简易python教程

① python入门教程

给大家整理的这套python学习路线图，按照此教程一步步的学习来，肯定会对python有更深刻的认识。或许可以喜欢上python这个易学，精简，开源的语言。此套教程，不但有视频教程，还有源码分享，让大家能真正打开python的大门，进入这个领域。现在互联网巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能最好的编程语言就是python，未来前景显而易见。黑马程序员是国内最早开设人工智能的机构。
一、首先先推荐一个教程
8天深入理解python教程：http://pan..com/s/1kVNmOar
主要讲解，python开发环境的构建，基础的数据类型，字符串如何处理等简单的入门级教程。
二、第二个教程，是系统的基础知识，学习周期大概一个月左右的时间，根据自己的学习能力吸收能力来定。 初学者只要跟着此套教程学习，入门完全没有问题。
学完后可掌握的核心能力
1、掌握基本的linux系统操作；
2、掌握Python基础编程语法；
3、建立起编程思维和面向对象思想；
可解决的现实问题：
字符串排序，切割，逆置；猜数字、飞机大战游戏；
市场价值：
具备编程思维，掌握Python基本语法，能开发出一些小游戏
所涉及知识点：
教程地址：http://pan..com/s/1i5mfB4D
三、拓展教程
1、网络爬虫-利用python实现爬取网页神技
第一天：https://pan..com/s/1b3CXYI
第二天：

2、Python之web开发利刃
第一天：

第二天：

3、python之大数据开发奇兵

② Python该怎么入门

对于python的入门

首先会学习python基础语法，面向对象编程与程序设计模式的理解、python数据分析基础、python网络编程、python并发与高效编程等等。

通过前期python学习来了解和掌握常量变量的使用，运算符的使用、流程控制的使用等，最后掌握python编程语言的基础内容。

并会对常见数据结构和相应算法进行学习，注重表格的处理，树结构的处理知识。

第二阶段主要学习内容是web页面开发、web页面特效开发、数据持久化开发、linux运维开发、linux测试开发、服务器集群架构等等。

对js的掌握并在网络前端中使用，而且需要详细将js学习并掌握，为将来从事全栈工作打下基础，也会学习linux操作系统的基础知识和掌握linux操作系统常用命令，并会学习linux自动化运维技巧等。

第三阶段主要学习网络爬虫，数据分析加人工智能：

这一个阶段需要学习的内容也是比较多的，例如：爬虫与数据、多线程爬虫、go语言、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架。

需要掌握爬虫的工作原理和设计思想，掌握反爬虫机制，并且通过学习NoSQL数据库和Scrapy-Redis框架，并且可以使用分布式爬虫框架实现大量数据的获取。

数据分析和人工智能阶段需要学习的数据分析、人工智能深度学习、量化交易模型、数据分析-特征工程和结果可视化和人工智能机器学习等等。

需要理解随机变量的数字特征的概念和性质，并会利用性质计算随机变量的数字特征，了解可视化过程，图形绘制。并且需要掌握Matplotlib模块、常用的机器学习算法等等。

最后就是对于python的入门学习，我们在学习理论、学习python语法基础的同时我们应该多动手、多联系。但是呢，对于我们零基础的小伙伴呢，一般不建议自学。

你肯定要问为什么？我就知道！原因大概有三点：

首先我们自学虽然成本低、学习时间灵活等，但是你想过没，你要自学到就业的程度大概需要多长时间，辞职在家学习，或者买个网课，每天听课、练，你可能需要1年左右，就这你还不一定能够学会、换不一定能够全面掌握企业需要的技术；然后报班学习的学员都已经学完工作半年了。

其次就是学习知识的系统性、前沿性。IT行业的学习一定要系统，不能说我们这里一点那里学一点，完了全是一片一片的知识点，听起来你都有涉及但是真正做项目反而使用不起来，很耽误时间。其次就是前沿性，学习时一定要选择最新的课程大纲、最新的课程。IT行业的技术更新很快。

最后就是就业服务和保障，我们选择报班学习一般都有就业服务，当然我们在学习完也会进行模拟面试和简历指导的等工作。其次就是服务，一般培训机构都有合作企业来招聘，大大增加了我们的就业机会。

