文章目录

  • 一文入门Python,帮你节省一个亿
    • 一、Python 简介
      • 1、Python 的发展历史
      • 2、Python 的特点与优势
      • 3、 Python 的应用领域
    • 二、Python 开发环境搭建
      • 1. Python 安装
      • 2. Python 解释器与编译器
      • 3. 配置开发环境
        • 3.1 Visual Studio Code
        • 3.2 PyCharm
    • 三、Python 基础语法
      • 1. Python 变量与数据类型
      • 2. Python 运算符
      • 3. Python 控制结构（条件判断、循环等）
    • 四、Python 数据结构
      • 1. 列表（List）
        • 创建列表
        • 访问列表元素
        • 修改列表元素
        • 切片操作
        • 列表方法
      • 2.Python 元组（Tuple）
      • 3.Python 集合（Set）
      • 4.Python 字典（Dictionary）
    • 五、Python 函数
      • 1. 函数的定义方式
      • 2. 函数的参数传递方式
      • 3. 函数的返回值
      • 4. 函数的调用方式
      • 5. 函数的递归
      • 6. Lambda 函数

一文入门Python,帮你节省一个亿

一、Python 简介

Python 是一门面向对象的高级编程语言，由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明。Python 语言是一种简单、易学、易读的编程语言，具有丰富的类库和强大的开发工具。它广泛应用于 Web 开发、网络爬虫、数据分析、人工智能、科学计算、自动化测试等领域，是一门非常流行的编程语言。

下面从 Python 的发展历史、特点与优势、以及应用领域三个方面，对 Python 进行简要介绍。

1、Python 的发展历史

Python 的起源可以追溯到 1980 年代末。当时，Guido van Rossum 在荷兰国家数学和计算机科学研究所工作，他开始着手开发一门新的编程语言，这个项目最初的名字叫做 ABC。

1989 年，Guido van Rossum 开始开发一门新的解释型、交互式编程语言，他以 BBC 电视剧《蒙提·派森的飞行马戏团》中的剧团名字“Python”来命名这门语言。在 1991 年发布的第一个公开版中，Python 语言已经初具雏形。

Python 语言经历了多个版本的迭代和更新，其中 Python 2.0 和 Python 3.0 版本的发布都引起了广泛的讨论和争议。Python 2.0 是 Python 语言的一个重要版本，发布于 2000 年，主要引入了新的垃圾回收机制、内存管理机制和迭代器等特性。Python 3.0 是 Python 语言的下一个主要版本，发布于 2008 年，其最大的变化是对语言的标准库和一些内置函数进行了大规模修改和优化。

目前，Python 语言已经成为一门极为流行的编程语言，有着庞大的用户和开发者社区，并且仍在不断地发展和完善。

2、Python 的特点与优势

Python 具有以下几个特点与优势：

  1. 简单易学：Python 语言设计简洁，语法简单易懂，入门门槛低。Python 的代码易于阅读、理解和维护，适合快速开发原型和实现功能。

  2. 开放源代码：Python 是一种开源语言，允许用户自由修改、发布和使用，社区活跃，各种工具和库不断更新和完善。

  3. 面向对象：Python 支持面向对象编程，允许用户定义类和对象，实现数据抽象、封装、继承和多态等特性。

  4. 跨平台：Python 可以运行在多个平台上，包括 Windows、Mac OS、Linux、Unix 等。用户可以轻松在不同平台上编写和运行 Python 程序。

  5. 强大的库和框架支持：Python 拥有丰富的标准库和第三方库，覆盖了众多领域，包括 Web 开发、数据分析、科学计算、机器学习等，极大地提高了开发效率和代码复用性。

  6. 高效性：Python 解释器采用了优秀的垃圾回收机制和自动内存管理，不用担心内存泄漏和野指针等问题。同时 Python 运行速度也非常快，很多基于 Python 的高性能库和框架可以实现近乎原生的性能。

