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一、Python3 概述：为什么学 Python？
Python 由 “龟叔” Guido van Rossum 在 1989 年圣诞节期间编写，初衷是打发无聊时光，却意外成为如今最流行的编程语言之一。它与 C 语言（贴近硬件、追求运行速度）不同，是高层次的解释型、交互式、面向对象脚本语言，核心特点如下：
- 解释型：无需编译，直接运行代码（类似 PHP、Perl）；
- 交互式：可在>>>提示符后直接执行代码，即时看到结果；
- 面向对象：支持代码封装在对象中，符合现代编程思想；
- 高可读性：用英文关键字替代复杂标点，语法结构清晰，对初学者友好。
二、第一步：查看 Python 版本
在开始编写代码前，先确认本地 Python 版本。Windows 系统打开 cmd（Win+R输入cmd），执行以下命令：
# 方法1：简洁版本
python -V
# 方法2：完整版本
python --version确保是 Python3.x 版本（Python2 已停止维护）。
三、第一个 Python 程序：Hello World！
学习任何语言，第一个程序几乎都是 “打印 Hello World”。Python 中用print()内置函数实现，它是最常用的内置函数之一，可直接打印对象。
1. 基础用法
# 1. 打印单个字符串
print("Hello World!") # 输出：Hello World!
# 2. 打印多个字符串（逗号分隔，自动加空格）
print("The quick brown fox", "jumps over", "the lazy dog") # 输出：The quick brown fox jumps over the lazy dog
# 3. 打印整数或计算结果
print(300) # 输出：300
print(100 + 200) # 输出：300
print("100 + 200 =", 100 + 200) # 输出：100 + 200 = 300四、输入与输出：和用户交互
除了打印内容，Python 还支持通过input()获取用户输入，再用变量存储。
1. input()获取用户输入
# 提示用户输入名字，并存入name变量
name = input("请输入你的名字：")
# 打印欢迎信息
print("Hello,", name)运行后，终端会显示 “请输入你的名字：”，输入后按回车，会输出Hello, 你的名字。
2. 什么是变量？
变量就像 “容器”，可存储不同类型的数据（字符串、数字等）。比如数学中正方形的边长a：
- 若a=2，面积是a*a=4；
- 若a=3.5，面积是a*a=12.25。
在 Python 中，name就是存储字符串的变量，age可存储整数，非常灵活。
五、Python 数据类型：变量的 “身份标识”
变量能存储不同类型的数据，Python 默认有多种内置数据类型，不同类型支持不同操作。
1. 内置数据类型总览
| 数据类型分类 | 具体类型 | 说明 |
| 文本类型 | str | 字符串（如 "Hello"、"Python"） |
| 数值类型 | int | 整数（如 42、-10、0） |
| float | 浮点数（如 3.14、-0.001、2.0） | |
| complex | 复数（如 1+2j，实部 + 虚部，多用于科学计算） | |
| 序列类型 | list | 可变有序序列（如 [1, 2, "apple"]，支持增删改） |
| tuple | 不可变有序序列（如 (1, 2, "banana")，创建后无法修改） | |
| range | 不可变整数序列（如 range(5) 等价于 [0,1,2,3,4]） | |
| 映射类型 | dict | 键值对映射（如 {"name": "Alice", "age": 25}，通过键找值） |
| 集合类型 | set | 可变无序不重复集合（如 {1, 2, 3}，自动去重） |
| frozenset | 不可变无序不重复集合（如 frozenset([1,2])，创建后无法修改） | |
| 布尔类型 | bool | 逻辑值（仅 True 或 False，用于条件判断） |
2. 查看数据类型：type()函数
用type()可快速判断变量的数据类型：
# 定义不同类型的变量
x1 = "Python" # str
x2 = 2024 # int
x3 = 3.14 # float
x4 = [1,2,3] # list
# 查看类型
print(type(x1)) # 输出：<class 'str'>
print(type(x3)) # 输出：<class 'float'>
print(type(x4)) # 输出：<class 'list'>六、Python 运算符：实现数据计算与逻辑判断
运算符是 Python 处理数据的 “工具”，按功能可分为 7 大类，我们结合代码理解核心用法。
1. 算术运算符（数学计算）
| 运算符 | 名称 | 示例 | 结果 | 说明 |
| + | 加法 | 5+3 | 8 | 数字相加 / 字符串拼接 |
| - | 减法 | 10-2 | 8 | 数字相减 |
| * | 乘法 | 4*3 | 12 | 数字相乘 / 序列重复（如"a"*3） |
| / | 除法 | 15/4 | 3.75 | 结果必为浮点数 |
| // | 整除 | 15//4 | 3 | 向下取整（忽略小数） |
| % | 取模 | 15%4 | 3 | 返回余数（常用於判断奇偶） |
| ** | 幂运算 | 2**3 | 8 | 计算指数（2 的 3 次方） |
代码示例：
print(15 // 4) # 输出：3（整除）
print(15 % 4) # 输出：3（取模）
print("Py" * 3) # 输出：PyPyPy（字符串重复）2. 比较运算符（判断大小 / 相等）
| 运算符 | 名称 | 示例 | 结果 |