总而言之你是零基础选择培训绝对是最快速的转行入门途径！

③ Python入门教程

Python支持五种基本数字类型，其中有三种整形类型。有符号整型 - 长整型、布尔值 浮点值 复数。

Python中字符串被定义为引号之间的字符集合。支持使用成对的单引号或双引号，三引号（三个连续的单引号或双引号）可以用来包含特殊字符。使用索引操作符（[]）和切片操作符（[:]）可以得到子字符串。索引规则：第一个字符的索引是0，最后一个字符的索引是-1。

加号（+）用于字符串连接运算，星号（*）则用于字符串重复。可以将列表和元组当成普通的“数组”，可以保存任意数量任意类型的Python对象。通过从0开始的数字索引访问元素。

列表和元组有几处重要的区别。列表元素用中括号（[]）包裹，元素的个数及元素值可以改变。元组用小括号（()）包裹，不可以更改。通过切片元素（[]和[:]）可以得到子集，这点与字符串使用方法一致。

④ python入门教程(非常详细)

新手入门需要掌握编程环境的安装与使用、输入及输出语句的应用、运算表达式的使用等。

具体教程如下：
1、编程环境的安装与使用。比如Python的学习一般推荐软件自带的IDLE，简单好用。

示例

6、选择结构，这是让计算机具有一定的选择、判断能力的基础。比如我们常见的登录，VIP就要用到选择结构。
7、循环结构，这是让计算机具有重复的能力。前提是事件要具有一定的规律性，比如1，3，5，7，9……
8、文件的读取和写入，这个主要是针对大量的数据处理而言的。

一般来说，掌握以上内容就是入门了。

⑤ 入门Python的教程

Python是当下热门的计算机编程语言，本文介绍如何安装Python和写第一个Python程序，帮忙读者入门
访问Python的官方网站，下载适合自己操作系统的Python安装包并选择最新版本。本文使用的是windows10系统安装Python3.7做演示
下载后根据安装向导安装Python，安装成功后可以在开始程序列表中找Python（不同版本显示的版本号会有不同），如下图所示。
选择其中的“Python 3.7（64 bit）”，会打开一个可以执行Python代码的命令行窗口。Python 是一种解释型语言，不需要编译，可在Python命令窗口直接执行代码，比较容易上手和掌握。
在打开的Python命令行窗口输入第一行代码（这行代码的意思就是在窗口输出“Hello, Python”），并按下回车键执行代码
print("Hello, Python")
第一行代码执行后会输出结果“Hello, Python”，这是一行很简单的Python代码
我们接下来写一个简单的程序，循环输出1到10
for i in [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]:
print(i)

⑥ 如何系统地自学 Python

是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？

幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。

Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：

• 语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。

• 切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。


废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started

¶ 起步阶段
任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

硬知识
“硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：

廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。

笨方法学 Python 这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。

The Hitchhiker’s Guide to Python! 这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。

Python 的哲学：

• 用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。

学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。

必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

软知识
“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。

对这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。
还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。

选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。

自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

更重要的是，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。

技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？

因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。

起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。

¶ 发展阶段
完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。

没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。
发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。

在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

拿爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP 协议，HTML，文本编码，JSON 一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。

在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。

类库方面
“Awesome Python 项目”：vinta/awesome-python · GitHub
这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：



vinta/awesome-python

你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。

至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。

书籍方面
这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：

科学和数据分析：
❖“集体智慧编程”：集体智慧编程 (豆瓣)
❖“数学之美”：数学之美 (豆瓣)
❖“统计学习方法”：统计学习方法 (豆瓣)
❖“Pattern Recognition And Machine Learning”：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖“数据科学实战”：数据科学实战 (豆瓣)
❖“数据检索导论”：信息检索导论 (豆瓣)

爬虫：
❖“HTTP 权威指南”：HTTP权威指南 (豆瓣)

Web 网站：
❖“HTML & CSS 设计与构建网站”：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)

...

