【原】探索Python：为什么它成为编程世界的瑰宝？

最新版Python3入门到精通全套教程：19天从零基础到实践（学习以下全部内容）

为什么要学习Python？

Python 是目前使用最广泛的多用途高级编程语言，它允许以面向对象和过程范例进行编程。Python 程序通常比 Java 等其他编程语言小。程序员需要输入的内容相对较少，并且语言的缩进要求使它们始终可读。

Python 基础知识、输入/输出、Python 数据类型、变量、Python 运算符、控制流、函数、面向对象的概念、异常处理、Python 集合、Django 框架、数据分析、Numpy、Pandas、Python 机器学习、 Python GUI、模块在 Python 中，使用数据库、杂项、应用程序和项目，多项选择题。

Python 入门教程

以下是 Python 下的重要主题。完成所有重要主题后，您将对 Python 编程语言有基本的了解：

• Python语言介绍

• Python 3 基础知识

• Python 新一代语言

• python 2.x 和 python 3.x 之间的重要区别（举例）

• Python 中的关键字 | 套装 1 ,套装 2

• Python 中的命名空间和作用域

• Python 中的语句、缩进和注释

• 构建 Python 程序

• Python 中如何检查字符串是否为有效关键字？

• 如何在Python和其他语言中为变量赋值

• 如何在Python中打印而不换行？

• 决策

• 使用Python的基本计算器程序

• Python语言优势及应用

Python 输入/输出

• 在 Python 中获取输入

• 从 Python 控制台获取输入

• 在 Python 中获取用户的多个输入

• 用于竞赛编程的 Python 输入法

• input() 函数中的漏洞 – Python 2.x

• 蟒蛇 | 使用 print() 函数输出

• 如何在Python中打印而不换行？

• 蟒蛇 | print() 中的结束参数

• 蟒蛇 | print() 中的 sep 参数

• 蟒蛇 | 输出格式

• 数据类型简介

• Python 字符串

• Python列表

• Python 元组

• Python 集

• Python 字典

• Python 数组

• 变量、表达式、条件和函数

• python 中整数的最大可能值？

• python中的全局变量和局部变量

• 在 python 中打包和解包参数

• python中的类型转换

• python 中的字节对象与字符串

• 打印单个和多个变量

• 交换变量

• 私有变量

• Python 中的 __name__ （特殊变量）

• python中的基本运算符

• 布尔值的逻辑和按位非运算符

• 三元运算符

• python 中的除法运算符

• Python 中的运算符重载

• python 中的任意和全部

• python 中的就地运算符和标准运算符

• python | 运算符函数 套装 – 1

• 就地运算符 | 设置-1

• Python 中的逻辑门

• 蟒蛇 | a += b 并不总是 a = a + b

• Python 中 == 和 is 运算符的区别

• Python 成员资格和身份运算符 | 在，不在，是，不是

Python 控制流

• Python 循环

• Python 中的循环和控制语句（继续、中断和通过）

• python中的循环技术

• python 上的 range 与 xrange

• 用Python打印金字塔技术的程序

• python 中的链接比较

• 否则与 for

• 开关功能

• 在Python中有效地使用迭代

• Python 迭代工具

• Python __iter__() 和 __next__() | 将对象转换为迭代器

• 蟒蛇 | 可迭代和迭代器之间的区别

• python 中的生成器

• python 中的生成器表达式

Python 函数

• Python 中的函数

• Python 中的类方法与静态方法

• Python中写一个空函数——pass语句

• 收益而不是回报

• 返回多个值

• Python 中的偏函数

• Python 中的第一类函数

• 精密处理

• *args 和 **kwargs

• Python 闭包

• 函数装饰器

• Python 中的装饰器

• Python 中带参数的装饰器

• 在 Python 中使用装饰器进行记忆

• Python 中的帮助功能

• 蟒蛇 | __import__() 函数

• 蟒蛇 | range() 不返回迭代器

• Python 中的协程

• int 上的 Python 位函数（bit_length、to_bytes 和 from_bytes）

Python OOP 概念

• Python3 中级主题

• 类、对象和成员

• 数据隐藏和对象打印

• 继承、object、issubclass 和 super 的示例

• Python 中的多态性

• python中的类和静态变量

• python中的类方法和静态方法

• 更换班级成员

