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  • 近百篇的Python教程,不敢说史上最全,最详细,最好的,不信就点一点

    @Author : By Runsen
    @Written Date:2020/05/16

    人生最重要的不是所站的位置,而是内心所朝的方向。只要我在每篇博文中写得自己体会,修炼身心;在每天的不断重复学习中,耐住寂寞,练就真功,不畏艰难,奋勇前行,不忘初心,砥砺前行,人生定会有所收获,不留遗憾 (作者:Runsen )

    作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。

    学习Python应该是大一的时候,当前我也是啥都不会,然后报了一个培训班(不打广告),然后给网课老要求写博客,然后从大一到大三,写了800多,300多都是自己本身的化工专业的,与技术无关。

    Python是真的火,还是炒得火?来看看它的前世和发展(零)

    搭建Python环境和安装Pycharm(一)

    搭建Jupyter Notebook环境(二)

    新手Jupyter不会用,我十招教你盘她(三)

    学编程语言前,不了解Git,怎么入坑(四)

    开始Github和码云之旅,新手如何上路(五)

    乘胜追击,将剩下的Git知识点搞定(六)

    连Pycharm都不知道怎么用,学什么Python(七)

    第一篇、小白看的 Python 基础教程,详细得很(八)

    第二篇、小白看的 Python 基础教程,详细得很(九)

    第三篇、小白看的 Python 基础教程,详细得很(十)

    最后一篇,小白看的Python基础教程,详细得很(十一)

    十二、深入Python列表和元组

    深入Python字典和集合(十三)

    深入Python条件和循坏(十四)

    深入Python输入和输出(十五)

    深入Python字符串(十六)

    深入Python异常处理(十七)

    深入Python函数(十八)

    深入Python匿名函数(十九)

    深入Python迭代器和生成器(二十)

    深入Python强大的装饰器(二十一)

    上篇 | Python的进程和线程(二十二)

    下篇 | python线程和进程(二十三)

    深入Python多线程和多进程(二十四)

    深入Python中的协程(二十五)

    二十六、Python中的Time和datetime模块

    二十七、深入浅出Python中的 os模块

    Python中的日志处理logging模块(二十八)

    python标准库 collections (二十九)

    Python中的Json解析模块(三十)

    Python读写docx文件 (三十一)

    教你Python制作简单的二维码,保证一学就会(三十二)

    自从我会了Python中的PIL,发现了其实超级简单(三十三)

    使用pytesser3 和pillow完成图形验证码的识别 (三十四)

    Python在window平台打包工具pyinstaller (三十五)

    上篇 | 教你玩转tkinter窗口(三十六)

    下篇 | tkinter实现一个翻译软件(三十七)

    练习、Python判断一个信用卡号是否合理(三十八)

    练习、Python实现冒泡排序(三十九)

    练习、Python的八皇后(四十)

    Python统计模块statistics(四十一)

    MOOC课程 | Python中的Scipy模块(四十二)

    去年pandas的笔记(四十三)

    Python中的statsmodels模块(四十四)

    没用的文章

    python itchat 的使用

    Python中的itchat模块使用大全

    wxpy

    因为腾讯封了,itchat,wxpy都废了,不用学了。

    后面看看还需要补充什么

    @Date:2020/5/28 补充

    四十五、和我一起看看,国外的Python考试到底是怎么样(上篇)

    四十六、和我一起看看,国外的Python考试到底是怎么样(下篇)

    四十七、第二份国外的Python考试(上篇)

    四十八、第二份国外的Python考试(下篇)

    四十九、Mysql的命令总结和PyMysql

    五十、Redis数据库学习

    五十一、学会MongoDB数据库

    五十二、ViM的使用

    五十三、Linux基础命令,用户管理和文件系统总结(上篇)

    五十四、Linux网络管理,软件安装,进程管理总结(中篇)

    @Date:2020/5/29 补充

    五十五、Linux磁盘管理和Shell编程(下篇)

    五十六、教用Python中的turtle海龟画图(上篇)

    五十七、教用Python中的turtle海龟画图(下篇)

    五十八、Python中的正则表达式

    五十九、Python中的网络通信Socket

    @Date:2020/5/31 补充

    六十、网络通信Socket模块实现文件传输

    六十一、Python中的smtplib和email实现邮件发送

    @Date:2020/6/9 补充

    六十二、多线程真的比单线程快?那是因为你不知道Python中的全局解释器锁GIL

    六十三、面试最常见的问题:Python的垃圾回收机制到底是怎么样的?

    六十四、开始刷Leetcode之旅(Python版本)

    六十五、Leetcode数组系列(上篇)

    @Date:2020/6/20 补充

    六十六、Leetcode数组系列(中篇)

    六十七、Leetcode数组系列(下篇)

    六十八、Python | Leetcode链表系列(上篇)

    @Date:2020/7/3补充

    六十九、Python | Leetcode链表系列(中篇)

    七十、Python | Leetcode链表系列(下篇)

    七十一、Python | Leetcode字符串系列(上篇)

    七十二、Python | Leetcode字符串系列(下篇)

    七十三、Python | Leetcode数字系列(上篇)

    七十四、Python | Leetcode数字系列(下篇)

    七十五、Python | Leetcode哈希表系列

    ————————————————

    @Date:2020/7/12补充

    七十六、Python | Leetcode二分查找和分治算法系列

    七十七、Python | Leetcode栈和队列系列

    七十八、Python | Leetcode位运算系列

    七十九、Python | Leetcode 二叉树系列(上篇)

    八十、Python | Leetcode 二叉树系列(中篇)

    八十一、Python | Leetcode 二叉树系列(下篇)

    八十二、Python | Leetcode贪心算法系列

    八十三、Python | Leetcode双指针系列

    八十四、Python | Leetcode回溯算法系列

    八十五、Python | Leetcode数据结构之图和动态规划算法系列

    八十六、Python | Leetcode深度和广度优先搜索算法系列

    八十七、Python | 十大排序算法系列(上篇)

    八十八、Python | 十大排序算法系列(下篇)

    八十九、Python的GUI系列 | 使用PyQt5 快速构建一个GUI 应用

    九十、Python的GUI系列 | QtDesigner进行界面设计

    九十一、Python的GUI系列 | QT组件篇

    九十二、Python爬取深圳租房信息小案例

    九十三、Python使用百度云接口API实现截图,文字识别和语音合成

    九十四、一文带你玩转简单的flask

    九十五、轻松搞定Python中的Excel办公自动化系列

    九十六、轻松搞定Python中的PPT办公自动化系列

    九十七、轻松搞定Python中的PDF办公自动化系列

    九十八、轻松搞定Python中的Markdown系列

    九十九、Python所学经验分享

    杂文,不知道放那个专栏

    python 来搞定 非线性方程组和最小二乘拟合问题

    使用keyboard和百度云实现截图和文字识别

    如果本专栏对你有帮助,这里没有设置付费,大家可以点赞转发一波,有错误大家可以评论指出,感谢!