| == | 等于 | 5==3 | False |
| != | 不等于 | 5!=3 | True |
| > | 大于 | 5>3 | True |
| < | 小于 | 5<3 | False |
| >= | 大于等于 | 5>=5 | True |
| <= | 小于等于 | 5<=3 | False |
代码示例：
age = 18
print(age >= 18) # 输出：True（用于条件判断）3. 逻辑运算符（组合条件）
| 运算符 | 名称 | 示例 | 结果 | 说明 |
| and | 逻辑与 | True and False | False | 全为真才是真 |
| or | 逻辑或 | True or False | True | 一个为真就是真 |
| not | 逻辑非 | not True | False | 取反 |
代码示例：
score = 85
# 判断分数是否在60~100之间
print(score >= 60 and score <= 100) # 输出：True4. 赋值运算符（给变量赋值）
最常用的是=，还有简化写法（如+=、*=）：
x = 5 # 基础赋值：x=5
x += 3 # 等价于x = x+3 → x=8
x *= 2 # 等价于x = x*2 → x=16
print(x) # 输出：165. 运算符优先级（避免逻辑错误）
优先级从高到低（关键记住前 3 个）：
- 括号 ()（优先计算括号内）；
- 幂运算 **；
- 乘除模 *、/、%、//；
- 加减 +、-。
示例：
# 括号改变优先级
print(2 + 3 * 4) # 输出：14（先乘后加）
print((2 + 3) * 4)# 输出：20（先加后乘）七、Python 集合：存储多个数据的 “容器”
Python 有 4 种核心集合类型：列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）、字典（Dictionary），各有特点，适用场景不同。
1. 列表（List）：可变有序，允许重复
用[]定义，是最常用的集合类型，支持增删改查。
基础操作代码：
1. 创建列表（可混合类型）
fruits = ["apple", "banana", "cherry", 5, 3.14]
print(fruits) 输出：['apple', 'banana', 'cherry', 5, 3.14]
2. 访问元素（索引从0开始，负索引从末尾算）
print(fruits[1]) 输出：banana（第2个元素）
print(fruits[-1]) 输出：3.14（最后1个元素）
3. 切片（获取范围元素）
print(fruits[1:3]) 输出：['banana', 'cherry']（从索引1到2，不包含3）
4. 修改元素
fruits[0] = "mango"
print(fruits) 输出：['mango', 'banana', 'cherry', 5, 3.14]
5. 添加元素
fruits.append("orange") 末尾添加
fruits.insert(2, "grape") 索引2处添加
print(fruits) 输出：['mango', 'banana', 'grape', 'cherry', 5, 3.14, 'orange']
6. 删除元素
fruits.remove("banana") 删除指定值
fruits.pop() 删除末尾元素
del fruits[0] 删除指定索引
print(fruits) 输出：['grape', 'cherry', 5, 3.14]
7. 遍历列表
for fruit in fruits:
print(fruit) 依次打印每个元素2. 元组（Tuple）：不可变有序，允许重复
用()定义，一旦创建无法修改（“只读” 列表），适合存储不希望被修改的数据。
基础操作代码：
1. 创建元组（单个元素需加逗号，否则视为普通变量）
t1 = ("apple", "banana", "cherry")
t2 = ("apple",) # 正确：单个元素的元组
t3 = ("apple") # 错误：类型是str
2. 访问元素（和列表一致）
print(t1[1]) # 输出：banana
3. 不可修改（以下代码会报错）
t1[0] = "mango" # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
4. 间接修改：转列表→修改→转元组
t_list = list(t1)
t_list[0] = "mango"
t1 = tuple(t_list)
print(t1) # 输出：('mango', 'banana', 'cherry')3. 集合（Set）：可变无序，无重复
用{}定义，自动去重，适合判断元素是否存在、去重等场景。
基础操作代码：
# 1. 创建集合（自动去重）
s = {"apple", "banana", "cherry", "apple"}
print(s) # 输出：{'apple', 'banana', 'cherry'}（无序，去重）
# 2. 检查元素是否存在
print("banana" in s) # 输出：True
# 3. 添加元素
s.add("orange") # 单个添加
s.update({"grape", "mango"}) # 多个添加
print(s) # 输出：{'apple', 'banana', 'cherry', 'orange', 'grape', 'mango'}
# 4. 删除元素（remove不存在会报错，discard不会）
s.remove("banana")
s.discard("pear") # 无pear，不报错
print(s) # 输出：{'apple', 'cherry', 'orange', 'grape', 'mango'}4. 字典（Dictionary）：可变无序，键值对映射