  7. 社区支持：Python 社区活跃，众多开发者在各种平台上积极分享经验和技术，提供了大量的教程、代码示例和解决方案，有助于新手快速入门和开发。

综上所述，Python 具有简单易学、开放源代码、面向对象、跨平台、强大的库和框架支持、高效性以及社区支持等特点和优势，适用于各种应用场景和开发需求。

3、 Python 的应用领域

Python 被广泛应用于各种领域，以下是其中的几个：

  1. Web 开发：Python 提供了丰富的库和框架，如 Django、Flask 等，使得 Web 开发变得更加高效和简单。

  2. 数据科学与人工智能：Python 在数据科学领域非常流行，因为它提供了许多用于数据处理和分析的库和框架，如 Numpy、Pandas、Matplotlib 等。此外，Python 也是人工智能领域的重要语言，如 Tensorflow、PyTorch、Keras 等都是 Python 的库。

  3. 系统运维：Python 也被广泛应用于系统运维领域，如自动化部署、配置管理、日志分析等，因为它具有易学易用、代码简洁等特点。

  4. 游戏开发：Python 在游戏开发中也有广泛的应用，如使用 Pygame 等库来开发 2D 游戏。

总之，Python 具有广泛的应用领域，它的易学易用、代码简洁、可读性强等特点，使得 Python 在各个领域都有着重要的地位和作用。

二、Python 开发环境搭建

Python 是一种高级编程语言，它是目前使用最广泛的编程语言之一。本文将介绍如何搭建 Python 开发环境。

1. Python 安装

在搭建 Python 开发环境之前，首先需要安装 Python。Python 可以从官网下载：https://www.python.org/downloads/。

请根据自己的系统版本选择合适的 Python 版本进行下载。对于 Windows 操作系统，建议下载 Windows Installer 版本；对于 macOS 操作系统，建议下载 macOS Installer 版本。下载完成后，运行安装程序进行安装。

2. Python 解释器与编译器

Python 有两种执行方式：解释和编译。

解释器是将 Python 代码逐行解释执行的程序，可以实时调试代码。编译器是将 Python 代码编译成本地机器码执行的程序，执行速度更快。

Python 自带解释器，可以在终端命令行中输入 python 命令启动解释器。

如果需要使用编译器，可以使用 PyInstaller、Nuitka 等第三方工具将 Python 代码编译成可执行文件。此外，Python 也提供了 compile() 函数，可以将 Python 代码编译成字节码，然后在执行时直接加载字节码，提高程序执行效率。

3. 配置开发环境

配置一个好的开发环境对于编写高质量的 Python 代码至关重要。以下是两个常用的 Python 集成开发环境（IDE）：

3.1 Visual Studio Code

Visual Studio Code 是一款由 Microsoft 开发的轻量级跨平台源代码编辑器。它支持多种编程语言，包括 Python。可以在官网 https://code.visualstudio.com/ 下载安装。

安装完成后，打开 Visual Studio Code，在 Extensions 中搜索 Python 并安装。安装完成后，就可以使用 Visual Studio Code 编写和调试 Python 代码了。

3.2 PyCharm

PyCharm 是由 JetBrains 开发的一款 Python IDE。它提供了丰富的代码编辑、调试、测试和部署工具。可以在官网 https://www.jetbrains.com/pycharm/ 下载安装。

安装完成后，打开 PyCharm，创建一个新项目。在创建项目时，可以选择使用虚拟环境，这可以让你更好地管理 Python 库和依赖项。在项目中创建 Python 文件后，可以使用 PyCharm 的调试器进行调试。

以上是 Python 开发环境的搭建介绍，希望能帮助到你。

三、Python 基础语法

Python 是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强、可移植性好等特点。下面我们来学习 Python 的基础语法。

1. Python 变量与数据类型

变量是用来存储数据的，Python 中的变量不需要声明类型，可以直接赋值。Python 中的数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值等。

# 变量的赋值a = 1b = 3.14c = 'hello world'd = True# 输出变量的值print(a, b, c, d)# 查看变量的类型print(type(a), type(b), type(c), type(d))

2. Python 运算符

Python 中常用的运算符有算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等。

# 算术运算符a = 5b = 3print(a + b)# 相加print(a - b)# 相减print(a * b)# 相乘print(a / b)# 相除print(a % b)# 取余数print(a ** b)# 求幂次方# 比较运算符a = 5b = 3print(a == b)# 判断是否相等print(a != b)# 判断是否不等print(a > b)# 判断是否大于print(a < b)# 判断是否小于print(a >= b)# 判断是否大于等于print(a <= b)# 判断是否小于等于# 逻辑运算符a = Trueb = Falseprint(a and b)# 与print(a or b)# 或print(not a)# 非