    大家继续加油,未来可期!

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  • 最好python 教程Python is a general purpose programming language which is dynamically typed, interpreted, and known for its easy readability with great design principles. Python是一种通用的编程语言,...

    最好的python 教程

    Python is a general purpose programming language which is dynamically typed, interpreted, and known for its easy readability with great design principles.

    Python是一种通用的编程语言,可以动态键入,解释并以其易于阅读的内容以及出色的设计原理而闻名。

    freeCodeCamp has one of the most popular courses on Python. It's completely free (and doesn't even have any advertisements). You can watch it on YouTube here.

    freeCodeCamp拥有Python上最受欢迎的课程之一。 它是完全免费的(甚至没有任何广告)。 您可以在YouTube上观看它

    想了解更多? (Want to learn more?)

    The web is a big place, there’s plenty more to explore:

    网络是一个很大的地方,还有很多值得探索的地方:

    Python的用途是什么? (What Is Python Used for?)

    Python can easily be used for small, large, online and offline projects. The best options for utilizing Python are web development, simple scripting and data analysis. Below are a few examples of what Python will let you do:

    Python可以轻松地用于小型,大型,在线和离线项目。 利用Python的最佳选择是Web开发,简单的脚本编写和数据分析。 以下是Python将为您提供帮助的一些示例:

    Web开发: (Web Development:)

    You can use Python to create web applications on many levels of complexity. There are many excellent Python web frameworks, including Pyramid, Django and Flask, to name a few.

    您可以使用Python创建许多复杂级别的Web应用程序。 有许多出色的Python Web框架,包括Pyramid,Django和Flask等。

    数据分析: (Data Analysis:)

    Python is the leading language of choice for many data scientists. Python has grown in popularity within the field due to the availability of many excellent libraries focused on data science (of which NumPy and Pandas are two of the most well-known) and data visualisation (like Matplotlib and Seaborn). Pyton really made Data crunching fun with all its numerous available libraries. Ipython with JupyterLab is another form of Python that improves the usage of Python in the field of data science.

    Python是许多数据科学家首选的主要语言。 由于许多专注于数据科学的优秀库(其中NumPy和Pandas是最著名的两个)和数据可视化(如Matplotlib和Seaborn)的可用性,Python在该领域变得越来越流行。 Pyton的所有可用库确实使数据处理变得有趣。 具有JupyterLab的Ipython是另一种Python形式,可改善Python在数据科学领域的使用。

    自动化: (Automation:)

    Python is a very flexible language that can be used to automate boring or repetitive tasks. System administrators often use it by writing scripts which can be easily executed from the terminal. Python can also be used to create bots which automate some of our daily tasks.

    Python是一种非常灵活的语言,可用于自动执行无聊或重复的任务。 系统管理员通常通过编写可从终端轻松执行的脚本来使用它。 Python也可以用来创建自动执行我们日常任务的机器人。

    人工智能: (Artificial Intelligence:)

    Python is also used extensively in the growing field of Artificial Intelligence (AI). Google selected Python to be one of the first well-supported programming languages for training and interacting with models using Tensorflow.

    Python在不断增长的人工智能(AI)领域中也得到广泛使用。 Google选择Python作为使用Tensorflow进行模型训练和与模型交互的首批受支持的编程语言之一。

    移动应用开发 (Mobile app development)

    Mobile apps and games can be created with python using Kivy, Pygame and PyQt.

    可以使用Kivy,Pygame和PyQt使用python创建移动应用和游戏。

    安全和网络: (Security And Networking:)

    Python is used to build Networking tools and security-tools that are widely used. Python’s remote automation is the most secure, fast and efficient for cloud-testing of frameworks. That’s why professional developers use python for making the most secure frameworks and for socket-programming.

    Python用于构建广泛使用的网络工具和安全工具。 Python的远程自动化是最安全,快速和高效的框架云测试。 这就是为什么专业开发人员使用python来制作最安全的框架和进行套接字编程的原因。

    机器学习,深度学习 (Machine Learning, Deep Learning)

    Python is one of the best languages suited for machine learning, deep learning and data analytics with a stronghold in all of them.

    Python是适合机器学习,深度学习和数据分析的最佳语言之一,并且在所有语言中都有据点。

    There are specialized languages best suited for various role such as R and MATLAB, but when it comes to overlapping fields of applications python wins hands down due to its flexibility and rapid prototyping and availability of libraries.

    有最适合各种角色(例如R和MATLAB)的专用语言,但是当涉及到应用程序的重叠领域时,python因其灵活性,快速原型设计和库的可用性而脱颖而出。

    电报机器人开发 (Telegram Bots Development)

    You can use Python and some Python-libraries for developing your own Telegram Bots.

    您可以使用Python和一些Python库来开发自己的Telegram Bots

    通过抓取和抓取来收集数据 (Data Gathering by crawling and scraping)

    Python can also be used to parse pages' source codes and retrieve its data. Using some python modules, such as Scrapy and also (for some pages which use javascript) Selenium should do the trick!

    Python还可以用于解析页面的源代码并检索其数据。 使用一些python模块,例如Scrapy和Selenium(对于某些使用javascript的页面)也可以解决问题!

    Python通常用于 (Python is generally used for)

    • Web & Internet Development

      网络与互联网开发
    • Educational Advancement

      教育进步
    • Scientific Studies/Computing

      科学研究/计算
    • Desktop development

      桌面开发
    • Numeric Computing

      数值计算
    • Software development

      软件开发
    • Business Application development

      业务应用开发
    • Machine Learning

      机器学习
    • IOT

      物联网
    • Game Development

      游戏开发
    • Rapid Prototyping

      快速成型
    • Browser Automation

      浏览器自动化
    • Data analysis

      数据分析
    • Scraping data from websites

      从网站抓取数据
    • Image Processing

      图像处理

    一些涉及python可用性的文章 (Some articles covering the usability of python)

    The official package index for python is here.

    python的官方软件包索引在这里

    您应该使用Python 2还是Python 3? (Should you use Python 2 or Python 3?)

