设计做网站通用cms的源代码,莱芜网站快排,网站建设项目背景,秀米同步到WordpressPython#xff08;发音#xff1a;/ˈpaɪθən/ #xff09;是一种强大的编程语言#xff0c;它简单易学#xff0c;提供众多高级的数据结构#xff0c;让我们可以面向对象进行编程。Python 的语法优雅#xff0c;由于是一个解释性语言#xff0c;更贴近人类自然语言发音/ˈpaɪθən/ 是一种强大的编程语言它简单易学提供众多高级的数据结构让我们可以面向对象进行编程。Python 的语法优雅由于是一个解释性语言更贴近人类自然语言符合人类惯常的认识逻辑。
Python 跨平台它能够运行在所有的常见操作系统上。它在近期热门的大数据、科学研究、机器学习、人工智能等领域大显身手同时 Python 几乎在所有领域都有所应用对于学习它来说十分划算。
历史
Python 由 吉多·范罗苏姆荷兰语Guido van Rossum1956年1月31日) 创造第一版发布于1991年。对于为何有 Python 这个项目1996年吉多·范罗苏姆曾写到 六年前在1989年12月我在寻找一门“课余”编程项目来打发圣诞节前后的时间。我的办公室会关门但我有一台家用电脑而且没有太多其它东西。我决定为当时我正构思的一个新的脚本语言写一个解释器它是 ABC 语言的后代对 UNIX / C 程序员会有吸引力。作为一个略微有些无关想法的人和一个蒙提·派森的飞行马戏团的狂热爱好者我选择了Python作为项目的标题。 《蒙提·派森的飞行马戏团》英语Monty Pythons Flying Circus是 BBC 播出的英国六人喜剧团体电视喜剧系列所以Python 虽然原意是蟒蛇但作为一门开发语言的命名并不是作者对蟒蛇的喜爱因此大家并不需要恐惧。
Python 2.0 于 2000 年 10 月 16 日发布。Python 3.0 于 2008 年 12 月 3 日发布此版不完全兼容之前的 Python 源代码目前正式版已经发布到 3.10.x 已经不再维护 2.0 因此作为初学者包括已经在学习的建议至少多 3.8 版本开始学习之后的版本功能差异不会太大。
与其他语言对比
语言对比
开发语言非常多我们为什么学 Python 呢正如之前介绍的那样它简单、优雅、明确、代码量少等特点同时还是一个通用性的语言这就意味差我们可以用它来做任何事情基本上是这样的。
注意
这里说的一些语言特性不理解没有关系形成大致印象并且坚信 Python 能行不要听其他人对 Python 的各种指责相信 Python 是最适合自己的同时也相信作者一定不会骗你。
当然它也有一些缺点不过这些缺点是可以弥补的对我们普通人非工业级的使用不会造成影响。下边列出一些和其他语言的对比
语言类型运行速度代码量应用范围C编译为机器码非常快非常多业务底层Java编译为字节码快多较广Python解析执行慢少通用R解析执行慢少统计分析
优缺点
针对优点
代码量少这是简洁、优雅、明确、众多三方库带来的效果可以让我们在处理同一个需求时相较其他语言撰写更少的代码量大大节省了我们的时间提高了效率应用范围广可以做数据处理、机器学习、AI、图形视频处理、游戏、软件、网站等等一种技能解决更多的问题不用为了解决某个需要去专门学习对应的语言。
针对缺点
慢只有在大规模工业化的使用时才突显对于我们日常使用差别很小同时也可以用提高硬件配置的方案对冲因为硬件的成本对于我们的时间来说时间更为宝贵。同时目前也有一些解决方案来处理这方面的问题开源这个其实是一个优点开源可以带去分享让我们有更多的学习资源网络上 Python 的资料往往是比其他语言更多的。至于之前卖给别人软件担心别人看到源代码的顾虑现在已经越来越没有必要大多软件服务都是提供 Saas 服务、云服务的形式将软件部署在自己的服务器上给客户开一个账号就可以了。
能做什么
Python 的应用范围非常广泛几乎所有领域它都能起到作用这里列举一些典型的和常见的应用方向。YouTube、Google、Yahoo!、NASA 都在内部大量地使用 Python。
提示
下文会说到「库」、「框架」、「包」等词汇就是别人造好的轮子你直接用就行当然用之前还得看看它的说明书怎么用。正是众多的覆盖所有领域的框架让我们使用 Python 可以简单高效不用关注技术细节。
Web 开发
简单说就是网络站点包括 PC 站点、移动站点m 站、APP 小程序的数据接口一些流行的 Python 框架可以让我们省时又省力如 Django、Flask、Tornado 等。像国内的「知乎」、「豆瓣」等就是使用 Python 的知名网站。本网站「盖若」就是用 Python 开发的。
网络爬虫
爬虫模拟用户登录网站拿下我们需要的数据只要你能看到的信息它都可以给你批量、定时、快速地拿下来并整理好。还可以帮你进行注册登录、提交数据。Python 自带的 urllib 库第三方的 requests、 Scrappy 都是做这个事的高手。
计算与数据分析
