• 既然是从零开始,那就要从Python是什么,如何安装Python说起,所以特意补充了这个0篇:) —————————————————————————————————————————— python是什么 python是一种面向对象...

    既然是从零开始,那就要从Python是什么,如何安装Python说起,所以特意补充了这个0篇:)

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    python是什么

    python是一种面向对象解释型计算机程序语言。它包含了一组功能完备的标准库,能够轻松完成很多任务。它的语法简单,容易上手,即使是非计算机专业的人,也能用python做出一些有用的工具,大大提高自己的工作效率。而对于计算机专业的人来说,Python很适合初学者学习编程,作为一种动态语言,可以让初学者把精力集中在编程思想的学习上,而不是纠结于类型,语法之类的因素。此外,Python的应用十分广泛,可以被应用到网络开发、图形开发、Web开发、游戏开发、手机开发、数据库开发等众多领域。

      著名的用python开发的应用如Reddit,知乎,豆瓣,EVE,Dropbox;很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块,而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。)

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    如何安装python

    首先打开Python官网

    点击下载,就可以了;


    下载完成后打开选择Install

    等待安装结束,现在你可以在你的开始菜单里找到python3.5了


    以上就是windows安装python的方法,如果你用的是linux系统,那么你无需安装,系统会自带python

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  • 从零开始Python

    2020-07-08 23:30:46
    从零开始Python 本书既适用与 Python 的初学者,也适用于已经有一定基础的 Python 开发人员。初学者可以系统的学习 Python,中高级开发人员也能从本书中补充相关知识,加深对 Python 的理解。
  • /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/8 8:46 # @Author : PanCheng # @Site : # @File : 042.py # @Software: PyCharm from random import randrange def try_re...

    先看下面的代码:

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Time    : 2018/5/8 8:46
    # @Author  : PanCheng
    # @Site    : 
    # @File    : 042.py
    # @Software: PyCharm
    
    from random import randrange
    
    
    def try_result():    # level 1
        ran_int = randrange(1, 10)   # level 2
        if ran_int > 5:              # level 2
            return "success"             # level 3
        else:                        # level 2 
            return None                  # level 3
    
    
    success = try_result() # level 1
    
    
    if success: # level 1 print("我们成功了") print("庆祝")else: # level 1 print("我们还需要更努力")print("无论成功还是需要继续努力,这段经历很有意思!") # level 1

      下面这块显示的是py文件的一些信息,在pyCharm中设置好模版后,自动生成的,方法在我本系列博客的第三篇中有讲述。python中用"#"注释,一般写法是#后跟一个空格,然后再写说明文字。

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Time    : 2018/5/8 8:46
    # @Author  : PanCheng
    # @Site    : 
    # @File    : 042.py
    # @Software: PyCharm
      下面这个是python中导入模块、类和方法的写法,下面表示从"random.py"文件中导入"randrange"的方法,这样在042.py中,就可以直接使用"randrange"方法。关于import后面还会专门开专题详解,目前只需要简单了解这个用法。

    from random import randrange

      注意观察python的代码,它并不像C#等语言,用{}来标注代码块,它用的是纯粹的缩进。缩进是4个空格,对于用pyCharm编写代码的同学,一个tab键就是后退4个空格,一个shift+tab就是前进4个空格,还是很方便。缩进一定要正确,否则代码执行会出逻辑问题,比如下面两段代码执行结果是不同的,自己可以运行代码尝试一下:

    if success:           # level 1
        print("我们成功了")
        print("庆祝")
    else:                 # level 1
        print("我们还需要更努力")
    
    print("无论成功还是需要继续努力,这段经历很有意思!")  # level 1
    if success:
        print("我们成功了")
        print("庆祝")
    else:
        print("我们还需要更努力")
    
        print("无论成功还是需要继续努力,这段经历很有意思!")
      另外python是大小写敏感的,“a"和"A"是不同的变量,“a()”和“A()”是不同的方法。
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  • Author:kevinelstri DateTime:2017/3/14 ...本教程或许能帮你成功上手, 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器

    Author:kevinelstri
    DateTime:2017/3/14
    From:机器之心


    Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:http://suo.im/KUWglhttp://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。

    「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问,资源确实有很多,但哪些才是最好的呢?哪些是互补的呢?以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢?