    The two versions are similar. If you know one, switching to writing code in the other is easy.

    这两个版本相似。 如果您知道一个,就很容易切换到用另一个编写代码。

    • Python 2.x will not be maintained past 2020.

      Python 2.x将在2020年后不再维护。

    • 3.x is under active development. This means that all recent standard library improvements, for example, are only available by default in Python 3.x.

      3.x正在积极开发中。 举例来说,这意味着所有最新的标准库改进仅在Python 3.x中默认可用。
    • Python ecosystem has amassed a significant amount of quality software over the years. The downside of breaking backwards compatibility in 3.x is that some of that software (especially in-house software in companies) still doesn’t work on 3.x yet.

      多年来,Python生态系统已经积累了大量的优质软件。 在3.x中破坏向后兼容性的不利之处在于某些软件(尤其是公司内部的软件)仍无法在3.x上运行。

    安装 (Installation)

    Most *nix based operating systems come with Python installed (usually Python 2, Python 3 in most recent ones). Replacing your system's default installation of Python is not recommended and may cause problems. However, different versions of Python can be safely installed alongside your system's default version. See Python Setup and Usage.

    大多数基于* nix的操作系统都安装了Python(通常是Python 2,最新的是Python 3)。 不建议替换系统的默认Python安装,这可能会导致问题。 但是,可以安全地安装不同版本的Python和系统的默认版本。 请参阅Python设置和用法

    Windows doesn’t come with Python, but the installer and instructions can be found here.

    Windows并未随附Python,但可以在此处找到安装程序和说明。

    Python解释器 (Python Interpreter)

    The Python interpreter is what is used to run Python scripts.

    Python解释器是用于运行Python脚本的工具。

    If it is available and in Unix shell’s search path, it's possible to start it by typing the command python followed by the script name. This will invoke the interpreter and run the script.

    如果可用并且在Unix shell的搜索路径中,可以通过键入命令python和脚本名称来启动它。 这将调用解释器并运行脚本。

    hello_campers.py

    hello_campers.py

    print('Hello campers!')

    From the terminal:

    从终端:

    $ python hello_campers.py
    Hello campers!

    When multiple versions of Python are installed, calling them by version is possible depending on the install configuration. In the Cloud9 IDE custom environment, they can be invoked like:

    当安装了多个版本的Python时,取决于安装配置,可以按版本调用它们。 在Cloud9 IDE定制环境中,可以像这样调用它们:

    $ python --version
    Python 2.7.6
    $ python3 --version
    Python 3.4.3
    $ python3.5 --version
    Python 3.5.1
    $ python3.6 --version
    Python 3.6.2 
    $ python3.7 --version
    Python 3.7.1

    Python解释器互动模式 (Python Interpreter Interactive Mode)

    Interactive mode can be started by invoking the Python interpreter with the -i flag or without any arguments.

    可以通过使用-i标志或不带任何参数调用Python解释器来启动交互模式。

    Interactive mode has a prompt where Python commands can be entered and run:

    交互模式提示您可以输入和运行Python命令:

    $ python3.5
    Python 3.5.1 (default, Dec 18 2015, 00:00:00)
    GCC 4.8.4 on linux
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> print("Hello campers!")
    Hello campers!
    >>> 1 + 2
    3
    >>> exit()
    $

    Python的禅宗 (The Zen of Python)

    Some of the principles that influenced the design of Python are included as an Easter egg and can be read by using the command inside Python interpreter interactive mode:

    一些影响Python设计的原则作为复活节彩蛋包含在内,可以通过使用Python解释器交互模式内的命令来读取:

    >>> import this
    The Zen of Python, by Tim Peters
    
    Beautiful is better than ugly.
    Explicit is better than implicit.
    Simple is better than complex.
    Complex is better than complicated.
    Flat is better than nested.
    Sparse is better than dense.
    Readability counts.
    Special cases aren't special enough to break the rules.
    Although practicality beats purity.
    Errors should never pass silently.
    Unless explicitly silenced.
    In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
    There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
    Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
    Now is better than never.
    Although never is often better than *right* now.
    If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
    If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
    Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

    Python的优缺点 (Pros and Cons of Python)

    优点 (Pros)

    1. Interactive language with a module support for almost all functionality.

      带有模块的交互式语言几乎支持所有功能。
    2. Open Source: So, you can contribute to the community, the functions you have developed for future use and to help others

      开源:因此,您可以为社区做出贡献,为将来使用开发的功能并为他人提供帮助
    3. A lot of good interpreters and notebooks available for better experience like jupyter notebook.

      许多优秀的口译员和笔记本都可以提供更好的体验,例如jupyter notebook。

    缺点 (Cons)

    1. Being open source, many different ways have developed over the years for the same functions. This sometimes creates chaos for others to read someone's else code.

      作为开源,多年来为相同功能开发了许多不同的方法。 有时,这会使其他人无法阅读别人的代码。
    2. It is a slow language. So it's a very bad language to use for developing general algorithms.

      这是一种慢语言。 因此,用于开发通用算法是一种非常糟糕的语言。

    文献资料 (Documentation)

    Python is well documented. These docs include tutorials, guides, references and meta information for language.

    Python有据可查 。 这些文档包括语言的教程,指南,参考和元信息。

    Another important reference is the Python Enhancement Proposals (PEPs). Included in the PEPs is a style guide for writing Python code, PEP 8.

    另一个重要参考是Python增强建议( PEP )。 PEP中包括用于编写Python代码PEP 8的样式指南。

    调试 (Debugging)

    Inline print statements can be used for simple debugging:

    内联print语句可用于简单调试:

    … often the quickest way to debug a program is to add a few print statements to the source: the fast edit-test-debug cycle makes this simple approach very effective.

    …通常,调试程序的最快方法是在源代码中添加一些打印语句:快速的edit-test-debug周期使这种简单的方法非常有效。

    … often the quickest way to debug a program is to add a few print statements to the source: the fast edit-test-debug cycle makes this simple approach very effective.

    …通常,调试程序的最快方法是在源代码中添加一些打印语句:快速的edit-test-debug周期使这种简单的方法非常有效。

    … often the quickest way to debug a program is to add a few print statements to the source: the fast edit-test-debug cycle makes this simple approach very effective.Executive Summary

    …通常,调试程序的最快方法是在源代码中添加一些打印语句:快速的edit-test-debug周期使这种简单的方法非常有效。 执行摘要

    Python also includes more powerful tools for debugging, such as:

    Python还包括更强大的调试工具,例如:

    Just note that these exist for now.

