Python入门之基础语法完全指南(新手必看版)

Windows与Linux安装miniconda并启动python项目及指令 官方介绍:Miniconda 是 conda 的免费最小安装程序。它是 Anaconda 的一个小型引导版本,仅​​包含 conda、Python、它们都依赖的包以及少量其他有用的包(例如 pip、zlib 等)。如果您需要更多软件包,请使用该 命令从 Anaconda 公共存储库或其他渠道(例如 conda-forge 或 bioconda)默认提供的数千个软件包中进行安装。minicoda下载地址最好挂个梯子。如果你需要指定版本的conda,可以在这里下载历史版本的miniconda。 阅读详情

一、为什么说Python是语法最友好的语言?

作为一个教过上千名学员的Python老司机(真的被问过各种奇葩问题),我发现Python的语法设计简直是程序界的"傻瓜相机"!它用最直观的方式教会计算机理解人类思维,不信你看:

# 其他语言打印三句话可能要写三行
print("Hello")
print("World")
print("!")

# Python一行搞定(用三元组解包)
print("Hello", "World", "!", sep="\n")

是不是感觉像在说人话?但别被这简单外表骗了!Python语法里暗藏玄机的地方可不少(掉坑预警)…

二、必须刻进DNA的6大基础语法点

1. 变量命名潜规则(老鸟才知道的坑)

  • 大小写敏感:age ≠ Age ≠ AGE
  • 允许中文变量名但别作死:价格 = 99(同事会打人)
  • 禁用保留字:别用class、def这些当变量名(会报错到你怀疑人生)
  • 推荐蛇形命名法:user_name而不是userName

2. 数据类型全家福(附防坑指南)

类型栗子🌰易错点
整数 intage = 18除法会变浮点数 3/2=1.5
浮点 floatprice = 9.9别用==比较浮点数
字符串 strname = "派森"单双引号混用会出bug
列表 listnums = [1,2,3]切片是左闭右开区间
字典 dictuser = {"name": "Tom"}键必须不可变类型
布尔 boolis_adult = True注意首字母大写

3. 三大流程控制(附经典错误案例)

if语句的隐藏BUG
# 错误写法(新手必犯!)
if 18 < age < 60:
    print("可以工作")

# 正确姿势(计算机只认and)
if age > 18 and age < 60:
    print("可以工作")
for循环的骚操作
# 常规写法
for i in range(5):
    print(i)

# 反向输出(装逼必备)
for i in range(4, -1, -1):
    print(i)  # 输出4 3 2 1 0
while的死亡陷阱
# 作死循环(千万别试!)
while True:
    print("CPU要炸了!")
    
# 安全写法
count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1  # 忘了这行就GG

4. 函数编写三要素

def 计算BMI(体重, 身高):
    """
    参数说明:
    体重 - 单位千克
    身高 - 单位米
    """
    bmi = 体重 / (身高 ** 2)
    return round(bmi, 1)  # 保留1位小数

# 调用示例(记得传参顺序)
print(计算BMI(70, 1.75))  # 输出22.9

5. 模块导入的三种姿势

# 常规导入
import math
print(math.sqrt(9))  # 3.0

# 别名大法(处理长模块名)
import numpy as np

# 精准导入(节省内存)
from random import randint
print(randint(1,10)) 

6. 异常处理保命指南

try:
    age = int(input("请输入年龄:"))
except ValueError:
    print("输数字啊大哥!")
else:
    print(f"您输入的年龄是:{age}")
finally:
    print("程序结束")  # 无论是否出错都会执行

三、新手必犯的5大语法错误(附解决方案)

  1. 缩进引发的血案
# 错误写法
def test():
print("忘记缩进")  # 报错!

# 正确姿势
def test():
    print("缩进4个空格")
  1. 字符串拼接陷阱
age = 18
# print("我今年" + age + "岁")  # 报错!
print(f"我今年{age}岁")  # f-string大法好
  1. 可变类型作死操作
# 列表当默认参数的坑
def add_item(item, items=[]):
    items.append(item)
    return items

print(add_item(1))  # [1]
print(add_item(2))  # [1,2] 惊不惊喜?
  1. is和==的量子纠缠
a = 256
b = 256
print(a is b)  # True

x = 257
y = 257
print(x is y)  # False(解释器的小秘密)
  1. 循环修改列表的鬼打墙
nums = [1,2,3,4]
# 错误示范
for num in nums:
    if num % 2 == 0:
        nums.remove(num)  # 结果可能是[1,3]

# 正确姿势
nums = [num for num in nums if num % 2 != 0]

四、内行人常用的语法糖(装逼必备)

1. 海象运算符(Python3.8+)

# 传统写法
n = len([1,2,3])
if n > 2:
    print(n)

# 炫酷写法
if (n := len([1,2,3])) > 2:
    print(n)

2. 字典合并操作符

dict1 = {"a": 1}
dict2 = {"b": 2}
print(dict1 | dict2)  # {'a':1, 'b':2}

3. 列表推导式进阶

# 生成矩阵
matrix = [[i*j for j in range(1,4)] for i in range(1,4)]
# [[1,2,3], [2,4,6], [3,6,9]]

五、从入门到精通的进阶路线

  1. 语法基础(1-2周)

    • 完成官方教程的"基础知识"部分
    • 每天写10个语法练习题
  2. 项目实战(1个月起)

    • 开发计算器程序
    • 制作通讯录管理系统
  3. 深入原理(持续学习)

    • 学习《流畅的Python》
    • 研究CPython源码

最后送大家一句话:代码不是背出来的,是敲出来的! 我当年把键盘都敲包浆了才练就现在的水平,你准备好让键盘冒烟了吗?🔥

Windows报无法成功完成操作,因为文件包含病毒或潜在的垃圾软件的解决方法 Windows报无法成功完成操作,因为文件包含病毒或潜在的垃圾软件的解决方法 在Windows的搜索框中输入Windows安全中心,搜索到后将其打开 点击病毒和威胁防护将鼠标移动到Microsoft Defender防病毒选项处,将定期扫描打开 下滑找到管理设置 先关闭篡改防护,再点击添加或删除排除项 先点击添加排除项,再点击文件,选择报出异常的文件,将其添加到排除项中,过程中会存在跳框确认,皆点击确定,完成后就可以运行报无法成功完成操作,因为文件包含病毒或潜在的垃圾软件异常的文件 阅读详情

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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小白入门指南➖基础语法

想要使用Python语言编写程序,我们必须下载Python安装包并配置Python环境, Python版本是:3.10.4(发布于2022年3月24日) 本次笔记就基于3.10.4版本进行学习

DEVELOPERAA的博客 1775

新手小白的Python入门指南

Python是**面向对象**的脚本语言。【面向对象:问题分解为各对象,描述某事物在解决问题步骤中的行为】这一部分是小编认为最为重要的部分。学习不是漫无目的,或许短期内你通过视频会从一无所知到可以模仿,但要真正入门,还需要定期反思,总结经验。这里小编总结了自己认为学习Python包括其他语言的一些方法,希望对你有帮助~明确**目标**:这个目标分为两个方面。一个是长远目标,也就是你学习Python是为了什么。一个是短期目标,也就是每天或者每个周你要学习到什么地方,什么程度。

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networknomad
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