    首先,我假设你并不是以下方面的专家:

    • 机器学习
    • Python
    • 任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库

    当然,如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了,但那并不是必要的,在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。

    基础篇

    第一步:基本 Python 技能

    如果我们打算利用 Python 来执行机器学习,那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是,因为 Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言,加上其在科学计算和机器学习领域的应用,所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在 Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。

    首先,你需要安装 Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包,所以我建议你安装 Anaconda。这是一个可用于 Linux、OS X 和 Windows 上的工业级的 Python 实现,完整包含了机器学习所需的软件包,包括 numpy、scikit-learn 和 matplotlib。其也包含了 iPython Notebook,这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。我推荐安装 Python 2.7。

    如果你不懂编程,我建议你从下面的免费在线书籍开始学习,然后再进入后续的材料:

    如果你有编程经验,但不懂 Python 或还很初级,我建议你学习下面两个课程:

    • 谷歌开发者 Python 课程(强烈推荐视觉学习者学习):http://suo.im/toMzq
    • Python 科学计算入门(来自 UCSB Engineering 的 M. Scott Shell)(一个不错的入门,大约有 60 页):http://suo.im/2cXycM

    如果你要 30 分钟上手 Python 的快速课程,看下面:

    当然,如果你已经是一位经验丰富的 Python 程序员了,这一步就可以跳过了。即便如此,我也建议你常使用 Python 文档:https://www.python.org/doc/

    第二步:机器学习基础技巧

    KDnuggets 的 Zachary Lipton 已经指出:现在,人们评价一个「数据科学家」已经有很多不同标准了。这实际上是机器学习领域领域的一个写照,因为数据科学家大部分时间干的事情都牵涉到不同程度地使用机器学习算法。为了有效地创造和获得来自支持向量机的洞见,非常熟悉核方法(kernel methods)是否必要呢?当然不是。就像几乎生活中的所有事情一样,掌握理论的深度是与实践应用相关的。对机器学习算法的深度了解超过了本文探讨的范围,它通常需要你将非常大量的时间投入到更加学术的课程中去,或者至少是你自己要进行高强度的自学训练。

    好消息是,对实践来说,你并不需要获得机器学习博士般的理论理解——就想要成为一个高效的程序员并不必要进行计算机科学理论的学习。

    人们对吴恩达在 Coursera 上的机器学习课程内容往往好评如潮;然而,我的建议是浏览前一个学生在线记录的课堂笔记。跳过特定于 Octave(一个类似于 Matlab 的与你 Python 学习无关的语言)的笔记。一定要明白这些都不是官方笔记,但是可以从它们中把握到吴恩达课程材料中相关的内容。当然如果你有时间和兴趣,你现在就可以去 Coursera 上学习吴恩达的机器学习课程:http://suo.im/2o1uD

    除了上面提到的吴恩达课程,如果你还需要需要其它的,网上还有很多各类课程供你选择。比如我就很喜欢 Tom Mitchell,这里是他最近演讲的视频(一起的还有 Maria-Florina Balcan),非常平易近人。

    目前你不需要所有的笔记和视频。一个有效地方法是当你觉得合适时,直接去看下面特定的练习题,参考上述备注和视频恰当的部分,

    第三步:科学计算 Python 软件包概述

    好了,我们已经掌握了 Python 编程并对机器学习有了一定的了解。而在 Python 之外,还有一些常用于执行实际机器学习的开源软件库。广义上讲,有很多所谓的科学 Python 库(scientific Python libraries)可用于执行基本的机器学习任务(这方面的判断肯定有些主观性):

    学习这些库的一个好方法是学习下面的材料:

    在本教程的后面你还会看到一些其它的软件包,比如基于 matplotlib 的数据可视化库 Seaborn。前面提到的软件包只是 Python 机器学习中常用的一些核心库的一部分,但是理解它们应该能让你在后面遇到其它软件包时不至于感到困惑。

    下面就开始动手吧!