    请注意,这些暂时存在。

    你好,世界! (Hello World!)

    Going back to the docs, we can read about the print function, a built-in function of the Python Standard Library.

    回到文档,我们可以了解到print函数,这是Python Standard Library内置函数

    print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)

    The built-in functions are listed in alphabetical order. The name is followed by a parenthesized list of formal parameters with optional default values. Under that is a short description of the function and its parameters are given and there is occasionally an example.

    内置功能按字母顺序列出。 该名称后是带括号的形式参数列表,带有可选的默认值。 在此之下是对该函数及其参数的简短描述,并且偶尔会有一个示例。

    The print function in Python 3 replaces the print statement in Python 2.

    Python 3中的print函数取代了Python 2中的print语句。

    >>> print("Hello world!")
    Hello world!

    A function is called when the name of the function is followed by (). For the Hello world! example, the print function is called with a string as an argument for the first parameter. For the rest of the parameters the defaults are used.

    当函数名称后跟()时,将调用该函数。 对于世界你好! 例如,使用字符串作为第一个参数的参数调用打印函数。 对于其余参数,将使用默认值。

    The argument that we called the print function with is a str object or string, one of Python’s built-in types. Also the most important thing about python is that you don’t have to specify the data type while declaring a variable; python’s compiler will do that itself based on the type of value assigned.

    我们使用print函数调用的参数是str对象或字符串 ,这是Python的内置类型之一 。 另外,关于python的最重要的事情是,您不必在声明变量时指定数据类型。 python的编译器将根据分配的值的类型自行执行此操作。

    The objects parameter is prefixed with a * which indicates that the function will take an arbitrary number of arguments for that parameter.

    objects参数以*开头,表示该函数将对该参数采用任意数量的参数。

    翻译自: https://www.freecodecamp.org/news/best-python-tutorial/

    最好的python 教程

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  • 以下是Full Stack Python上总结的一些教程,我拙劣的翻译了以下,并调整(调整顺序并删了部分内容)了一下: 1、无开发经验,初学python如果你不会其他语言,python是你的第一门语言:A Byte of Python(简明pyth...

    推荐Full Stack Python 有各种python资源汇总,从基础入门到各种框架web应用开发和部署,再到高级的ORM、Docker都有。以下是Full Stack Python 上总结的一些教程,我拙劣的翻译了以下,并调整(调整顺序并删了部分内容)了一下:

    1、无开发经验,初学python

    如果你不会其他语言,python是你的第一门语言:

    A Byte of Python (简明python教程,这个有中文版简明 Python 教程)是非常好的入门教程。

    Learn Python the Hard Way (Zed Shaw的免费教程,个人强烈推荐)

    Python, Django and Flask教程: Real Python (收费,需购买)

    short 5 minute video 解释了为什么你的出发点应该是要完成什么项目,或者解决什么问题,而不是为了学一门语言而去学一门语言。

    Dive into Python 3 是一本开源的python教程,提供HTML和PDF版。

    Code Academy 有一个为纯新手准备的 Python track 。

    Introduction to Programming with Python 介绍了基本语法和控制结构等,提供了大量代码示例。

    O’Reilly 的书 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist 是非常好的入门教材。

    Python Practice Book 是一本python练习的书,帮你掌握python基本语法。

    想通过做实际项目来学编程?看看这个 this list of 5 programming project for Python beginners(5个适合python初学者的编程项目)。

    Reddit的创造者之一写了一个教程,如何用python构建一个博客网站(use Python to build a blog.),使非常好的web编程入门。

    The fullstack python的作者写了一篇关于如何学习python的文章learning Python 。

    2、有开发经验 ,初学Python

    Learn Python in y minutes ,让你在几分钟内快速上手,有个大概了解。

    Python for you and me , python的语法,语言的主要结构等,还包含来Flask Web App的教程。

    The Hitchhiker’s Guide to Python

    How to Develop Quality Python Code ,如何开发高质量的python代码

    3、进阶

    The Python Ecosystem: An Introduction , 关于python生态系统,虚拟机、python包管理器pip、虚拟环境virtualenv、还有很多进阶主题

    The Python Subreddit ,就是python的reddit节点(相当于中国的贴吧),是一个活跃的社区,可以交流讨论,解决问题等。

    Good to Great Python Reads ,收集进阶和高级python文章,讲了很多细微差异和python语言本身的细节。

    博客 Free Python Tips ,有很多python和python生态系统的文章。

    Python Books ,有一些免费的Python, Django, 数据分析等方面的书。

    Python IAQ: Infrequently Asked Questions ,关于python 经常问到的问题。

    4、视频,屏幕录像,演示文稿等

    一些技术交流会议的视频录像: best Python videos

    5、python的包

    awesome-python ,收集了python各种非常好用非常酷的包,确实非常awesome,让作者相见恨晚( I wish I had this page when I was just getting started)。

    easy-python

    6、 播客(Podcasts)

    Talk Python to Me , 关注使用python的人们和组织,每一期都会邀请一些开发者谈谈他们的工作等。

    Podcast.__init__ ,关于python和让python更牛B的人们。

    7、新闻资讯(可订阅)

    Python Weekly , 最新的python文章、视频、项目、资讯 。

    PyCoder’s Weekly ,和python weekly类似。

    Import Python

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  • Python是面向对象,高级语言,解释,动态和多用途编程语言。Python易于学习,而且功能强大,功能多样的脚本语言使其对应用程序开发具有吸引力。Python的语法和动态类型具有其解释性质,使其成为许多领域的脚本编写和...

    Python是面向对象,高级语言,解释,动态和多用途编程语言。Python易于学习,而且功能强大,功能多样的脚本语言使其对应用程序开发具有吸引力。

    Python的语法和动态类型具有其解释性质,使其成为许多领域的脚本编写和快速应用程序开发的理想语言。

    Python支持多种编程模式,包括面向对象编程,命令式和函数式编程或过程式编程。

    Python几乎无所不能,一些常用的开发领域,如Web编程。这就是为什么它被称为多用途,因为它可以用于网络,企业,3D CAD等软件和系统开发。

    在Python中,不需要使用数据类型来声明变量,因为它是动态类型的,所以可以写一个如 a=10 来声明一个变量a中的值是一个整数类型。

    Python使开发和调试快速,因为在python开发中没有包含编译步骤,并且编辑 测试 调试循环使用代码开发效率非常高。

    Python是一种高级,解释,交互和面向对象的脚本语言。 Python被设计为高度可读性。 它使用英语关键字,而其他语言使用标点符号。它的语法结构比其他语言少。Python是解释型语言 - Python代码在解释器中运行时处理,执行前不需要编译程序。 这与PERL和PHP类似。

    Python是交动的 - 在Python提示符下面直接和解释器进行交互来编写程序。

    Python是面向对象的 - Python支持面向对象的风格或编程技术,将代码封装在对象内。

    Python是一门初学者的语言 - Python是初学者程序员的伟大语言,并支持从简单的文本处理到WWW浏览器到游戏的各种应用程序的开发。

    第一节 Python 可以用来开发什么?