用{key: value}定义，通过 “键” 快速查找 “值”，键唯一，值可重复，是存储结构化数据的首选。
基础操作代码：
# 1. 创建字典
person = {
"name": "Alice",
"age": 25,
"city": "Beijing"
}
print(person) # 输出：{'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'Beijing'}
# 2. 访问值（通过键名或get()）
print(person["name"]) # 输出：Alice
print(person.get("age"))# 输出：25
# 3. 修改值
person["age"] = 26
print(person) # 输出：{'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'Beijing'}
# 4. 添加键值对
person["job"] = "Engineer"
print(person) # 输出：{'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
# 5. 遍历字典（键、值、键值对）
for key in person:
print(key) # 打印所有键：name, age, city, job
for value in person.values():
print(value) # 打印所有值：Alice, 26, Beijing, Engineer
for key, value in person.items():
print(f"{key}: {value}") # 打印键值对八、条件判断：让程序 “做选择”
计算机能自动化任务，核心是能做条件判断。Python 用if、elif、else实现，语法依赖缩进（4 个空格）。
代码示例：根据年龄判断录取结果
# 获取用户输入的年龄（注意：input()返回str，需转int）
age = int(input("请输入你的年龄："))
# 条件判断
if age >= 18:
print("录取成功") # 年龄≥18，执行这里
elif age < 0:
print("输入有误，请输入正确年龄") # 年龄<0，执行这里
else:
print("录取失败") # 其他情况（0≤年龄<18），执行这里关键注意点：
- 条件后必须加冒号 :；
- 缩进决定代码块归属（同一缩进是同一代码块）；
- if 从上往下判断，满足一个条件后，后续elif/else不再执行。
九、循环：让程序 “重复做”
当需要重复执行某段代码时，用循环效率更高。Python 有while和for两种循环。
1. while 循环：条件为真就执行
# 示例1：打印1~6
i = 1
while i < 7:
print(i)
i += 1 # 必须更新变量，否则无限循环
# 输出：1 2 3 4 5 6
# 示例2：密码验证（直到输入正确）
password = ""
while password != "123456":
password = input("请输入密码：")
print("密码正确！")2. for 循环：遍历序列（更常用）
# 示例1：遍历列表
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:
print(fruit) # 输出：apple banana cherry
# 示例2：遍历字符串
for char in "Python":
print(char) # 输出：P y t h o n
# 示例3：用range()生成序列（range(起始, 结束, 步长)）
for i in range(0, 10, 2):
print(i) # 输出：0 2 4 6 8（步长2，不包含10）
# 示例4：嵌套循环（adj和fruits的所有组合）
adj = ["red", "big", "tasty"]
for a in adj:
for f in fruits:
print(a, f) # 输出：red apple, red banana... tasty cherry3. break 与 continue（控制循环）
- break：立即退出循环；
- continue：跳过当前迭代，进入下一次。
# break示例：i=3时退出
i = 1
while i < 7:
print(i)
if i == 3:
break
i += 1
# 输出：1 2 3
# continue示例：跳过i=3
i = 0
while i < 7:
i += 1
if i == 3:
continue
print(i)
# 输出：1 2 4 5 6 7十、函数：减少重复代码，提高复用性
当一段代码需要多次使用时，封装成函数是最佳选择。比如计算圆的面积，无需每次写πr²，调用函数即可。
1. 定义与调用函数
用def关键字定义函数，语法：def 函数名(参数): 函数体 return 返回值。
# 示例1：计算圆的面积（用numpy的π，需先安装：pip install numpy）
import numpy as np
def circle_area(r):
"""计算圆的面积（r：半径）"""
return np.pi * r ** 2 # 返回面积
# 调用函数
area1 = circle_area(2) # 半径2
area2 = circle_area(5) # 半径5
print(f"半径2的圆面积：{area1:.2f}") # 输出：12.57
print(f"半径5的圆面积：{area2:.2f}") # 输出：78.54
# 示例2：返回多个值（实际返回元组，可拆解）
def move(x, y, step):
"""计算移动后的坐标（x,y：初始坐标，step：步长）"""
nx = x + step
ny = y + step
return nx, ny # 返回两个值
# 拆解返回值
new_x, new_y = move(10, 20, 5)