3. Python 控制结构（条件判断、循环等）

条件判断语句用来判断某个条件是否成立，根据条件的结果执行不同的操作。Python 中的条件语句包括 if、elif、else。

# if 语句a = 5if a > 0:print('a is positive')# if...else 语句a = -5if a > 0:print('a is positive')else:print('a is negative')# if...elif...else 语句a = 0if a > 0:print('a is positive')elif a < 0:print('a is negative')else:print('a is zero')

循环语句用来重复执行某个操作，Python 中的循环语句包括 for、while。

# for 循环for i in range(5):print(i)# while 循环i = 0while i < 5:print(i)i += 1

除此之外，Python 还提供了跳出循环的关键字 break 和 continue，以及异常处理语句 try、except、finally，用于处理程序运行时可能出现的错误情况。

四、Python 数据结构

Python 数据结构是 Python 编程中不可或缺的一部分，它们可以用于存储、组织和操作数据。下面我们来逐一了解 Python 中的四种常见数据结构。

1. 列表（List）

列表是 Python 中最常用的数据结构之一，它可以用于存储一系列的数据，包括数字、字符串和其他 Python 对象。列表可以动态增长，也就是说，在创建列表之后，我们可以随时添加或删除其中的元素。

创建列表

在 Python 中，我们可以使用方括号 [ ] 来创建列表，并在其中添加元素。例如，以下代码创建了一个包含字符串 'apple'、数字 123 和列表 [4, 5, 6] 的列表：

my_list = ['apple', 123, [4, 5, 6]]

我们也可以使用 list() 函数来创建列表，例如：

my_list = list(('apple', 123, [4, 5, 6]))

这将创建与上面的示例中相同的列表。

访问列表元素

可以使用索引访问列表中的元素。Python 的索引是从 0 开始的，因此第一个元素的索引为 0，第二个元素的索引为 1，以此类推。例如，在上面的示例中，我们可以通过以下方式访问列表中的元素：

print(my_list[0])# 输出 'apple'print(my_list[1])# 输出 123print(my_list[2])# 输出 [4, 5, 6]

我们还可以使用负数索引从列表末尾开始访问元素。例如，以下代码将访问列表中的最后一个元素：

print(my_list[-1])# 输出 [4, 5, 6]

修改列表元素

可以使用索引来修改列表中的元素。例如，以下代码将修改上面示例中的第一个元素：

my_list[0] = 'orange'print(my_list)# 输出 ['orange', 123, [4, 5, 6]]

切片操作

可以使用切片操作访问列表的子集。切片是指从列表中提取一部分元素，而不是整个列表。切片操作使用两个索引来指定要提取的子集的起始位置和结束位置。

my_list = ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange', 'kiwi', 'melon', 'mango']print(my_list[2:5])# 输出 ['cherry', 'orange', 'kiwi']

列表方法

Python 列表提供了很多有用的方法，可以对列表进行操作。这里列举一些常用的方法：

向列表中添加元素可以使用 append() 方法，例如：

fruits.append('orange')

向列表中插入元素可以使用 insert() 方法，例如：

fruits.insert(1, 'grape')

删除列表中的元素可以使用 remove() 方法，例如：

fruits.remove('banana')

2.Python 元组（Tuple）

元组和列表一样也是一种序列类型，可以存储任意数量、任意类型的元素，但是元组是不可变的，一旦创建就不能修改。因此，元组可以作为不可变的常量列表，例如表示一些固定的值、键值对等。

创建元组可以使用小括号 ()，并在其中用逗号 , 分隔元素。例如：

fruits = ('apple', 'banana', 'cherry')

也可以使用 tuple() 函数来创建元组。例如：

fruits = tuple(('apple', 'banana', 'cherry'))