    Python作为一个整体可以用于任何软件开发领域。下面来看看Python可以应用在哪些领域的开发。如下所列 -

    1.基于控制台的应用程序

    Python可用于开发基于控制台的应用程序。 例如:IPython。

    2.基于音频或视频的应用程序

    Python在多媒体部分开发,证明是非常方便的。 一些成功的应用是:TimPlayer,cplay等。

    3.3D CAD应用程序

    Fandango是一个真正使用Python编写的应用程序,提供CAD的全部功能。

    4.Web应用程序

    Python也可以用于开发基于Web的应用程序。 一些重要的开发案例是:PythonWikiEngines,Pocoo,PythonBlogSoftware等,如国内的成功应用案例有:豆瓣,知乎等。

    5.企业级应用

    Python可用于创建可在企业或组织中使用的应用程序。一些实时应用程序是:OpenErp,Tryton,Picalo等。

    6.图像应用

    使用Python可以开发图像应用程序。 开发的应用有:VPython,Gogh,imgSeek等

    第二节 Python安装和环境配置

    Python 3适用于Windows,Mac OS和大多数Linux操作系统。即使Python 2目前可用于许多其他操作系统,有部分系统Python 3还没有提供支持或者支持了但被它们在系统上删除了,只保留旧的Python 2版本。

    可参考我上一篇文章。

    第三节 Python命令行参数

    Python提供了一个getopt模块,用于解析命令行选项和参数。

    $ python test.py arg1 arg2 arg3

    Shell

    Python sys模块通过sys.argv提供对任何命令行参数的访问。主要有两个参数变量 -sys.argv是命令行参数的列表。

    len(sys.argv)是命令行参数的数量。

    这里sys.argv [0]是程序名称,即脚本的名称。比如在上面示例代码中,sys.argv [0]的值就是 test.py。

    示例

    看看以下脚本command_line_arguments.py的代码 -

    #!/usr/bin/python3

    import sysprint ('Number of arguments:', len(sys.argv), 'arguments.')

    print ('Argument List:', str(sys.argv))

    Python

    现在运行上面的脚本,这将产生以下结果 -

    F:\>python F:\worksp\python\command_line_arguments.py

    Number of arguments: 1 arguments.

    Argument List: ['F:\\worksp\\python\\command_line_arguments.py']

    F:\>python F:\worksp\python\command_line_arguments.py arg1 arg2 arg3 arg4

    Number of arguments: 5 arguments.

    Argument List: ['F:\\worksp\\python\\command_line_arguments.py', 'arg1', 'arg2', 'arg3', 'arg4']

    F:\>

    Python注意 - 如上所述,第一个参数始终是脚本名称,它也被计入参数的数量。

    解析命令行参数

    Python提供了一个getopt模块,可用于解析命令行选项和参数。该模块提供了两个功能和异常,以启用命令行参数解析。

    getopt.getopt方法

    此方法解析命令行选项和参数列表。以下是此方法的简单语法 -

    getopt.getopt(args, options, [long_options])

    Python

    getopt.GetoptError异常

    当在参数列表中有一个无法识别的选项,或者当需要一个参数的选项不为任何参数时,会引发这个异常。

    异常的参数是一个字符串,指示错误的原因。 属性msg和opt给出错误消息和相关选项。

    示例

    假设想通过命令行传递两个文件名,也想给出一个选项用来显示脚本的用法。脚本的用法如下 -

    usage: file.py -i -o

    Shell

    以下是command_line_usage.py的以下脚本 -

    #!/usr/bin/python3

    import sys, getoptdef main(argv): inputfile = ''

    outputfile = ''

    try: opts, args = getopt.getopt(argv,"hi:o:",["ifile=","ofile="])

    except getopt.GetoptError: print ('GetoptError, usage: command_line_usage.py -i -o ')

    sys.exit(2)

    for opt, arg in opts:

    if opt == '-h':

    print ('usage: command_line_usage.py -i -o ')

    sys.exit()

    elif opt in ("-i", "--ifile"):

    inputfile = arg

    elif opt in ("-o", "--ofile"):

    outputfile = arg

    print ('Input file is "', inputfile)

    print ('Output file is "', outputfile)

    if __name__ == "__main__":

    main(sys.argv[1:])

    Python

    现在,使用以下几种方式运行来脚本,输出如下所示:

    F:\worksp\python>python command_line_usage.py -h

    usage: command_line_usage.py -i -o

    F:\worksp\python>python command_line_usage.py -i inputfile.txt -o

    GetoptError, usage: command_line_usage.py -i -o

    F:\worksp\python>python command_line_usage.py -i inputfile.txt -o outputfile.txt

    Input file is " inputfile.txt

    Output file is " outputfile.txt

    F:\worksp\python>

    Shell

    第四节 Python变量类型

    变量是保存存储值的内存位置。也就是说,当创建一个变量时,可以在内存中保留一些空间。

    基于变量的数据类型,解释器分配内存并决定可以存储在保留的存储器中的内容。 因此,通过为变量分配不同的数据类型,可以在这些变量中存储的数据类型为整数,小数或字符等等。

    将值分配给变量

    在Python中,变量不需要明确的声明类型来保留内存空间。当向变量分配值时,Python会自动发出声明。 等号(=)用于为变量赋值。

    =运算符左侧的操作数是变量的名称,而=运算符右侧的操作数是将在存储在变量中的值。 例如 -

    #!/usr/bin/python3

    counter = 100 # 一个整型数

    miles = 999.99 # 一个浮点数

    name = "Maxsu" # 一个字符串

    site_url = "http://www.yiibai.com" # 一个字符串

    print (counter)

    print (miles)

    print (name)

    print (site_url)