    第四步:使用 Python 学习机器学习

    首先检查一下准备情况

    • Python:就绪
    • 机器学习基本材料:就绪
    • Numpy:就绪
    • Pandas:就绪
    • Matplotlib:就绪

    现在是时候使用 Python 机器学习标准库 scikit-learn 来实现机器学习算法了。

    下面许多的教程和训练都是使用 iPython (Jupyter) Notebook 完成的,iPython Notebook 是执行 Python 语句的交互式环境。iPython Notebook 可以很方便地在网上找到或下载到你的本地计算机。

    同样也请注意,以下的教程是由一系列在线资源所组成。如果你感觉课程有什么不合适的,可以和作者交流。我们第一个教程就是从 scikit-learn 开始的,我建议你们在继续完成教程前可以按顺序看一看以下的文章。

    下面是一篇是对 scikit-learn 简介的文章,scikit-learn 是 Python 最常用的通用机器学习库,其覆盖了 K 近邻算法:

    下面的会更加深入、扩展的一篇简介,包括了从著名的数据库开始完成一个项目:

    下一篇关注于在 scikit-learn 上评估不同模型的策略,包括训练集/测试集的分割方法:

    第五步:Python 上实现机器学习的基本算法

    在有了 scikit-learn 的基本知识后,我们可以进一步探索那些更加通用和实用的算法。我们从非常出名的 K 均值聚类(k-means clustering)算法开始,它是一种非常简单和高效的方法,能很好地解决非监督学习问题:

    接下来我们可以回到分类问题,并学习曾经最流行的分类算法:

    在了解分类问题后,我们可以继续看看连续型数值预测:

    我们也可以利用回归的思想应用到分类问题中,即 logistic 回归:

    第六步:Python 上实现进阶机器学习算法

    我们已经熟悉了 scikit-learn,现在我们可以了解一下更高级的算法了。首先就是支持向量机,它是一种依赖于将数据转换映射到高维空间的非线性分类器。

    随后,我们可以通过 Kaggle Titanic 竞赛检查学习作为集成分类器的随机森林:

    降维算法经常用于减少在问题中所使用的变量。主成份分析法就是非监督降维算法的一个特殊形式:

    在进入第七步之前,我们可以花一点时间考虑在相对较短的时间内取得的一些进展。

    首先使用 Python 及其机器学习库,我们不仅已经了解了一些最常见和知名的机器学习算法(k 近邻、k 均值聚类、支持向量机等),还研究了强大的集成技术(随机森林)和一些额外的机器学习任务(降维算法和模型验证技术)。除了一些基本的机器学习技巧,我们已经开始寻找一些有用的工具包。

    我们会进一步学习新的必要工具。

    第七步:Python 深度学习

    神经网络包含很多层

    深度学习无处不在。深度学习建立在几十年前的神经网络的基础上,但是最近的进步始于几年前,并极大地提高了深度神经网络的认知能力,引起了人们的广泛兴趣。如果你对神经网络还不熟悉,KDnuggets 有很多文章详细介绍了最近深度学习大量的创新、成就和赞许。

    最后一步并不打算把所有类型的深度学习评论一遍,而是在 2 个先进的当代 Python 深度学习库中探究几个简单的网络实现。对于有兴趣深挖深度学习的读者,我建议从下面这些免费的在线书籍开始:

    1.Theano

    链接:http://deeplearning.net/software/theano/

    Theano 是我们讲到的第一个 Python 深度学习库。看看 Theano 作者怎么说:

    Theano 是一个 Python 库,它可以使你有效地定义、优化和评估包含多维数组的数学表达式。

    下面关于运用 Theano 学习深度学习的入门教程有点长,但是足够好,描述生动,评价很高:

    2.Caffe

    链接:http://caffe.berkeleyvision.org/

    另一个我们将测试驱动的库是 Caffe。再一次,让我们从作者开始:

    Caffe 是一个深度学习框架,由表达、速度和模块性建构,Bwekeley 视觉与学习中心和社区工作者共同开发了 Caffe。

    这个教程是本篇文章中最好的一个。我们已经学习了上面几个有趣的样例,但没有一个可与下面这个样例相竞争,其可通过 Caffe 实现谷歌的 DeepDream。这个相当精彩!掌握教程之后,可以尝试使你的处理器自如运行,就当作是娱乐。

    我并没有保证说这会很快或容易,但是如果你投入了时间并完成了上面的 7 个步骤,你将在理解大量机器学习算法以及通过流行的库(包括一些在目前深度学习研究领域最前沿的库)在 Python 中实现算法方面变得很擅长。

    进阶篇

    本篇是使用 Python 掌握机器学习的 7 个步骤系列文章的下篇,如果你已经学习了该系列的上篇,那么应该达到了令人满意的学习速度和熟练技能;如果没有的话,你也许应该回顾一下上篇,具体花费多少时间,取决于你当前的理解水平。我保证这样做是值得的。快速回顾之后,本篇文章会更明确地集中于几个机器学习相关的任务集上。由于安全地跳过了一些基础模块——Python 基础、机器学习基础等等——我们可以直接进入到不同的机器学习算法之中。这次我们可以根据功能更好地分类教程。

