Python Crash Course A HandsOn, ProjectBased Introducti
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Python 具备多种优势特点作为高级编程语言，在程序开发中展现出显著的优势和实用性。本文旨在帮助读者从基础入手逐步掌握 Python 的核心知识与实用技能。本教程将围绕以下重点展开：语法基础、数据结构与算法设计、模块化编程技巧以及实际项目实战应用等内容模块展开讲解与实践操作指导。
- 基础知识：全面讲解Python语言的概述（概述）、安装配置流程（安装配置）、Hello World案例分析（Hello World例子）、数据类型系统（数据类型）、条件语句和循环语句的应用（条件语句和循环语句）、函数定义及调用规范（函数定义及调用）、模块导入和包管理指南（模块导入和包管理）、文件操作技巧（文件操作）、异常处理机制（异常处理）等方面的内容。
- 高级特性：从基础的面向对象编程（Object-Oriented Programming）至复杂的设计模式（Design Patterns），系统地阐述Python中的重要特性及其语法糖相关内容。
- 常用库：详细讲解Numpy/Scipy/Pandas等流行库的应用场景与功能特点，并提供具体使用方法指导。
- Web开发：以Flask/Django框架为例进行详细讲解如何搭建Web服务应用的技术细节。
- 机器学习与深度学习：深入分析Python在人工智能领域展现出的强大高效执行能力，并探讨其在机器学习与深度学习实际项目开发流程中的应用策略。
作者将在本文中不断更新，力争将教材涵盖的内容完整且生动。
2.关于 Python
2.1 Python 简介
Python是一种复杂且具备动态特性的对象导向解释性计算机编程语言。该系统支持多样化的编程范式，并包含程序指令式的结构以及函数风格的特点。它能够运行于图形用户界面以及Web应用服务器上，并且还可以在分布式计算环境中工作。该系统不仅拥有丰富多样的库支持和内存管理自动化功能，并且还配备有高效的解释器等高级功能。在机器学习领域有广泛应用，在web开发方面表现出色，在科学计算和金融分析方面也显示出强大的实力，在自动化运维中同样发挥着关键作用。
2.2 Python 发展历史
2.2.1 Python 2.x 时代
1991年, Guido van Rossum 创立了Python, 其目的旨在提高程序开发效率. 当时, "Python"一词原本由Monty Python's Flying Circus中的角色演员Guido Lassie扮演.
1994年10月推出的第一个版本为Python2；该语言被命名为Python2。
因存在语法兼容性问题，
多数开发者广泛转向开发基于Python3.0的项目。
2.2.2 Python 3.x 时代
于2008年，在全球范围内发布了Python 3.0这一重要版本。这标志着Python发展史上的一个重要转折点,它彻底改变了传统的编程方式,使得编程方式发生了根本性转变。然而,对于有一定编程经验的人来说,可能会对新版本Python产生一定的学习障碍,因此适应这一变化需要一定的时间来逐步掌握新版本的特点。
2.3 Python 特点
- 简单易用
Python 具备清晰明了的语法结构以及准确传达信息的能力。在学习 Python 的过程中，无需深厚的基础知识储备即可较为容易地开发出功能强大且易于维护的程序。
- 可移植性
Python广泛应用于各种平台，并在桌面、移动设备、网络服务器以及路由器等环境中运行。这使得Python极为适用于多种场合。
- 丰富的库支持
Python 提供了多种丰富多样的库支持，并且具有显著的功能增强能力。除了自带的标准库之外，众多第三方可用的软件包均可通过 pip 命令进行安装。
- 自动内存管理
Python 采用了垃圾回收机制来自动生成内存回收过程，这使得开发人员无需手动申请并释放内存资源，从而减少了开发者的劳动强度。
- 解释性
Python属于一种无需编译即能执行的编程语言。这表明Python程序不需要预先编译即可直接执行。Python的解释器能够即时解析并执行原始代码，并生成相应的输出结果。从而实现了快速开发和缩短项目周期的目标。
- 高级数据结构
Python包含了多种高级的数据结构如列表字典集合和元组等这些数据结构使得数据的存储操作和访问变得更加简单直观而且便捷
- 可选择的并发模型
Python支持多样化的并发模型，在为开发者提供了构建高度并行程序的能力方面具有显著优势。这些模型具体包括线程、进程以及协程等多种类型，在不同场景下可以根据具体需求选择最适合的方案以提升系统的性能和效率
- Unicode 支持
Python 对Unicode提供了高度友好的支持，并且能够轻松地管理文本内容、网页结构以及数据库属性等各类信息。
- 可嵌入的扩展语言
Python 支持嵌入式的扩展功能模块，在无需复杂配置的情况下即可轻松实现新的功能特性。这不仅有助于提升程序的灵活性与可维护性，在开发周期上也能够事半功倍。此外这一设计还能够确保Python始终保持先进性与成熟度，并能够适应更多应用场景。
3.Python 基本概念和术语
3.1 变量与赋值
在Python中认为所有的数值都是对象，并且这些数值既包括整数型、浮点型和字符串型等多种基础数据类型的同时也包含自定义类以及列表型、元组型和字典型等多种复杂数据类型。这些对象可通过变量来进行引用而不会受到限制，在程序运行过程中能够随时更新其存储的数值而不会受到限制并且遵循与标识符相同的命名规范
在 Python 中，可以用 = 来表示赋值操作。例如：
x = 1 # x 等于 1
y = "hello world" # y 等于 "hello world"
代码解读请注意，在Python中变量的类型不会自动转换为其他数据类型。例如，在Python中将一个整数赋值给浮点型变量是不允许的，除非进行显式的数据类型转换。
3.2 数据类型
Python 中共有六个数据类型：
-
Numbers（数字）
- int (整型)
1 + 1 # 结果: 2
3 / 2 # 结果: 1.5
4 // 2 # 结果: 2 # floor division operator: 返回商的整数部分
5 % 2 # 结果: 1 # modulo operator: 返回除法后的余数