    Python

    这里,100,999.99和“Maxsu”分别是分配给counter,miles和name变量的值。执行上面代码将产生以下结果 -

    100

    999.99

    Maxsuhttp://www.yiibai.com

    Shell

    多重赋值

    Python允许同时为多个变量分配单个值。

    例如 -

    a = b = c = 1

    Python

    这里,创建一个整数对象,其值为1,并且所有三个变量都分配给相同的内存位置。还可以将多个对象分配给多个变量。 例如 -

    a, b, c = 10, 20, "maxsu"

    Python

    这里,将两个值为10和20的整数对象分别分配给变量a和b,并将一个值为“maxsu”的字符串对象分配给变量c。

    标准数据类型

    存储在内存中的数据可以是多种类型。 例如,一个人的年龄可存储为一个数字值,他的地址被存储为字母数字字符串。 Python具有各种标准数据类型,用于定义可能的操作以及每个标准数据类型的存储方法。

    Python有五种标准数据类型 -1.数字

    2.字符串

    3.列表

    4.元组

    5.字典

    1.Python数字

    数字数据类型存储数字值。当为其分配值时,将创建数字对象。 例如 -

    var1 = 10

    var2 = 20

    Python

    可以使用del语句删除对数字对象的引用。 del语句的语法是 -

    del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]

    Python

    可以使用del语句删除单个对象或多个对象。

    例如 -

    del var

    del var_a, var_bPython

    Python支持三种不同的数值类型 -int(有符号整数)

    float(浮点实值)

    complex(复数)

    Python3中的所有整数都表示为长整数。 因此,长整数没有单独的数字类型。

    例子

    以下是一些数字示例 -

    int float complex 10 0.0 3.14j 100 15.20 45.j -786 -21.9 9.322e-36j 080 32.3+e18 .876j -0490 -90. -.6545+0J -0x260 -32.54e100 3e+26J 0x69 70.2-E12 4.53e-7j

    复数是由x + yj表示的有序对的实数浮点数组成,其中x和y是实数,j是虚数单位。

    2.Python字符串

    Python中的字符串被标识为在引号中表示的连续字符集。Python允许双引号或双引号。 可以使用片段运算符([]和[:])来获取字符串的子集(子字符串),其索引从字符串开始处的索引0开始,并且以-1表示字符串中的最后一个字符。

    加号(+)是字符串连接运算符,星号(*)是重复运算符。例如 -

    #!/usr/bin/python3

    #coding=utf-8

    # save file: variable_types_str1.pystr = 'yiibai.com'

    print ('str = ', str) # Prints complete string

    print ('str[0] = ',str[0]) # Prints first character of the string

    print ('str[2:5] = ',str[2:5]) # Prints characters starting from 3rd to 5th

    print ('str[2:] = ',str[2:]) # Prints string starting from 3rd character

    print ('str[-1] = ',str[-1]) # 最后一个字符,结果为:'!'

    print ('str * 2 = ',str * 2) # Prints string two times

    print ('str + "TEST" = ',str + "TEST") # Prints concatenated string

    Python

    将上面代码保存到 variable_types_str1.py 文件中,执行将产生以下结果 -

    F:\worksp\python>python variable_types_str1.py

    str = yiibai.comstr[0] = ystr[2:5] = ibastr[2:] = ibai.comstr[-1] = mstr * 2 = yiibai.comyiibai.comstr + "TEST" = yiibai.comTEST

    F:\worksp\python>Shell

    2.Python列表

    列表是Python复合数据类型中最多功能的。 一个列表包含用逗号分隔并括在方括号([])中的项目。在某种程度上,列表类似于C语言中的数组。它们之间的区别之一是Python列表的所有项可以是不同的数据类型,而C语言中的数组只能是同种类型。

    存储在列表中的值可以使用切片运算符([]和[])来访问,索引从列表开头的0开始,并且以-1表示列表中的最后一个项目。 加号(+)是列表连接运算符,星号(*)是重复运算符。例如 -

    #!/usr/bin/python3

    #coding=utf-8

    # save file: variable_types_str1.pylist = [ 'yes', 'no', 786 , 2.23, 'minsu', 70.2 ]

    tinylist = [100, 'maxsu']

    print ('list = ', list) # Prints complete list

    print ('list[0] = ',list[0]) # Prints first element of the list

    print ('list[1:3] = ',list[1:3]) # Prints elements starting from 2nd till 3rd

    print ('list[2:] = ',list[2:]) # Prints elements starting from 3rd element

    print ('list[-3:-1] = ',list[-3:-1])

    print ('tinylist * 2 = ',tinylist * 2) # Prints list two times

    print ('list + tinylist = ', list + tinylist) # Prints concatenated lists

    Python

    将上面代码保存到 variable_types_str1.py 文件中,执行将产生以下结果 -

    F:\worksp\python>python variable_types_list.py

    list = ['yes', 'no', 786, 2.23, 'minsu', 70.2]

    list[0] = yes

    list[1:3] = ['no', 786]

    list[2:] = [786, 2.23, 'minsu', 70.2]

    list[-3:-1] = [2.23, 'minsu']

    tinylist * 2 = [100, 'maxsu', 100, 'maxsu']

    list + tinylist = ['yes', 'no', 786, 2.23, 'minsu', 70.2, 100, 'maxsu']

    F:\worksp\python>Shell

    3.Python元组

    元组是与列表非常类似的另一个序列数据类型。元组是由多个值以逗号分隔。然而,与列表不同,元组被括在小括号内(())。

    列表和元组之间的主要区别是 - 列表括在括号([])中,列表中的元素和大小可以更改,而元组括在括号(())中,无法更新。元组可以被认为是只读列表。 例如 -

    #!/usr/bin/python3

    #coding=utf-8

    # save file : variable_types_tuple.pytuple = ( 'maxsu', 786 , 2.23, 'yiibai', 70.2 )

    tinytuple = (999.0, 'maxsu')

    # tuple[1] = 'new item value' 不能这样赋值

    print ('tuple = ', tuple) # Prints complete tuple

    print ('tuple[0] = ', tuple[0]) # Prints first element of the tuple

    print ('tuple[1:3] = ', tuple[1:3]) # Prints elements starting from 2nd till 3rd

    print ('tuple[-3:-1] = ', tuple[-3:-1]) # 输出结果是什么?

