【Python编程入门】引言

What is Python?

Python 是由 Guido van Rossum 工程师于1991年所开发,是一种高级的、解释性的、交互式的通用型编程语言。它被设计成具有高度可读性,是一门动态编程语言,并且具备自动垃圾回收机制。Python支持多种编程范式,其中包括结构化、面向对象和函数式编程。</br>
作为一种通用语言,Python 的引入彻底改变了编程的世界。Python 不再像其他动态语言一般仅用于解决具体问题。现如今,Pyhton 已被广泛地应用于数据科学人工智能网络爬虫等各个领域。深受全球程序猿的喜爱和追捧。截至目前为止,Python 软件基金会已发布到 Pyhton3.10 版本。

静态类型:指运行源程序前需知道变量类型并检查其正确性,如C++和Java;

动态类型:指运行源程序前无需提前检查和验证每个变量,程序边运行边检查,如Python和PHP。

Why choose Python?

Python 语言具有语法简单、快速调试、易于维护等诸多优点,同时具备高度的可移植性和可扩展性。

  • 简便性

Python 的简单语法增加了它的可读性,确保它是最容易学习的编程语言之一。同时,Python 是一门高级语言,其语法特别接近于英语,特别易于初学者学习。

  • 丰富性

Python 拥有非常多的第三方库、包以及框架。开发人员可以查找相关的 Pyhton 库一键import即可。例如用于数据科学的NumpyPandas库;用于数据可视化分析的MatplotlibSeaborn库;用于机器学习的PytorchTensorFlow等等。

  • 灵活性

与传统的编程语言如JavaC语言不同,Python 在给变量赋值之前没有严格的变量声明,这使 Python 具有高度的灵活性,其允许变量在执行过程中的不同阶段具有不同的数据类型。另外,开发人员还可以利用Python 来修改或调用其他语言的语法和代码,使其具备可扩展性。

此外,Python 还被广泛地应用于各个领域。

人工智能

由于其稳定、灵活和简洁的性质,Python 被广泛应用于机器学习和人工智能领域,是数据科学家和机器学习从业者的首选语言之一。

数据分析

与AI和ML一样,数据分析和数据科学领域也常常可以看到 Python 的身影。目前,人类每天都在创造越来越多的数据,像 Python 这样的高效编程语言在分析、处理和管理数据方面有巨大需求。

网络及游戏开发

Python 也同样适用于网络开发和游戏开发领域。例如,开发人员通常利用 Python 快速的构建出游戏原型,取得先发优势。同时,像 Django 和 Flask 这样的网络框架使得在涉及到与网络开发有关的任务时,很难不觉得 Python 真香。


当然,Python 在其他领域也广泛适用。值得一提的是,Python 相比于其它编程语言所具有的一个显著优势便是拥有一个庞大的用户社区。这表明,无论大家在开发过程中遇到任何问题,在 Python 社区的支持下,99% 的问题都能最终找到解决方案。

How to learn Python?

本系列课程旨在帮助降低新手的入门门槛,同时协助老手温故而知新,主要借鉴此网站内容进行创作来帮助大家更加迅速、轻松且系统的学习 Python 这门语言,由入门到精通。后续的系列课程也会涉及到与 Python 主题相关的一些内容,包括但不仅限于数据分析游戏开发计算机视觉等,感兴趣的小伙伴们也可以关Pytrick`,我们将带领大家徜徉在知识的海洋里。

课程的大纲目录如下所示:

  • Python 引言
  • Python 环境搭建
  • Python 基础语法
  • Python 内建函数
  • Python 控制流
  • Python 字符处理
  • Python 列表元组
  • Python 字典集合
  • Python 高级语法
  • Pyhton 函数编程
  • Python 正则表达
  • Python 文件读写
  • Python 异常处理
  • Python 参数管理
  • Python 面向对象
  • Python 迭代器
  • Python 生成器
  • Python 装饰器
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