元组也支持基本的序列操作，例如索引、切片、迭代等。

3.Python 集合（Set）

集合是一种无序、不重复的序列类型，可以用来存储一些独特的元素。集合中的元素必须是不可变的，例如数字、字符串、元组等，而不能包含列表、字典等可变对象。

创建集合可以使用花括号 {} 或者 set() 函数，例如：

fruits = {'apple', 'banana', 'cherry'}

或者：

fruits = set(('apple', 'banana', 'cherry'))

向集合中添加元素可以使用 add() 方法，例如：

fruits.add('orange')

从集合中删除元素可以使用 remove() 方法，例如：

fruits.remove('banana')

4.Python 字典（Dictionary）

字典是一种无序的键值对集合，可以用来存储一些关联的数据。字典中的键必须是不可变的，例如数字、字符串、元组等，而值可以是任意类型的对象。

创建字典可以使用花括号 {}，并在其中用冒号 : 分隔键值对，用逗号 , 分隔不同的键值对。例如：

person = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

也可以使用 dict() 函数来创建字典。

五、Python 函数

在程序中，函数是一种可重用的代码块，它封装了一些特定的功能，可以在需要时调用它们，而无需编写重复的代码。使用函数可以提高代码的复用性、可读性和维护性。

1. 函数的定义方式

Python 中定义函数使用 def 关键字，其语法格式如下：

def function_name(parameters):"""函数文档字符串"""function_bodyreturn [expression]

其中，function_name 是函数名，parameters 是参数列表（可选），用逗号分隔，function_body 是函数体，包含了函数要执行的代码。return 语句可选，用于指定函数的返回值。

例如，下面定义了一个计算两数之和的函数：

def add(x, y):"""计算两数之和"""result = x + yreturn result

2. 函数的参数传递方式

在 Python 中，函数的参数传递方式分为两种：

  1. 位置参数（positional arguments）：按照参数列表中的顺序依次传递参数值。

  2. 关键字参数（keyword arguments）：按照参数名指定参数值，可以不按顺序传递。

例如，下面调用了上面定义的 add 函数：

result = add(2, 3)# 位置参数result = add(y=3, x=2)# 关键字参数

3. 函数的返回值

函数可以有返回值，也可以没有返回值。如果有返回值，可以使用 return 语句指定函数的返回值。

在函数中，可以使用多个 return 语句，分别返回不同的值。当执行 return 语句时，函数的执行会立即终止，并返回指定的值。

例如，下面定义了一个比较两个数大小的函数：

def compare(x, y):"""比较两个数大小"""if x > y:return 'x > y'elif x < y:return 'x < y'else:return 'x == y'

4. 函数的调用方式

函数定义好后，就可以在程序中调用它们。函数的调用方式非常简单，只需要使用函数名和参数列表（如果有）即可。

例如，下面调用了上面定义的 add 和 compare 函数：

result = add(2, 3)print(result)# 输出 5result = compare(2, 3)print(result)# 输出 'x < y'

5. 函数的递归

函数递归是指在函数内部调用自己，以此达到循环的效果。通常在需要多次重复执行同一任务的情况下使用递归。

下面是一个简单的递归示例，计算一个数的阶乘：

def factorial(n):if n == 1:return 1else:return n * factorial(n-1)

该函数会一直调用自己，直到 n 等于 1，此时返回 1。最终结果为 n!。

6. Lambda 函数

Lambda 函数又称为匿名函数，它是一种快速定义单行的最小函数。Lambda 函数可以接收任意多个参数（包括可选参数）并且返回单个表达式的值。

Lambda 函数的语法如下：

lambda arguments: expression

其中，arguments 是参数列表，expression 是函数的返回值。

下面是一个 Lambda 函数的示例，计算两个数的和：

sum = lambda a, b: a + bprint(sum(3, 4))# 输出 7

Lambda 函数通常用于需要快速定义简单的函数或在函数内部使用函数时，可以避免定义一个独立的函数，代码更加简洁。但是，Lambda 函数不适用于需要较复杂的操作或需要重复使用的函数。

以上是 Python 函数的主要内容，函数是 Python 编程中非常重要的一部分，掌握函数的使用方法对于编写高质量、可维护的 Python 代码至关重要。