• Python 中的构造函数

• Python 中的析构函数

• 一流的功能

• 使用元类进行元编程

• 类和实例属性

• 反射

• 垃圾收集

Python异常处理

• 异常处理

• 用户定义的异常

• 内置异常

• 清理行动

• 恩泽克错误

• Python 中的尝试和例外

Python 集合

• 柜台

• 有序字典

• 默认字典

• 链图

• 命名元组

• 德奎

• 堆

• 集合.UserDict

• 集合.用户列表

• 集合.UserString

Django框架

• Django 教程

• Django 基础知识

• Django介绍与安装

• Django 表单

• Django 中的视图

• 姜戈模型

• Django 模板

• 使用 Django 的 ToDo Web 应用程序

• Django 新闻应用

• 使用 Django 的天气应用程序

数据分析

• 使用 Bokeh 进行数据可视化

• Python 探索性数据分析

• Python中使用不同图表的数据可视化

• 使用 Python 进行数据分析和可视化

• 使用 Python 进行数据分析和可视化 | 套装2

• 数据分析的数学运算

• Jupyter Notebook 入门 | Python

Python numpy

• Python numpy

• Numpy | ndarray

• Numpy | 数组创建

• Numpy | 数据类型对象

• NumPy 中的数据类型对象（dtype）

• Numpy | 索引

• Numpy | 基本切片和高级索引

• Numpy | 迭代数组

• Numpy | 二元运算

• Numpy | 线性代数

• Numpy | 排序、搜索和计数

蟒蛇熊猫

• 熊猫教程

• 蟒蛇 | 熊猫数据框

• 创建 Pandas 数据框

• 处理 Pandas DataFrame 中的行和列

• 使用 Pandas 索引和选择数据

• Pandas 中的布尔索引

• Pandas DataFrame 中的转换函数

• 迭代 Pandas DataFrame 中的行和列

• 处理 Pandas 中的缺失数据

• 蟒蛇 | 熊猫系列

• 使用 Pandas 进行数据分析

• 使用 pandas.read_csv() 读取 csv

使用 Python 进行机器学习

• 机器学习教程

• 线性回归

• 了解逻辑回归

• K表示聚类

• 蟒蛇 | 使用 keras 进行图像分类

• 创建一个简单的机器学习模型

• 蟒蛇 | 电影推荐系统的实现

• 机器学习 | 波士顿住房 Kaggle 线性回归挑战赛

• 使用 Scikit-learn 进行癌细胞分类

• 保存机器学习模型

• 在 mnist 数据集上应用卷积神经网络

• 蟒蛇 | 餐厅评论的 NLP 分析

• Scikit-learn 中的学习模型构建

• 实施人工神经网络训练过程

• Python 中的单神经元神经网络

• 蟒蛇 | 如何以及在何处应用特征缩放？

• 使用 PyTorch 中的逻辑回归识别手写数字

Python图形用户界面

• Tkinter 教程

• 基维教程

• Python GUI – tkinter

• 使用 Tkinter 的简单 GUI 计算器

• 使用 Tkinter 的简单注册表单

• 使用 python 创建秒表

• 使用 PyQt 设计 GUI 应用程序

• 在 Python 中使用 Tkinter 进行颜色游戏

• 使用 Tkinter 制作记事本

• 使用 Tkinter 进行消息编码-解码

• 使用 Tkinter 的实时货币转换器

Python 中的模块

• 模块介绍

• 操作系统模块

• 日历模块

• Python URLlib 模块

• 印刷品

• 蒂米特函数

• 导入模块

使用数据库

• MongoDB 和 Python

• 使用 Python 的 SQL | 套装1

• 使用 Python 和 SQLite 的 SQL | 套装2

• 使用 Python 的 SQL | 第 3 组（处理大数据）

• 使用Python将变量插入数据库表

• Python 中的 MYSQLdb 连接

• PostgreSQL 中的数据库管理

• Python 中的 Oracle 数据库连接

杂项

• 给程序员的 10 个基本 Python 提示和技巧

• Python 的惊人技巧

• 竞技编程输入法

• Python 代码的优化技巧

• 为什么在 Python 中导入 star 是一个坏主意

• 为什么 python 最适合竞争性编码？

• 竞争性编码的 Python 技巧

应用和项目

• 蟒蛇 | 抓取网页并获取最常用单词的程序

• 使用Python登录Facebook

• 通过Python进行FB聊天

• C/C++代码格式化工具

• 使用 Railway API 查找任何火车的实时运行状态和 PNR

• 使用 News API 获取热门新闻

• 用 Python 从百科的信息框中获取文本

• 在 Python 中使用 Microsoft 情感 API 获取图像的情感