    第1步:机器学习基础回顾&一个新视角

    上篇中包括以下几步:

    1. Python 基础技能
    2. 机器学习基础技能
    3. Python 包概述
    4. 运用 Python 开始机器学习:介绍&模型评估
    5. 关于 Python 的机器学习主题:k-均值聚类、决策树、线性回归&逻辑回归
    6. 关于 Python 的高阶机器学习主题:支持向量机、随机森林、PCA 降维
    7. Python 中的深度学习

    如上所述,如果你正准备从头开始,我建议你按顺序读完上篇。我也会列出所有适合新手的入门材料,安装说明包含在上篇文章中。

    然而,如果你已经读过,我会从下面最基础的开始:

    如果你正在寻找学习机器学习基础的替代或补充性方法,恰好我可以把正在看的 Shai Ben-David 的视频讲座和 Shai Shalev-Shwartz 的教科书推荐给你:

    • Shai Ben-David 的机器学习介绍视频讲座,滑铁卢大学。地址:http://suo.im/1TFlK6
    • 理解机器学习:从理论到算法,作者 Shai Ben-David & Shai Shalev-Shwartz。地址:http://suo.im/1NL0ix

    记住,这些介绍性资料并不需要全部看完才能开始我写的系列文章。视频讲座、教科书及其他资源可在以下情况查阅:当使用机器学习算法实现模型时或者当合适的概念被实际应用在后续步骤之中时。具体情况自己判断。

    第2步:更多的分类

    我们从新材料开始,首先巩固一下我们的分类技术并引入一些额外的算法。虽然本篇文章的第一部分涵盖决策树、支持向量机、逻辑回归以及合成分类随机森林,我们还是会添加 k-最近邻、朴素贝叶斯分类器和多层感知器。

    k-最近邻(kNN)是一个简单分类器和懒惰学习者的示例,其中所有计算都发生在分类时间上(而不是提前在训练步骤期间发生)。kNN 是非参数的,通过比较数据实例和 k 最近实例来决定如何分类。

    朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理的分类器。它假定特征之间存在独立性,并且一个类中任何特定特征的存在与任何其它特征在同一类中的存在无关。

    多层感知器(MLP)是一个简单的前馈神经网络,由多层节点组成,其中每个层与随后的层完全连接。多层感知器在 Scikit-learn 版本 0.18 中作了介绍。

    首先从 Scikit-learn 文档中阅读 MLP 分类器的概述,然后使用教程练习实现。

    • 神经网络模型(监督式),Scikit-learn 文档。地址:http://suo.im/3oR76l
    • Python 和 Scikit-learn 的神经网络初学者指南 0.18!作者 Jose Portilla。地址:http://suo.im/2tX6rG

    第3步:更多聚类

    我们现在接着讲聚类,一种无监督学习形式。上篇中,我们讨论了 k-means 算法; 我们在此介绍 DBSCAN 和期望最大化(EM)。

    首先,阅读这些介绍性文章; 第一个是 k 均值和 EM 聚类技术的快速比较,是对新聚类形式的一个很好的继续,第二个是对 Scikit-learn 中可用的聚类技术的概述:

    期望最大化(EM)是概率聚类算法,并因此涉及确定实例属于特定聚类的概率。EM 接近统计模型中参数的最大似然性或最大后验估计(Han、Kamber 和 Pei)。EM 过程从一组参数开始迭代直到相对于 k 聚类的聚类最大化。

    首先阅读关于 EM 算法的教程。接下来,看看相关的 Scikit-learn 文档。最后,按照教程使用 Python 自己实现 EM 聚类。

    如果高斯混合模型初看起来令人困惑,那么来自 Scikit-learn 文档的这一相关部分应该可以减轻任何多余的担心:

    高斯混合对象实现期望最大化(EM)算法以拟合高斯模型混合。

    基于密度且具有噪声的空间聚类应用(DBSCAN)通过将密集数据点分组在一起,并将低密度数据点指定为异常值来进行操作。
    首先从 Scikit-learn 的文档中阅读并遵循 DBSCAN 的示例实现,然后按照简明的教程学习:

    第4步:更多的集成方法

    上篇只涉及一个单一的集成方法:随机森林(RF)。RF 作为一个顶级的分类器,在过去几年中取得了巨大的成功,但它肯定不是唯一的集成分类器。我们将看看包装、提升和投票。

    首先,阅读这些集成学习器的概述,第一个是通用性的;第二个是它们与 Scikit-learn 有关:

    然后,在继续使用新的集成方法之前,请通过一个新的教程快速学习随机森林:

    包装、提升和投票都是不同形式的集成分类器,全部涉及建构多个模型; 然而,这些模型由什么算法构建,模型使用的数据,以及结果如何最终组合起来,这些都会随着方案而变化。

    • 包装:从同一分类算法构建多个模型,同时使用来自训练集的不同(独立)数据样本——Scikit-learn 实现包装分类器
    • 提升:从同一分类算法构建多个模型,一个接一个地链接模型,以提高每个后续模型的学习——Scikit-learn 实现 AdaBoost
    • 投票:构建来自不同分类算法的多个模型,并且使用标准来确定模型如何最好地组合——Scikit-learn 实现投票分类器

    那么,为什么要组合模型?为了从一个特定角度处理这个问题,这里是偏差-方差权衡的概述,具体涉及到提升,以下是 Scikit-learn 文档:

    • 单一评估器 vs 包装:偏差-方差分解,Scikit-learn 文档。地址:http://suo.im/3izlRB

    现在你已经阅读了关于集成学习器的一些介绍性材料,并且对几个特定的集成分类器有了基本了解,下面介绍如何从 Machine Learning Mastery 中使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成分类器:

    • 使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成机器学习算法,作者 Jason Brownlee。地址:http://suo.im/9WEAr

    第5步:梯度提升

    下一步我们继续学习集成分类器,探讨一个当代最流行的机器学习算法。梯度提升最近在机器学习中产生了显著的影响,成为了 Kaggle 竞赛中最受欢迎和成功的算法之一。

    首先,阅读梯度提升的概述:

    接下来,了解为什么梯度提升是 Kaggle 竞赛中「最制胜」的方法:

    虽然 Scikit-learn 有自己的梯度提升实现,我们将稍作改变,使用 XGBoost 库,我们提到过这是一个更快的实现。

    以下链接提供了 XGBoost 库的一些额外信息,以及梯度提升(出于必要):

    现在,按照这个教程把所有汇聚起来:

    • Python 中 XGBoost 梯度提升树的实现指南,作者 Jesse Steinweg-Woods。地址:http://suo.im/4FTqD5

    你还可以按照这些更简洁的示例进行强化:

    第6步:更多的降维

    降维是通过使用过程来获得一组主变量,将用于模型构建的变量从其初始数减少到一个减少数。

    有两种主要形式的降维:

    下面是一对常用的特征提取方法。

    主成分分析(PCA)是一种统计步骤,它使用正交变换将可能相关变量的一组观测值转换为一组称为主成分的线性不相关变量值。主成分的数量小于或等于原始变量的数量。这种变换以这样的方式定义,即第一主成分具有最大可能的方差(即考虑数据中尽可能多的变率)

    以上定义来自 PCA 维基百科条目,如果感兴趣可进一步阅读。但是,下面的概述/教程非常彻底:

    线性判别分析(LDA)是 Fisher 线性判别的泛化,是统计学、模式识别和机器学习中使用的一种方法,用于发现线性组合特征或分离两个或多个类别的对象或事件的特征。所得到的组合可以用作线性分类器,或者更常见地,用作后续分类之前的降维。

    LDA 与方差分析(ANOVA)和回归分析密切相关,它同样尝试将一个因变量表示为其他特征或测量的线性组合。然而,ANOVA 使用分类独立变量和连续因变量,而判别分析具有连续的独立变量和分类依赖变量(即类标签)。

    上面的定义也来自维基百科。下面是完整的阅读:

    • 线性判别分析——直至比特,作者 Sebastian Raschka。地址:http://suo.im/gyDOb

    你对 PCA 和 LDA 对于降维的实际差异是否感到困惑?Sebastian Raschka 做了如下澄清:

    线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)都是通常用于降维的线性转换技术。PCA 可以被描述为「无监督」算法,因为它「忽略」类标签,并且其目标是找到使数据集中的方差最大化的方向(所谓的主成分)。与 PCA 相反,LDA 是「监督的」并且计算表示使多个类之间的间隔最大化的轴的方向(「线性判别式」)。