print(new_x, new_y) # 输出：15 252. 函数参数类型
Python 函数参数灵活，支持多种类型：
- 位置参数：按顺序传递（如circle_area(r)中的r）；
- 默认参数：给参数设默认值，调用时可省略（如def power(x, n=2):，n默认 2）；
- 可变参数：参数个数可变，用*表示（如def calc(*numbers):，可传任意个数字）；
- 关键字参数：用**表示，接收键值对（如def person(name, age, **kw):，可传city="Beijing"）。
3. 递归函数：自己调用自己
递归函数是在函数内部调用自身，适合解决有 “重复子问题” 的场景（如阶乘、斐波那契数列）。
# 示例：计算n的阶乘（n! = 1×2×3×...×n）
def fact(n):
if n == 1: # 终止条件（避免无限递归）
return 1
return n * fact(n-1) # 递归调用
print(fact(5)) # 输出：120（5! = 5×4×3×2×1）十一、Lambda 函数：简洁的匿名函数
Lambda 是 “匿名函数”，语法简洁，仅能写一个表达式，适合临时使用的简单函数。
语法与示例
# 语法：lambda 参数: 表达式（自动返回结果）
# 示例1：计算a+10
add10 = lambda a: a + 10
print(add10(5)) # 输出：15
# 示例2：计算a*b
multiply = lambda a, b: a * b
print(multiply(3, 4)) # 输出：12
# 示例3：作为其他函数的参数（常用场景）
def my_func(n):
return lambda a: a * n # 返回Lambda函数
# 创建“翻倍”和“三倍”函数
double = my_func(2)
triple = my_func(3)
print(double(10)) # 输出：20（10×2）
print(triple(10)) # 输出：30（10×3）十二、类与对象：面向对象编程基础
Python 是面向对象语言，“类（Class）” 是对象的 “蓝图”，“对象” 是类的实例（比如 “Person” 是类，“Alice” 是对象）。
1. 创建类与对象
# 1. 定义类（用class关键字）
class Person:
# __init__()：构造方法，创建对象时自动执行（初始化属性）
def __init__(self, name, age):
self.name = name # self：当前对象的引用，必写
self.age = age
# 定义对象方法
def say_hello(self):
print(f"Hello, 我是{self.name}，今年{self.age}岁")
# 2. 创建对象（实例化类）
p1 = Person("Alice", 25)
p2 = Person("Bob", 30)
# 3. 访问对象属性
print(p1.name) # 输出：Alice
print(p2.age) # 输出：30
# 4. 调用对象方法
p1.say_hello() # 输出：Hello, 我是Alice，今年25岁
p2.say_hello() # 输出：Hello, 我是Bob，今年30岁2. 继承：子类复用父类功能
继承允许子类（派生类）继承父类（基类）的属性和方法，减少重复代码。
# 1. 父类：Person
class Person:
def __init__(self, fname, lname):
self.firstname = fname
self.lastname = lname
def print_name(self):
print(f"{self.firstname} {self.lastname}")
# 2. 子类：Student（继承Person）
class Student(Person):
# 重写__init__()，并调用父类__init__（保留父类功能）
def __init__(self, fname, lname, graduation_year):
super().__init__(fname, lname) # super()：引用父类
self.grad_year = graduation_year # 子类新增属性
# 子类新增方法
def welcome(self):
print(f"欢迎{self.firstname} {self.lastname}，{self.grad_year}届学生")
# 3. 创建子类对象
s1 = Student("Elon", "Musk", 2024)
# 4. 调用父类方法和子类方法
s1.print_name() # 继承父类方法：输出Elon Musk
s1.welcome() # 子类方法：输出欢迎Elon Musk，2024届学生十三、补充：损失值、梯度下降与模型选择
最后补充一点机器学习相关的基础概念，帮助理解 Python 在数据分析中的应用：
1. 损失值与梯度下降
- 损失值：模型预测值与实际值的差距（如均方误差 MSE），损失值越小，模型越准；
- 梯度下降：通过 “沿损失函数下降最快的方向” 调整模型参数，直到损失值最小（找到最优解），适用于线性回归、神经网络等参数连续、损失可微的模型。
2. 为什么决策树 / 随机森林不用梯度下降？
核心差异在模型本质：
- 梯度下降：依赖 “连续参数” 微调；
- 决策树 / 随机森林：基于 “离散分裂规则”（如判断年龄 > 18），训练核心是 “搜索最优分裂规则”，无连续参数可调整，因此无需梯度下降。
总结
这篇文章覆盖了 Python3 的核心语法：从基础的变量、数据类型，到运算符、集合、条件判断、循环，再到函数、Lambda、类与对象，最后补充了机器学习基础概念。后续可以深入学习数据分析、爬虫、机器学习等方向～
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