Python 学习入门(0)—— 简明教程

本教程旨在帮助初学者快速掌握Python编程基础,通过简洁的语言和循序渐进的方式讲解Python核心概念,包括数据类型、控制结构、函数及面向对象等,并介绍了Python标准库的基本使用。

朋友问我怎么能快速地掌握Python。 我想Python包含的内容很多,加上各种标准库,拓展库,乱花渐欲迷人眼,就想写一个快速的Python教程,一方面 保持言语的简洁,另一方面循序渐进,尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外,我在每一篇中专注于一个小的概念,希望可以让人可以在闲暇时很快读完。 

小提醒 
1. 教程将专注于Python基础,语法基于Python 2.7,测试环境为Linux, 不会使用到标准库之外的模块。 
2. 我将专注于Python的主干,以便读者能以最快时间对Python形成概念。 
3. Linux命令行将以 $ 开始,比如 $ls, $python 
4. Python命令行将以 >>> 开始,比如 >>>print 'Hello World!' 
5. 注释会以 # 开始 

建议 
1. 将教程中的命令敲到Python中看看效果。 
2. 看过教程之后,可以进行一些练习。 

=============================================== 

Python基础01 Hello World! 

Python基础02 基本数据类型 

Python基础03 序列 

Python基础04 运算 

Python基础05 缩进和选择 

Python基础06 循环 

Python基础07 函数

Python基础08 面向对象的基本概念

Python基础09 面向对象的进一步拓展 

Python基础10 反过头来看看



Python进阶01 词典 

Python进阶02 文本文件的输入输出 

Python进阶03 模块 

Python进阶04 函数的参数传递 

Python进阶05 循环设计 

Python进阶06 循环对象 

Python进阶07 函数对象 

Python进阶08 错误处理 

Python进阶09 动态类型 


Python快速教程总结

Python补充01 序列的方法

Python补充02 Python小技巧

Python补充03 Python内置函数清单

Python补充04 Python简史

Python补充05 字符串格式化 (%操作符)

Python补充06 Python之道

 

在大家的支持下,基本上完成了快速教程的连载。我从这个过程中学到很多内容。在Python的基础之后,Python标准库自然成为下一个挑战。Python标准库的重要性在于: 
1) 它是Python的一部分。 
2) Python的哲学是一个问题只有一个最好的解决方法,这些标准库就为相应的问题提供了一个标准的解决方案。 
3) 许多重要Python项目,比如Django, Numpy, 也都需要借用标准库。了解标准库是继续学习的前提。 

希望以此抛砖引玉,向大家学习。 

Python标准库的学习的主要难度在于,需要一定的操作系统的基础知识。我之前读到的Python标准库的相关教程中,都有一个共同的问题,就 是假设你已经对操作系统和网络基础有所了解。当然,如果是在系统方面经验丰富就好,但是如果很生疏,那么学习Python标准库就有很大的困难。然而,全面地学习系统知识需要大量的精力和时间。出于此,我也增加一个Linux系统相关的贴,主要用于讨论Linux的基本概念和体系。这些概念和体系可以构成一个基本的框架,了解之后,可以比较从容地学习Python标准库。你也可以选择继续读标准库,直到需要补充这些知识的时候,根据Python标准库中给出的链接,来阅读这些系统相关的文章。 Linux概念与体系

Python标准库——走马观花

Python标准库的学习准备

 

Python标准库01 正则表达式 (re包)

Python标准库02 时间与日期 (time, datetime包)

Python标准库03 路径与文件 (os.path包, glob包)

Python标准库04 文件管理 (部分os包,shutil包)

Python标准库05 存储对象 (pickle包,cPickle包)

Python标准库06 子进程 (subprocess包)

Python标准库07 信号 (signal包)

Python标准库08 多线程与同步 (threading包)

Python标准库09 进程信息 (部分os包)

Python标准库10 多进程初步 (multiprocessing包)

Python标准库11 多进程探索 (multiprocessing包)

Python标准库12 数学与随机数 (math包,random包)

Python标准库13 循环器 (itertools)


Python在网络方面有很多应用,无论是作为服务器端提供HTTP服务(比如豆瓣),还是作为客户端抓取网页。Python提供了到操作系统的 socket的接口,可以直接对socket编程。此外还有各个高级包可以实现不同的网络功能。然而,Python网络应用的最大优势在于Python所融合的自身优点,比如说语法简单,可读性高,有强大的脚本功能,这些让Python的开发者可以迅速开发出优秀的网络产品。 
这里将只限Python标准库中提供的网络包。 

Python网络01 原始Python服务器

Python网络02 Python服务器进化 

到现在为止,如果你一直在跟随Python教程,我预期你已经可以写出一些有用的Python程序(甚至于比较大型的程序)。如果你已经达到了自己的目的,我想你的Python学习已经可以告一段落。(恭喜你) 当然,我会继续补充一些之前部分的内容,比如一些标准库的包,比如更多的Python网络应用等等。 

在下面的部分中,我想深入讨论Python的体系。Python的语法很丰富,但这些语法都是建立在一个很简单的对象模型基础上的。这一部分的内 容并不是使用Python所必须的。但如果你不满足于一个Python使用者的定位,从事一些Python开发(比如制作Python工具,比如写一个框架),你会希望对这一对象模型有进一步的了解。此外,我也会在这一部分补充说明前面遗留的一些话题。 

Python深入01 特殊方法与多范式

Python深入02 上下文管理器

Python深入03 对象的属性

Python深入04 闭包

Python深入05 装饰器 



参考推荐:

简明 Python 教程

Python快速教程

The Python Tutorial

python tutorial spoint

转自:http://blog.youkuaiyun.com/ithomer/article/details/8907268
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值