    有关这方面的简要说明,请阅读以下内容:

    • LDA 和 PCA 之间的降维有什么区别?作者 Sebastian Raschka。地址:http://suo.im/2IPt0U

    第 7 步:更多的深度学习

    上篇中提供了一个学习神经网络和深度学习的入口。如果你的学习到目前比较顺利并希望巩固对神经网络的理解,并练习实现几个常见的神经网络模型,那么请继续往下看。

    首先,看一些深度学习基础材料:

    • 深度学习关键术语及解释,作者 Matthew Mayo
    • 理解深度学习的 7 个步骤,作者 Matthew Mayo。地址:http://suo.im/3QmEfV

    接下来,在 Google 的机器智能开源软件库 TensorFlow(一个有效的深度学习框架和现今几乎是最好的神经网络工具)尝试一些简明的概述/教程:

    最后,直接从 TensorFlow 网站试用这些教程,它实现了一些最流行和常见的神经网络模型:

    此外,目前一篇关于 7 个步骤掌握深度学习的文章正在写作之中,重点介绍使用位于 TensorFlow 顶部的高级 API,以增模型实现的容易性和灵活性。我也将在完成后在这儿添加一个链接。

    相关的:

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  • ### 前言 一点Python的基础,算是对自己的开发知识经验上的一点丰富吧。可以不专,但至少要能看懂一些。

    前言

    一点Python的基础,算是对自己的开发知识经验上的一点丰富吧。可以不专,但至少要能看懂一些。

    Python下载

    下载地址:https://www.python.org/downloads/
    我选了最新版本的Win X86-64exectable installer安装版本的
    然后运行后直接安装就下载好了。

    环境变量配置

    这里写图片描述
    CMD输入

    path=%path%;C:\Python (目录)
    

    这样我们在cmd中就可以直接运行Python了

    测试

    这里写图片描述

    开发软件

    因为Java一直用的IDEA,在还不清楚各个软件的优劣的情况下,先选择了IDEA作为前期使用工具。

    IDEA集成python插件

    在Plugins中直接下载插件即可
    这里写图片描述

    新建python项目

    重启后新建项目找到Python并命名新建即可
    这里写图片描述

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    #!/usr/bin/python
    或
    #!/usr/bin/env python
    

    开头声明表示用python的解释器来处理

    # -*- coding: UTF-8 -*- 
    或
    #coding=utf-8
    

    用utf-8编码

    展开全文
  • 从零开始学 Python 之基础篇前言大家好,这里是「痴海」从零开始学习 Python 系列教程。此文首发于「痴海」公众号,欢迎大家去关注。学习一门语言最好的办法,就是教懂别人。在这公众号,我会从 Python 最基础的教程...

    从零开始学 Python 之基础篇

    前言

    大家好,这里是「痴海」从零开始学习 Python 系列教程。此文首发于「痴海」公众号,欢迎大家去关注。学习一门语言最好的办法,就是教懂别人。在这公众号,我会从 Python 最基础的教程写起,慢慢一步步进阶。写这教程同时也是我自己对于 Python 知识的复习巩固。喜欢的朋友可以点击关注,一到周五每天更新 Python 相关知识,周六周日则会写关于认识一些的文章。话不多说,开始今天的知识。

    了解 Python 前世今生

    本教程是以主流的 Python 3.0 + 版本为教程。
    学习任何一门语言之前,我们都要先去了解这门语言是什么,它有什么特点。知己知彼,方能学好编程。

    1.什么是 Python

    Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python 由 Guldo van Rossum 于 1989 年底发明,第一个公开发行版于 1991 年。很早就已经有了 Python 这门语言,但直到 2017 「人工智能」和「大数据」逐渐的火爆,人们才重新开始重视 Python。

    2017 GitHub 年度报告2017 GitHub 年度报告

    在 2017 GitHub 年度报告中,Python 更是代替 Java 的位置,居升为第二,成为在 GitHub 仅此 Javascript 最受欢迎的编程语言之一。

    2.Python 发展历史

    Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初,在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。

    像 Perl 语言一样,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。现在 Python 是由一个核心开发团队在维护,Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用,指导其进展。