• 网站拦截

• 使用python向手机发送短信更新

• 20 行 Python 桌面新闻通知程序

• Python 中的摩尔斯电码翻译器

• 使用 Python 代码执行 Google 搜索

• 读取并生成二维码

• python 的生日提醒应用

• 显示给定出生日期的星座或黄道十二宫的程序

• 追踪鸟类迁徙

• 新闻通知员

• 使用 python 的 Whatsapp

• 蟒蛇 | 使用 Selenium 在 Facebook 上自动发布生日快乐帖子

• 用 Python 设计键盘记录器

• 蟒蛇 | 电影推荐系统的实现

推荐的 Python 教程

• Python教程

• 机器学习教程

• Django 教程

• 熊猫教程

• OpenCV Python 教程

• 硒 Python 教程

• Python Tkinter 教程

另外，检查

• 最近关于 Python 的文章！

• Python 编程示例

• Python 输出和多项选择题

Python 测验

为了深入了解 Python，参加 Python 测验和 MCQ 非常重要。这些测验可以增强您解决类似问题的能力，提高您解决问题的能力。

以下是一些与Python相关的测验文章：

• Python MCQ

• Python 测验

• Python 设置测验

• Python 列表测验

• Python 字符串测验

• Python 元组测验

• Python 词典测验

Python 职位

Python是 2023 年最受欢迎的编程语言，各种规模的公司都在寻找 Python 程序员来开发网站、软件和应用程序，以及从事数据科学、人工智能和机器学习技术的工作。Python 程序员非常紧缺，在美国，拥有 3-5 年经验的程序员年薪可达 15 万美元左右。

以下是正在招聘 Python 程序员的公司列表：

• 埃森哲

• 谷歌

• 认知

• HCL技术公司

• 凯捷

• IBM 印度

• 微软印度

• 亚马逊印度

• 奥多比公司

• 甲骨文公司

• 英特尔印度公司

• 德勤印度

• 思科系统公司

Python 职业

如果您是一名 Python 开发人员，那么您的需求量很大。当前的 IT/软件开发市场上有很多工作机会适合熟悉 Python 的新手。

1. Web开发人员

2. 后端开发人员

3. 数据科学家

4. 机器学习工程师

5. 软件工程师

6. 系统工程师

7. 开发运营工程师

8. 云工程师

9. 移动开发者

10. 游戏开发者

11. 研究工程师

12. 质量保证工程师

13. 技术文件撰稿人

14. 产品经理

15. 技术支持专家

Python在线编译器/解释器

有两种方法可以执行 Python 程序。首先，我们在文件中编写一个程序并运行一次。其次，逐行运行代码。这里我们提供了最新的Python 3.11.2版本编译器，您只需点击RUN按钮即可直接编辑和编译您编写的代码。

Python3

# Python Program to print Hello World
print("Hello World! I Don't Give a Bug")

在IDE上运行

输出

你好世界！我不介意

“尝试一下这个 Python 代码，这是一个有趣的挑战：打印'Hello World’和你的名字！”

Python的应用

Python 的应用范围很广。

• Web 开发： Django、Flask、Pyramid

• 机器学习和人工智能： TensorFlow、PyTorch、scikit-learn

• 数据科学和数据可视化： NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn

• 桌面图形用户界面： PyQt、Tkinter、Kivy

• 网页抓取： Scrapy、Beautiful Soup、Selenium

• 游戏开发： Pygame、Godot、Unity（带Python插件）

• 业务应用程序： Odoo、ERPNext、Tryton

• 音视频应用： FFmpeg、Librosa、OpenCV

• 嵌入式应用程序： MicroPython、CircuitPython、Py 板

2023 年 Python 应用趋势

以下是 2023 年一些流行的 Python 应用程序：

• NExT-GPT：一种多模态大语言模型，可以生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容并以翔实的方式回答您的问题。

• ControlNet：一种可以控制生成特定图像的扩散模型。

• ProPainter：视频修复模型，可以填充视频缺失的部分。

• ivy：统一的AI框架，支持多种机器学习库。

• openpilot：开源驾驶员辅助系统。

• Langchain-Chachat：一款基于本地知识的 LLM QA 应用程序。

注意：这些最新的应用程序都仍在开发中，但它们显示了 Python 在创建新的创新应用程序方面的潜力。

Python 教程 – 先决条件

本 Python 初学者教程的读者应该对编程环境和变量、命令和语法等基本概念有一定的熟悉程度。