2 ** 3 # 结果: 8 # exponentiation operator: 乘方运算
代码解读- float (浮点型)
1.0 + 1.0 # 结果: 2.0
3.0 / 2 # 结果: 1.5
4.0 // 2 # 结果: 2.0
5.0 % 2 # 结果: 1.0
2.0 ** 3 # 结果: 8.0
代码解读- complex (复数型)
c = 3+4j # 创建一个复数
print(c.real) # 获取实数部分
print(c.imag) # 获取虚数部分
abs(c) # 计算复数的模长
代码解读-
String （字符串）
- 单引号或双引号括起来的字符序列
s = 'hello' # 用单引号括起来的字符序列
t = "world" # 用双引号括起来的字符序列
u = '''I'm a programmer.''' # 用三重单引号括起来的字符序列
v = """I'm also a programmer.""" # 用三重双引号括起来的字符序列
print(s[0]) # 输出字符 h
print(t[-1]) # 输出字符 d
print(u[::2]) # 从第 1 个字符开始每隔两个字符提取子串
print(' '.join([s,t])) # 将 s 和 t 以空格连接
print('\n'.join([u,v])) # 将 u 和 v 以换行符连接
print(', '.join(['apple', 'banana', 'cherry'])) # 将列表 ['apple', 'banana', 'cherry'] 用逗号分隔
代码解读-
List （列表）
- 不同元素类型、长度可变的有序集合
my_list = [1, 2.0, 'three', True] # 创建列表
print(my_list[0]) # 输出元素 1
my_list += [4, 5] # 添加元素
my_list *= 2 # 复制列表
del my_list[1] # 删除元素
if 4 in my_list: # 判断是否存在元素
index = my_list.index(4) # 获取元素位置
for item in reversed(my_list): # 遍历列表反向顺序
print(item)
sorted_list = sorted(my_list) # 排序列表
min_value = min(sorted_list) # 最小值
max_value = max(sorted_list) # 最大值
len(my_list) # 列表长度
my_list.append('six') # 追加元素
my_list.extend(['seven', 'eight']) # 拼接列表
代码解读-
Tuple （元组）
- 不可修改的有序集合，元素类型及个数固定
my_tuple = ('apple', 2, 'banana', False) # 创建元组
print(my_tuple[0], my_tuple[1]) # 输出元素 apple 和 2
try: # 修改元组元素
my_tuple[0] = 'orange'
except TypeError as e:
print("TypeError:", e)
my_tuple[:2] # 切片元组
tuple(('apple',)) # 注意元素类型为元组
代码解读-
Set （集合）
- 无序且唯一的集合
my_set = {1, 2, 3} # 创建集合
my_set |= {4, 5} # 更新集合
my_set -= {3, 5} # 删除集合元素
intersection = my_set & {2, 3, 4} # 交集
union = my_set | {4, 5} # 并集
difference = my_set - {1, 2} # 差集
symmetric_difference = my_set ^ {4, 5} # 对称差集
issubset = {1}.issubset({1, 2}) # 是否为子集
issuperset = {1, 2}.issuperset({1}) # 是否为超集
len(my_set) # 集合大小
代码解读-
Dictionary （字典）
- 键值对组成的无序映射表，元素类型均可变
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 20} # 创建字典
print(my_dict['name'], my_dict['age']) # 输出键 name 和键 age 的值
my_dict['gender'] = 'female' # 添加键值对
my_dict.pop('age') # 删除键 age 的值
keys = list(my_dict.keys()) # 字典所有键
values = list(my_dict.values()) # 字典所有值
items = list(my_dict.items()) # 字典所有键值对
get_key = my_dict.get('gender') # 根据键获取对应的值
my_dict.update({'height': 170}) # 更新字典
pop_dict = my_dict.copy() # 深拷贝字典
my_dict.clear() # 清空字典
代码解读3.3 条件语句与循环语句
在Python中使用了多种控制结构来管理程序流程。这些控制结构主要包括六种关键字： if 、 elif 和 else （用于做判断），以及 for 和 while （用于做循环）。具体来说，在 if 结构中会跟随着一个测试表达式（test expression），其后跟的是一个会被测试的结果（result of test expression），而 if 会根据测试结果决定是否进入相应的代码块； elif 则用于表示在"先此他则"的情况下才会触发的一系列操作；而 else 则用于表示在所有前面的判断都不成立的情况下才会触发的操作。 for 结构的功能是遍历可迭代的数据类型（如列表、字符串等），并对其内容逐一进行处理；而 while 结构则会持续地重复一段代码直至指定条件变为假为止。
Python中还有其他控制流语句,例如try/except语法结构主要用于捕获异常;with关键字被用来管理和释放资源;assert语句则用于在调试阶段检查程序是否按照预期运行.