    3.Python 特点

    Python 是一种解释型语言:这以为这开发过程中没有了编程这个环节。

    Python 是交互式语言:这意味着,你可以在一个 Python 提示符,直接互动执行写你的程序。

    Python 是面向对象语言:这意味着 Python 支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

    Python 是初学者的语言:Python 对初级程序员而言,是一种伟大的语言,它支持广泛的应用程序开发,从简单的文字处理到 www 浏览器再到游戏。

    • 1.易于学习:Python 有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单。
    • 2.易于阅读:Python 代码定义的更清晰。
    • 3.易于维护:Python 的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
    • 4.一个广泛的标准库:Python 的最大的优势之一是丰富的库,跨平台的,在UNIX,Windows 和 Macintosh 兼容很好。
    • 5.互动模式:互动模式的支持,您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言,互动的测试和调试代码片断
    • 6.可移植:基于其开放源代码的特性,Python 已经被移植(也就是使其工作)到许多平台。
    • 7.可扩展:如果你需要一段运行很快的关键代码,或者是想要编写一些不愿开放的算法,你可以使用 C 或 C++ 完成那部分程序,然后从你的 Python 程序中调用。
    • 8.数据库:Python 提供所有主要的商业数据库的接口。
    • 9.GUI 编程:Python 支持 GUI 可以创建和移植到许多系统调用。
    • 10.可嵌入:*你可以将 Python 嵌入到 C/C++ 程序,让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

    Python 环境搭建

    经过以上的介绍,你对于 Python 这门已经有了一定的认识。接下来就要开始上手搭建 Python 相关环境。理论用于实践,通过搭建环境,开启你学习 Python 之旅。

    Python 可应用于多平台包括 Linux 和 Mac OS X。你可以通过终端窗口输入 "python" 命令来查看本地是否已经安装 Python 以及 Python 的安装版本。

    Python 下载

    Python 最新源码,二进制文档,新闻资讯等可以在 Python 的官网查看到:

    Python官网

    你可以在以下链接中下载 Python 的文档,你可以下载 HTML、PDF 和 PostScript 等格式的文档。

    Python文档下载地址

    非常鼓励大家多去看看官网里的内容,了解最新的动态。

    Python 安装

    Python 已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。

    您需要下载适用于您使用平台的二进制代码,然后安装Python。

    如果您平台的二进制代码是不可用的,你需要使用 C 编译器手动编译源代码。

    编译的源代码,功能上有更多的选择性,为 python 安装提供了更多的灵活性。

    以下是各个平台安装包的下载地址:

    以下为不同平台上安装Python的方法:

    1. Unix & Linux 平台安装 Python

    以下为在 Unix & Linux 平台上安装 Python 的简单步骤:

    • 打开 WEB 浏览器访问 https://www.python.org/downloads/source/
    • 选择适用于 Unix/Linux 的源码压缩包。
    • 下载及解压压缩包。
    • 如果你需要自定义一些选项修改Modules/Setup
    • 执行 ./configure 脚本
    • make
    • make install

    执行以上操作后,Python 会安装在 /usr/local/bin 目录中,Python 库安装在 /usr/local/lib/pythonXX,XX 为你使用的 Python 的版本号。

    2. Window 平台安装 Python

    以下为在 Window 平台上安装 Python 的简单步骤:

    Python 安装Python 安装
    • 打开 WEB 浏览器访问 https://www.python.org/downloads/windows/
    • 在 python 的官网下载 pytho n版本,需要下载对应版本(在计算机-属性中查看自己是 32 位操作系统还是 64 位操作系统),我是 64 位的,就下载 64 位对应的安装包了(如上图:Windows x86-64 executable installer,此教程是以 Python 3.0 + 为版本)
    • 下载后,双击下载包,进入 Python 安装向导,安装非常简单,你只需要使用默认的设置一直点击"下一步"直到安装完成即可。

    3. MAC 平台安装 Python

    最近的 Macs 系统都自带有Python环境,你也可以在链接 https://www.python.org/downloads/mac-osx/ 上下载最新版安装。

    环境变量配置

    安装完 Python 之后,就要开始配置环境变量。配置了环境变量,程序才能运行。程序和可执行文件可以在许多目录,而这些路径很可能不在操作系统提供可执行文件的搜索路径中。path(路径) 存储在环境变量中,这是由操作系统维护的一个命名的字符串。这些变量包含可用的命令行解释器和其他程序的信息。

