Python 教程

本 Python 教程帮助您以最佳方式学习课程。在这里,我们为每个主题提供多个示例,以学习 Python 编程语言。这样您就可以轻松理解这些主题。它是一种面向对象的编程语言,功能强大,是目前发展最快的语言。

Python 编程语言是一种通用的高级语言,支持结构化、过程化和面向对象编程。像大多数编程语言一样,Python 代码支持类、静态方法、继承等,本教程页面涵盖了所有内容。最关键的是,它支持模块和包,这鼓励了程序工作流中的代码重用。

我喜欢 Python 语言的语法结构,它去除了传统的大括号、分号和标点符号。这些变化使得代码简单易读/易懂。

作为一名有经验的 C# 程序员,它简单的语法给我留下了深刻的印象。在 C# 或 Java 中,我必须写很多行代码才能得到相同的结果。其简单的语法规则和更少的编码驱动用户学习 Python。首先,我们介绍基础知识,然后是高级主题。

为什么要学习 Python 编程语言?

以下是学习 Python 编程语言的一些原因,但不限于此。

  1. 它非常流行,因为对于初学者来说,它的代码很容易学习。
  2. 它有简单的语法(像口语一样),使人们无需努力就能理解。因此,新手可以快速开始编写简单的 Python 程序,甚至理解专业人士编写的复杂代码。
  3. 这是我遇到过的功能最全面的语言。我们可以用它来进行脚本编写、Web 开发、数据分析、报告等等。
  4. 它是开源的(免费)并支持跨平台,因此您可以在 Mac、Windows、Linux 和其他平台上运行它。
  5. 使用这种语言可以开发 Windows 和 Web 应用程序。
  6. 它拥有的资源种类,包括支持此 Python 开发环境的材料、论坛和库,是难以想象的。
  7. 此外,它还有各种支持数据科学家分析和可视化数据的库或模块。
  8. 由于以上所有特性,解释器有助于快速应用程序开发。

Python 运算符教程

对于编程新手和有其他语言经验的人来说,这是学习的最佳语言。课程的第一步是在您的操作系统上安装 Python 编程语言。如果默认没有安装的话。

安装后,打开 cmd 或终端检查它是否存在。在此页面上,我们为所有示例使用了默认的 IDE。但是,之后您可以选择您喜欢的免费/付费代码编辑器。

一旦 Python 安装完成,您就可以开始学习本教程,从基本运算符到 Numpy 和 pandas 模块。这种语言支持以下运算符。所以使用本节来学习这门编程的基础知识。

  1. 安装 IDE
  2. 算术运算符
  3. 赋值运算符
  4. 位运算符
  5. 比较运算符
  6. 逻辑运算符

Python 流程控制语句

通常,流程控制语句包含一个条件,后跟一个代码块。条件总是返回 True 或 False。根据结果,流程控制语句将执行该代码块。

如果为 True,则执行 true 语句。否则,执行 False 语句或退出控制流语句。本 Python 教程部分涵盖了所有这些内容。

  1. If Else 语句
  2. 嵌套 If 语句
  3. Elif 语句
  4. While 循环
  5. For 循环
  6. Break 语句
  7. Continue 语句

Python 对象类型

在整个 Python 页面中,这一节是学习最重要的部分。它涵盖了所有的对象类型,并且每一个都用多个例子进行了解释。

  1. 字典
  2. datetime
  3. 字典 copy 和 = 运算符之间的区别
  4. 集合
  5. 字符串
  6. 元组
  7. 列表
  8. 列表推导式
  9. Lambda
  10. 函数简介
  11. 函数类型
  12. 迭代器
  13. 文件
  14. 目录
  15. 数组

面向对象编程 (OOPS)

本 Python 课程部分有助于学习面向对象编程。

  1. 类和对象
  2. 类方法
  3. 继承
  4. 方法重写
  5. 静态方法

Python SQL Server

我们可以在 SQL Server 上使用的一些查询是连接到 SQL、创建数据库、从表中选择记录、选择排序的表记录、前 10 条记录以及 Where 子句。

内置函数

Python 解释器有许多内置函数可供学习。请点击这些链接查看可用的参考方法列表。

  1. 数学函数
  2. 字符串方法
  3. 列表方法
  4. 字典方法
  5. 集合函数

除了上述内置方法外,字符串连接字符串长度子字符串是两个经常被问到的问题,因此请点击上面的链接来学习它们。

Python 常用函数教程

下面显示的是所有对象的标准函数。您可以在列表、字符串、元组、集合和字典对象上使用这些函数。

  1. len
  2. max
  3. map
  4. print
  5. sort 和 sorted
  6. range
  7. zip

日期

  1. strftime
  2. strptime
  3. timedelta

元组函数

  1. index

Python 数据科学

像任何其他编程语言一样,它拥有所有必备功能,非常出色。然而,随着 Numpy 模块和其他流行的数据科学库的引入,它变得非常流行。这包括 Pandas、SciPy 和 matplotlib,它们已经成为数据科学和机器学习的核心,尤其对于数据科学家而言。

这些库使这种普通的语言在当前的数据科学和机器学习世界中变得最为强大。

Python NumPy 模块

NumPy 模块是一个用于机器学习的开源数据科学模块。为了便于基本理解,它提供了各种函数来对 N 维数组对象执行数学运算。

  1. Numpy 数组和函数
  2. 生成随机数组
  3. Numpy 数组形状
  4. Numpy concatenate
  5. 随机数生成器
  6. Numpy random rand
  7. numpy random randn
  8. random randint

Pandas

请参考图表数据来理解数据。我们用它来使用 Pandas 和 matplotlib 库为数据科学绘制图表。

  1. Series
  2. DataFrame
  3. 将字典转换为 Pandas DataFrame
  4. 将列表转换为 Pandas DataFrame
  5. Pandas 绘制图表

matplotlib 模块

这个 Python 机器学习模块无非是导入包来学习数据科学、Web 开发和编程。

  1. matplotlib 条形图
  2. matplotlib 直方图
  3. matplotlib 饼图
  4. matplotlib 散点图

示例

下面的教程页面包含了带示例的基础和高级 Python 程序。

  1. 编程示例

请参考官方网站以了解更多关于库及其内置函数的信息。

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