John', 'Anna'], 'Age': [28, 22]}df = pd.DataFrame(data)print(df)

Requests

Requests是Python中一个简单易用的HTTP库，用于发送网络请求。

import requestsresponse = requests.get('https://www.example.com')print(response.text)

应用实例

数据分析

Python在数据分析领域的应用非常广泛，特别是Pandas库的使用让数据处理变得简单快捷。下面是一个简单的数据分析示例：

import pandas as pd
# 加载数据data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据探索print(data.describe())
# 数据过滤filtered_data = data[data['Age'] > 30]
print(filtered_data)

网络爬虫

利用Python进行网络爬虫是一项非常有趣且实用的技能。下面是使用Requests和BeautifulSoup进行简单网页内容抓取的例子：

Python网络爬虫

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
URL = 'http://example.com'page = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
# 假设我们要获取页面中所有的标题titles = soup.find_all('h1')for title in titles:    print(title.text)

自动化任务

Python也可以用来执行各种自动化任务，比如自动发送电子邮件、自动化办公文档处理等。这里展示一个使用Python发送电子邮件的简单示例：

Python自动化

import smtplibfrom email.mime.text import MIMETextfrom email.header import Header
sender = 'your@email.com'receivers = ['receiver@email.com']
message = MIMEText('Python 邮件发送测试...', 'plain', 'utf-8')message['From'] = Header("Python教程", 'utf-8')message['To'] = Header("测试", 'utf-8')
subject = 'Python SMTP 邮件测试'message['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')
try:    smtpObj = smtplib.SMTP('smtp.email.com')    smtpObj.sendmail(sender, receivers, message.as_string())    print("邮件发送成功")except smtplib.SMTPException:    print("Error: 无法发送邮件")