    Unix 或 Windows 中路径变量为 PATH( UNIX 区分大小写,Windows 不区分大小写)。

    在 Mac OS 中,安装程序过程中改变了 python 的安装路径。如果你需要在其他目录引用 Python,你必须在 path 中添加 Python 目录。

    1. Windows 环境变量配置

    在环境变量中添加 Python 目录:

    在命令提示框中(cmd):输入

    path=%path%; C:\Python
    

    按下“Enter”。 注意:C:\Python 是 Python 的安装目录。

    也可以通过以下方式设置:

    右键点击"计算机",然后点击"属性"

    • 然后点击"高级系统设置"
    • 选择"系统变量"窗口下面的「Path」,双击即可。
    • 然后在「Path」行,添加 python 安装路径即可(我的 D:\Python32 ),所以在后面,添加该路径即可。 ps:记住,路径直接用分号";"隔开。
    • 最后设置成功以后,在 cmd 命令行,输入命令"python",就可以有相关显示。
    环境变量配置环境变量配置

    2. Unix/Linux 环境变量配置

    csh shell: 输入

    setenv PATH "$PATH:/usr/local/bin/python" 
    

    按下"Enter"。

    bash shell (Linux): 输入

    export PATH="$PATH:/usr/local/bin/python" 
    

    按下"Enter"。

    sh 或者 ksh shell: 输入

    PATH="$PATH:/usr/local/bin/python" 
    

    按下"Enter"。

    注意: /usr/local/bin/python 是 Python 的安装目录。

    Python 环境变量

    几个重要的环境变量

    Python 环境变量Python 环境变量

    第一行 Python 代码

    如果以上的「Python 安装」、「Python 环境变量的配置」你都已经弄好,我们就可以开始写我们第一个 Python 代码。

    万物始于「Hello World」,周而复反,直至我们的头发秃光。

    print('Hello World')
    

    创建一个记事本,把上面代写进去,并把文件的后缀名改成 py。

    有三种方式可以运行上面的 Python 代码:

    1. 交互式解释器

    你可以通过命令行窗口进入 python 并在交互式解释器或者记事本中开始编写 Python 代码。然后在 Unix,DOS 或任何其他提供了命令行或者 shell 的系统进行 python 编码工作。

    $ python # Unix/Linux 或者 C:>python # Windows/DOS
    

    以下为 Python 命令行参数:

    Python 命令行参数Python 命令行参数

    使用 cmd 进入你自己 py 文件的目录下,使用代码「python first.py」运行你自己 python 第一个程序。运行成功就会输入:Hello World!。你离 python 大神又进了一步!

    python 第一行代码python 第一行代码

    2. 命令行脚本

    在你的应用程序中通过引入解释器可以在命令行中执行 Python 脚本,如下所示:

    $ python script.py # Unix/Linux 或者 C:>python script.py # Windows/DOS
    

    注意:在执行脚本时,请检查脚本是否有可执行权限。

    3. 集成开发环境(IDE:Integrated Development Environment): PyCharm

    PyCharm 界面PyCharm 界面

    如果你之前是有做过 Android 开发,这款编辑器你一定非常的熟悉。与「android studio」编辑器非常的类似。PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE,支持 macOS、 Windows、 Linux 系统。

    PyCharm 功能 :

    • 调试
    • 语法高亮
    • Project 管理
    • 代码跳转
    • 智能提示
    • 自动完成
    • 单元测试
    • 版本控制
    • 等等。。。

    PyCharm 下载地址

    如果你有钱还请支持正版,但你现在经济不是很宽裕,可以在后台回复「PyCharm 破解」即可免费破解使用。

    安装好 PyCharm 编辑器以后,新建工程,创建 py 文件,输入代码

    print('Hellod World!')
    

    点击右键 Run 'first',或右上角的绿色三角号标志即可运行代码。

    点击右键点击右键右上角的绿色三角号标志右上角的绿色三角号标志

    写在最后

    至此「从零开始学习 Python:Python 基础篇」就已结束。给自己三分钟的时间,闭上眼来回想下,今天这篇你都学习到了什么。

    如果你按我说的去做,你会发现你只能回忆起一些内容,很难把全部的知识都记住。这是非常正常的情况,所以需要你温故而知新,时常回顾。在最后我把今天的知识点做出思维导图送给大家。欢迎大家去关注公众号「痴海」。本系列教程会首发于公众号。

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