    print ('tuple[2:] = ', tuple[2:]) # Prints elements starting from 3rd element

    print ('tinytuple * 2 = ',tinytuple * 2) # Prints tuple two times

    print ('tuple + tinytuple = ', tuple + tinytuple) # Prints concatenated tuple

    Python

    将上面代码保存到 variable_types_tuple.py 文件中,执行将产生以下结果 -

    F:\worksp\python>python variable_types_tuple.py

    tuple = ('maxsu', 786, 2.23, 'yiibai', 70.2)

    tuple[0] = maxsu

    tuple[1:3] = (786, 2.23)

    tuple[-3:-1] = (2.23, 'yiibai')

    tuple[2:] = (2.23, 'yiibai', 70.2)

    tinytuple * 2 = (999.0, 'maxsu', 999.0, 'maxsu')

    tuple + tinytuple = ('maxsu', 786, 2.23, 'yiibai', 70.2, 999.0, 'maxsu')

    F:\worksp\python>

    Shell

    以下代码对于元组无效,因为尝试更新元组,但是元组是不允许更新的。类似的情况可能与列表 -

    #!/usr/bin/python3

    tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )

    list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]

    tuple[2] = 1000 # 无法更新值,程序出错

    list[2] = 1000 # 有效的更新,合法

    Python

    Python字典

    Python的字典是一种哈希表类型。它们像Perl中发现的关联数组或散列一样工作,由键值对组成。字典键几乎可以是任何Python数据类型,但通常为了方便使用数字或字符串。另一方面,值可以是任意任意的Python对象。

    字典由大括号({})括起来,可以使用方括号([])分配和访问值。例如 -

    #!/usr/bin/python3

    #coding=utf-8

    # save file : variable_types_dict.pydict = {}dict['one'] = "This is one"

    dict[2] = "This is my"

    tinydict = {'name': 'maxsu', 'code' : 1024, 'dept':'IT Dev'}

    print ("dict['one'] = ", dict['one']) # Prints value for 'one' key

    print ('dict[2] = ', dict[2]) # Prints value for 2 key

    print ('tinydict = ', tinydict) # Prints complete dictionary

    print ('tinydict.keys() = ', tinydict.keys()) # Prints all the keys

    print ('tinydict.values() = ', tinydict.values()) # Prints all the values

    Python

    将上面代码保存到 variable_types_dict.py 文件中,执行将产生以下结果 -

    F:\worksp\python>python variable_types_dict.py

    dict['one'] = This is one

    dict[2] = This is my

    tinydict = {'name': 'maxsu', 'code': 1024, 'dept': 'IT Dev'}

    tinydict.keys() = dict_keys(['name', 'code', 'dept'])

    tinydict.values() = dict_values(['maxsu', 1024, 'IT Dev'])

    Shell

    字典中的元素没有顺序的概念。但是说这些元素是“乱序”是不正确的; 它们是无序的。

    数据类型转换

    有时,可能需要在内置类型之间执行转换。要在类型之间进行转换,只需使用类型名称作为函数即可。

    有以下几种内置函数用于执行从一种数据类型到另一种数据类型的转换。这些函数返回一个表示转换值的新对象。它们分别如下所示 -

    编号 函数 描述 1 int(x [,base]) 将x转换为整数。如果x是字符串,则要base指定基数。 2 float(x) 将x转换为浮点数。 3 complex(real [,imag]) 创建一个复数。 4 str(x) 将对象x转换为字符串表示形式。 5 repr(x) 将对象x转换为表达式字符串。 6 eval(str) 评估求值一个字符串并返回一个对象。 7 tuple(s) 将s转换为元组。 8 list(s) 将s转换为列表。 9 set(s) 将s转换为集合。 10 dict(d) 创建一个字典,d必须是(key,value)元组的序列 11 frozenset(s) 将s转换为冻结集 12 chr(x) 将整数x转换为字符 13 unichr(x) 将整数x转换为Unicode字符。 14 ord(x) 将单个字符x转换为其整数值。 15 hex(x) 将整数x转换为十六进制字符串。 16 oct(x) 将整数x转换为八进制字符串。

    第五节 Python基本运算符

    运算符是可以操纵操作数值的结构。如下一个表达式:10 + 20 = 30。这里,10和20称为操作数,+则被称为运算符。

    运算符类型

    Python语言支持以下类型的运算符 -1.算术运算符

    2.比较(关系)运算符

    3.赋值运算符

    4.逻辑运算符

    5.按位运算符

    6.成员运算符

    7.身份运算符

    下面让我们依次来看看所有的运算符。

    1.算术运算符

    假设变量a的值是10,变量b的值是21,则 -

    运算符 描述 示例 + 加法运算,将运算符两边的操作数增加。 a + b = 31 - 减法运算,将运算符左边的操作数减去右边的操作数。 a – b = -11 * 乘法运算,将运算符两边的操作数相乘 a * b = 210 / 除法运算,用右操作数除左操作数 b / a = 2.1 % 模运算,用右操作数除数左操作数并返回余数 b % a = 1 ** 对运算符进行指数(幂)计算 a ** b,表示10的21次幂 // 地板除 - 操作数的除法,其结果是删除小数点后的商数。 但如果其中一个操作数为负数,则结果将被保留,即从零(向负无穷大)舍去 9//2 = 4 , 9.0//2.0 = 4.0, -11//3 = -4, -11.0//3 = -4.0

    2.比较(关系)运算符

    比较(关系)运算符比较它们两边的值,并确定它们之间的关系。它们也称为关系运算符。假设变量a的值10,变量b的值是20,则 -

    运算符 描述 示例 == 如果两个操作数的值相等,则条件为真。 (a == b)求值结果为 false != 如果两个操作数的值不相等,则条件为真。 (a != b)求值结果为 true > 如果左操作数的值大于右操作数的值,则条件成为真。 (a > b)求值结果为 false < 如果左操作数的值小于右操作数的值,则条件成为真。 (a < b)求值结果为 true >= 如果左操作数的值大于或等于右操作数的值,则条件成为真。 (a >= b)求值结果为 false <= 如果左操作数的值小于或等于右操作数的值,则条件成为真。 (a <= b)求值结果为 true

    3.赋值运算符

    假设变量a的值10,变量b的值是20,则 -

    运算符 描述 示例 = 将右侧操作数的值分配给左侧操作数 c = a + b表示将a + b的值分配给c += 将右操作数相加到左操作数,并将结果分配给左操作数 c + = a等价于c = c + a -= 从左操作数中减去右操作数,并将结果分配给左操作数 c -= a 等价于 c = c - a *= 将右操作数与左操作数相乘,并将结果分配给左操作数 c *= a 等价于 c = c * a /= 将左操作数除以右操作数,并将结果分配给左操作数 c /= a 等价于 c = c / a %= 将左操作数除以右操作数的模数,并将结果分配给左操作数 c %= a 等价于 c = c % a **= 执行指数(幂)计算,并将值分配给左操作数 c **= a 等价于 c = c ** a //= 运算符执行地板除运算,并将值分配给左操作数 c //= a 等价于 c = c // a