列到这里已经不需要继续了。

聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。

事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。

¶ 深入阶段
这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。

可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。

这里推荐一本书：
“Python 源码剖析”：Python源码剖析 (豆瓣)
这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。

另外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。

这里推荐一门公开课
“编程范式”：斯坦福大学公开课：编程范式
讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。

值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。

Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。

¶ 最后的话
每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人！

希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，

Just Getting Started ！！！

⑦ Python 简明教程 ---13，Python 集合

目录

前几节我们已经介绍了Python 中的 列表list ， 元组tuple 和 字典dict ，本节来介绍Python 中的最后一种数据结构—— 集合set 。

Python 中的 set 与 dict 很像，唯一的不同是， dict 中保存的是 键值对 ，而 set 中只保存 键 ，没有 值 。

Python 集合 有如下特点：

Python 集合的声明有两种方式：

创建 空集合 时，只能用 set() ，而不能用 {} ：

创建 非空集合 时，可以用 set() ，也可以用 {} ：

由于集合中的元素是唯一的，如果初始化时的 可迭代 数据中有重复的元素，则会自动删去重复的元素：

使用 len() 函数可以查看集合中元素的个数：

由于Python 集合中的元素的是无序的，所以可不能使用 下标 的方式来访问集合中的单个元素。

我们可以使用 for 循环 来遍历集合中的所有元素：

我们可以对两个集合进行如下运算：

交集与并集

in 运算

使用 dir(set) 查看集合支持的所有方法：

下面一一介绍这些 非魔法方法 ，共17 个。

1. add 方法

由于集合中的元素是唯一的，向集合中添加元素时有两种情况：

示例：

2. remove 方法

示例：

3. discard 方法

示例：

4. pop 方法

示例：

5. union 方法

示例：

6. update 方法

示例：

7. clear 方法

示例：

8. 方法

示例：

9. difference 方法

示例：

10. difference_update 方法

示例：

11. intersection 方法

示例：

12. intersection_update 方法

示例：

13. isdisjoint 方法

示例：

14. issubset 方法

示例：

15. issuperset 方法

示例：

16. symmetric_difference 方法

示例：

17. symmetric_difference_update 方法

示例：

（完。）

推荐阅读：

Python 简明教程 --- 8，Python 字符串函数
Python 简明教程 --- 9，Python 编码
Python 简明教程 ---10，Python 列表
Python 简明教程 ---11，Python 元组
Python 简明教程 ---12，Python 字典

⑧ python入门教程(非常详细)

python入门教程如下：

准备材料：windows电脑、python

1、这里简单告用python软件编写的一个关于货物售价折扣方面的一个计算程序，首先打开python软件。

⑨ python入门教程

Python语言是一种典型的脚本语言，简洁，语法约束少，接近人类语言。有丰富的数据结构，例如列表、字典、集合等。具有可移植性，支持面向过程和面向对象编程，并且开源。
下载安装：从python官网下载开发和运行环境程序。本例下载python-3.3.3.amd64的安装包，并安装。
开发工具：window系统中，python有多种开发工具，比如，一、直接在cmd命令窗口执行，但此种仅能单条语句执行，不能运行完整的程序。二、python自带的集成开发环境，可通过开始——所有程序——python3.3——IDLE(Python GUI)启动。三、其他集成开发环境，如PythonWin等，有编辑和调试能力，还实现了MFC类库存的包装。
本例中，使用python自带的开发环境。File—New File，新建py文档，编写程序，保存。Run——Run mole，可得到运行结果。
封装性：可以把属性、方法结合在一起，不可以直接访问对象的属性，仅能通过接口与对象发生联系。以下把方法和属性封装成了一个类。
构造器：python有3种类型的构造器，且一个类中仅可以定义一个构造器，若多个，则以最后为准。1.若不声明，则默认为一个没有任何操作的特殊的__init__方法，__init__(self)，此时可通过obj = my_class()声明实例。 2.自声明__init__构造器，会覆盖默认的，且可以更新类的数据属性。3.构造器方法__new__()，用于不可变内置类型派生，不能通过实例访问属性，仅能通过类访问。
继承性：python支持多继承，且子类继承了父类的方法和属性。若子类中有和父类相同名称的方法，则子类会覆盖（Override）父类方法。父类方法依旧可以访问。
数据结构：有丰富的数据结构，例如列表、字典、集合等。本例简单介绍字典的使用。字典是键值对的无序集合，是可变对象。键在字典中是唯一的且必须是不可变对象。值可以是可变对象或不可变对象。以下例子对python字典的定义、访问、更新等的操作。
文件的读写：python系统提供open()函数建立文件对象，并打开要读写的文件。可对文件进行读，写，若不需要时，需关闭文件，释放系统资源。
其他：python的数据类型，如数字类型、字符串类型等。运算符、程序控制结构、函数、异常处理等内容。一些基本的用法，可在平时的使用中巩固加强。若熟知java，python上手会很快。