# If statement
num = input("Enter a number:")
if num == 'exit':
exit()
elif isinstance(int(num), int):
print(f"{num}^2={num**2}")
else:
print("Invalid input.")
# For loop
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for fruit in fruits:
print(fruit)
# While loop
count = 0
while count < 5:
print("*"*count)
count += 1
代码解读以上代码展示了 Python 中常用的条件语句与循环语句的用法。
3.4 函数定义及调用
Python 中的函数通过关键字 def 进行定义并配置其名称、参数列表以及可选返回值类型设置。需要注意的是，默认情况下函数返回值类型并非必须。
def add(a, b):
return a + b
print(add(1, 2)) # Output: 3
代码解读函数执行的方式是通过在函数名称后添加括号并传递所需的参数。
函数体内的代码块会借助缩进符号来表示开始和结束的位置。
# Function with no arguments and returns None
def hello():
print("Hello")
hello() # Call the function
# Function with default argument value
def greetings(msg="Good morning"):
print(msg)
greetings() # Call the function without passing any argument
greetings("Hi there!") # Call the function by passing an argument
# Function that accepts variable length of positional arguments
def sum(*args):
result = 0
for i in args:
result += i
return result
print(sum(1, 2, 3, 4, 5)) # Output: 15
# Function that accepts keyword arguments
def person(**kwargs):
print("Name:", kwargs.get('name'))
print("Age:", kwargs.get('age'))
person(name='John', age=30)
代码解读以上代码展示了 Python 中函数定义及调用的不同形式。
3.5 模块导入与管理
Python 提供了两种方式来导入模块：
- 显式导入
借助于import语句可以导入模块。其中一种语法形式为 import module1[, module2[,... moduleN]] 或 from module import member1[, member2[,... memberN]] 两种形式的语法结构都可以实现模块导入功能。
import math
from datetime import date, time
today = date.today()
current_time = time.localtime().tm_hour
pi = math.pi
print(today, current_time, pi)
代码解读- 隐式导入
当从特定的模块中引入了一个元素时，在某些编程环境中会自动将整个该模块加载到内存中。这种机制一般情况下仅引入一次，并且在调用过程中无需明确指定该模块名称。
random_number = randint(1, 100)
print(random_number)
代码解读除此之外，Python 还提供了两种方式来管理模块：
pip命令管理
Python pip 操作是用于管理 Python 包装程序的缩略形式。它负责处理 Python 包及其相关依赖项。通过使用 pip install package_name 操作指令来执行安装，请使用 pip uninstall package_name 指令来进行卸载操作。此外，请使用 pip freeze > requirements.txt 指令将当前的所有依赖项记录到指定文件中。
venv命令管理
venv 是用于管理Python项目的独立环境的工具。它有助于隔离开发和运行Python脚本时所使用的各种依赖项，并且能够生成新的独立虚拟环境以解决兼容性问题。运行以下命令即可生成新的虚拟环境：
python -m venv env
代码解读然后激活环境：
source env/bin/activate
代码解读安装依赖包：
pip install requests
代码解读退出环境：
deactivate
代码解读以上代码展示了 Python 中模块导入、管理的方式。
3.6 文件操作
Python 中的文件操作主要有四种方式：
- 文件读取
使用 open() 函数打开文件并读取内容。
file = open('filename.txt', mode='r')
content = file.read()
file.close()
代码解读- 文件写入
使用 open() 函数打开文件并写入内容。
file = open('filename.txt', mode='w')
file.write('This is some text.')
file.close()
代码解读- 文件追加写入
使用 open() 函数打开文件并追加写入内容。
file = open('filename.txt', mode='a')
file.write(' This is more text.')
file.close()
代码解读- 文件路径操作
可以使用 os 模块来操作文件路径。
import os
# 获取当前目录
cwd = os.getcwd()
print(cwd)
# 查看文件是否存在
path = '/path/to/file.txt'
exists = os.path.exists(path)
print(exists)
# 获取文件大小
size = os.path.getsize(path)
print(size)
# 分割文件路径
parent_dir, filename = os.path.split('/path/to/file.txt')
print(parent_dir, filename)
# 拼接文件路径
filepath = os.path.join('/path/to', 'file.txt')
print(filepath)
代码解读以上代码展示了 Python 中文件操作的几种方式。