    4.逻辑运算符

    Python语言支持以下逻辑运算符。假设变量a的值为True,变量b的值为False,那么 -

    运算符 描述 示例 and 如果两个操作数都为真,则条件成立。 (a and b)的结果为False or 如果两个操作数中的任何一个非零,则条件成为真。 (a or b)的结果为True not 用于反转操作数的逻辑状态。 not(a and b) 的结果为True。

    5.按位运算符

    按位运算符执行逐位运算。 假设变量a = 60; 和变量b = 13; 现在以二进制格式,它们将如下 -

    a = 0011 1100

    b = 0000 1101

    -----------------

    a&b = 0000 1100

    a|b = 0011 1101

    a^b = 0011 0001

    ~a = 1100 0011

    Shell

    Python的内置函数bin()可用于获取整数的二进制表示形式。

    以下是Python语言支持位运算操作符 -

    运算符 描述 示例 & 如果它存在于两个操作数中,则操作符复制位到结果中 (a & b) 结果表示为 0000 1100

    如果它存在于任一操作数,则复制位。 (a

    b) = 61 结果表示为 0011 1101 ^ 二进制异或。如果它是一个操作数集合,但不是同时是两个操作数则将复制位。 (a ^ b) = 49 (结果表示为 0011 0001) ~ 二进制补码,它是一元的,具有“翻转”的效果。 (~a ) = -61有符号的二进制数,表示为1100 0011的补码形式。 << 二进制左移,左操作数的值由右操作数指定的位数左移。 a << 2 = 240 (结果表示为 1111 0000) >> 二进制右移,左操作数的值由右操作数指定的位数右移。 a >> 2 = 15(结果表示为0000 1111)

    6.成员运算符

    Python成员运算符测试给定值是否为序列中的成员,例如字符串,列表或元组。 有两个成员运算符,如下所述 -

    运算符 描述 示例 in 如果在指定的序列中找到一个变量的值,则返回true,否则返回false。 - not in 如果在指定序列中找不到变量的值,则返回true,否则返回false。 -

    7.身份运算符

    身份运算符比较两个对象的内存位置。常用的有两个身份运算符,如下所述 -

    运算符 描述 示例 is 如果运算符任一侧的变量指向相同的对象,则返回True,否则返回False。 is not 如果运算符任一侧的变量指向相同的对象,则返回True,否则返回False。 -

    8. 运算符优先级

    下表列出了从最高优先级到最低优先级的所有运算符,如下所示 -

    序号 运算符 描述 1 ** 指数(次幂)运算 2 ~ + - 补码,一元加减(最后两个的方法名称是+@和-@) 3 * / % // 乘法,除法,模数和地板除 4 + - 5 >> << 向右和向左位移 6 & 按位与 7 ^

    按位异或和常规的“OR” 8 <= < > >= 比较运算符 9 <> == != 等于运算符 10 = %= /= //= -= += *= **= 赋值运算符 11 is is not 身份运算符 12 in not in 成员运算符 13 not or and 逻辑运算符

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    Python安装教程一、博主自言随着人工智能的快速发展,python语言越来越受大家的欢迎,博主前段时间先自学了一次,这次再次巩固,顺便分享给大家我遇到的坑。帮助大家学习的时候少走弯路。希望会对大家有所帮助,欢迎...
  • Pycharm及python安装详细教程

    万次阅读 多人点赞 2016-09-25 21:27:28
    首先我们来安装python 1、首先进入网站下载:点击打开链接(或自己输入网址https://www.python.org/downloads/),进入之后如下图,选择图中红色圈中区域进行下载。 2、下载完成后如下图所示 3、双击exe...
  • 自学python教程免费python教程视频

    千次阅读 2020-05-10 16:31:39
    自学python,可以找我领取参考教程。我的抠抠前面是169,中间是0729,后面是198,数字连起来就行了 它拥有非常小的程序集,非常易于学习、阅读和维护。其解释器可在Windows、Linux 和 Mac OS 等多种操作系统上使用。...
  • Python】【教程Python 教程

    千次阅读 2017-12-19 19:47:46
    1. Python 教程 01 2. Python 教程 02
  • Python基础教程Python入门教程

    千次阅读 多人点赞 2019-07-15 10:23:21
    这套 Python 基础教程不是教科书,不会玩弄概念,而是力求口语化、通俗化,让大家尽快入门。 如果小朋友出于兴趣学习本教程,可先引导他阅读教程的前半部分,这是基础;如果你想全面掌握 Python 编程,...
  • Python入门教程

    万次阅读 多人点赞 2019-11-08 23:35:29
    我的Python入门教程 基础语法:B站海洋饼干叔叔——Python编程基础及应用 安装及案例:B站崔庆才python3入门到精通,推荐安装anaconda,里面包含python和一些常用的包,非常方便。另外, 可使用Pycharm或者jupyter...
  • Python教程】Python快速教程

    千次阅读 2017-01-18 09:30:11
    谢谢!   怎么能快速地掌握Python?这是和朋友闲聊时谈起的问题。...我一直希望写一个快速的、容易上手的Python教程,而且言语简洁,循序渐进,让没有背景的读者也可以从基础开始学习。我将在每一篇中专注
  • python windows环境安装python教程

    千次阅读 2020-12-20 21:44:19
    python的官网下载python对应版本 https://www.python.org/downloads/windows/ 64位下载(64-bit) 版本 32位下载(32-bit)版本 2. 双击安装包,执行安装,选择安装路径,记住安装路径,如D:/python/python36...
  • Python学习教程Python学习路线_Python基础学习教程_Python视频教程):初学者新手怎样快速入门Python? 人生苦短,我用Python!!!短短几个字,现在在各大学习类平台随处可见,短短几个字,足以见Python今日的...
  • OpenCV Python教程

    千次阅读 2018-06-29 21:08:16
    主要使用功能: 1.图像的载入、显示和保存 ...运行环境 python3 1.安装:https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/80591640 重点命令: * 1.cv2.imread 读取图像 img = cv2.imread(...

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