研究人员需要对数据进行分析处理NumPySciPyMatplotlib 等三方库可以进行科学计算。数据处理是我们工作学习中的日常各种 Excel 都可以方便地用 Python 进行处理除了高效还能实现批量和自动化不用再每天做用户的工作提供包括可视化之内的一揽子解决方案的 Pandas 越来越受欢迎成为 Python 培训公司的吸金课程。数据可视化有 Matplotlib、ploty、seaborn国内的 pyecharts是基于百度开发的 echarts也越来越受欢迎。
界面GUI开发
Python 自带的 Tkinter 库可以支持 GUI 的开发让用户通过图形界面进行交互。还可以选择 wxPython 或者 PyQt 等三方 GUI 库开发跨平台的桌面软件。通过 PyInstaller 将程序发布为独立的安装程序包在 Windows、 MAC 让安装运行。
人工智能
机器学习、神经网络、深度学习等人工智能领域近年来越来越离不开 Python, 它已经是这方面的主流的编程语言。Facebook 的神经网络框架 PyTorch 和 Google 的 TensorFlow 都采用了Python语言。Sci-kit Learn 也是一个非常强大的机器学习库。
游戏开发
Python 可以编写一些小游戏当然在大型游戏中也扮演重要的角色如很多大型游戏用 C 编写图形显示等高性能模块用 Python 编辑一些逻辑模块。PyGame 库也可用于直接开发一些简单游戏其他的还包括 Turtle、Pymumk、Arcade、Pyglet 以及 Cocos 2d等。知名游戏 Sid Meiers Civilization文明就是使用 Python 实现的。
图形图像
Python 可以处理图像做视频渲染众多工业级的大型软件都开放了 Python 接口供使用者自己编辑处理程序。图形图像可以应用在医学影像分析、影视制作、人脸识别、无人驾驶等方面。相关的库包有 PIL、OpenCV、SimpleITK、Pydicom 等。
其他
Python 是 IT 行业运维人员、黑客的主要工作语言云计算搭建、用 PyRo 工具包进行机器人控制编程已经有众多的业务实践。
版本选择
提示
如果是 0 基础这块儿不用看了听我的直接安装 3.9, 具体的安装下节会详细说明。
如果时间倒回到五年前我会给你详尽地说说为什么要选择 Python 3 , 可是当下 3.10 已经正式发布版本的选择已经不是一个可以讨论的话题了热门的三方库已经做好了 Python 3 的适配等你来用。
当然Python 3 也不是最新就好但至少应该在 Python 3.6 及以上我觉得 Python 3.9 是个不错的选择再到 2022 年就推荐 3.10 了。因为新的版本发布各个三方库总有一个兼容的开发周期。
学习方法
作为 0 基础过来人的我在学习方法上我觉得其实是一个心理建设的过程。试想一个人面对一个全新的领域自己一无所知同时还有些神秘自然会手足无措。我们不要忘记学习目的我们不是要就对考试而是能够使用它编辑它。以下是几点经验和建议
要动手写
这和我们的目的一致不管你看多少视频、多少书听别人讲了多少内容如果从不自己动手去写它还是无法实践
确定并坚定目标
想清楚学习动机是什么想到达到什么样的目标所有的学习都围绕着目标进行。比如对于普通人我们想解决日常重复性的数据表格处理、绘制出漂亮的可视化图形那么掌握基础的语法后就马上直接学习 pandas 库直接上手写。
不要过于系统学习
以往的学习是要了解来龙去脉然后一步一步进阶但作为一个实用型技术太注重系统化往往会让我们止足不前进展缓慢。系统化的训练应该在你掌握了基本技术的前提下进行。
不要太多关注理论
理论往往是枯燥的就像我们的生活它也是晦涩的在没有计算机背景的情况下对我们无疑是一种打击。我们要做的就是越过理论的屏障去关注它的使用应用层面。在你掌握一定技能后你发现一些理论并不那么难懂。
先模仿再总结归纳
不管是前期还是后期的学习先按照教程把代码敲下来执行让返回结果和其他人一样这就已经是一个巨大的进步了。事实上你如果是一个老手面对一个新的库也只能先模仿。Python 解决问题都有最佳实践我们模仿的内容往往是我们以后经常用到的方法。在模仿的过程中自己发现规律总结方法一步一步前进
掌握自己解决问题的能力
如果我们从母体成为婴儿一样总要独立前行遇到的问题千千万万无法枚举但其中解决问题的方法需要建立。Python 代码执行错误会有报错将报错信息在搜索引擎中查询会得到很多答案然后找到能够解决自己问题的答案慢慢地就会对此非常敏感。
尽快进入到库的学习
以数据分析为例原生 python 是不具备实战意义的数据分析能力因为它没有类似 R 语言那样的基本向量数据结构。 但 Numpy 的数组实际上就是向量能够首先对结构化数据的向量运算。所以 python 做数据分析的基础就是 Numpy 只有深度理解 ndarray 数组的原理、操作和数学运算才能从根本上理解 python 数据分析。同时由于 Numpy 过于底层在数据分析应用层就要学习 pandas它也是基于 Numpy 的。
因此在学习了基础的语法、函数等操作后要尽快进入了应用库的学习。
最后强调优先学新版本而不是旧版本、优先看官方文档而不是第三方教程、优先看英文文档而不是中文文档。
