第一章：最新 PYTHON 教程第一节 - 简介

云端科技
114 阅读4分钟

​最佳 PYTHON 教程 - 通过示例学习

在本节中，我们将介绍一些教程，这些教程将帮助您通过示例从头开始学习 Python。即使您之前没有任何编程经验，也可以按照这些教程进行操作。

目录

  1. 概述：Python 的历史
  2. Python 是免费的吗？
  3. Python的流行
  4. 蟒蛇使用
  5. 如何安装Python？
  6. 25+ Python 数据操作教程
  7. 数据科学与 Python 教程

概述：Python 的历史

Python于 1980 年代后期由荷兰 Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) 的Guido van Rossum 开发，作为对ABC 编程语言的改进。它于 1989 年底开始实施，并于 1991 年 2 月 20 日首次发布。Guido Van Rossum 一直管理这个开源项目，直到 2018 年 7 月 12 日，当时他宣布永久终止（退出）作为该项目首席开发人员的职责。

主要发布

1. Python 2.0于 2000 年 10 月 16 日发布，具有许多主要的新功能，包括用于内存管理和支持 Unicode 的循环检测垃圾收集器（除了引用计数）。Python 项目的决策者决定在 2020 年 1 月 1 日之后停止对 Python 2 的支持。它不再进一步维护。

2. Python 3.0于 2008 年 12 月 3 日发布。它是 对不完全向后兼容的语言的重大修订。

最新版本的 Python 3.10.1 于 2021 年 12 月 6 日发布

Python 是免费的吗？

Python 是一种开源编程语言。这意味着它是免费提供的，您无需购买许可证即可使用它。随着开源开发人员为 Python 的未来发展做出贡献，您还可以免费获得未来的更新。

Python的流行

在 PyPL 编程语言流行指数中，Python 以 29% 的市场份额领先。该流行度指数通过分析语言教程在 Google 上的搜索频率来比较几种编程语言。在另一项调查中，Python 被评为 2022 年最受欢迎的编码语言。如果您不相信这些调查，只需访问热门职位门户网站并搜索“Python”作为不同职位发布中提到的技能。您会发现大量针对此技能的职位发布。

你知道这些网站是用 Python 开发的吗？

  1. YouTube
  2. Instagram的
  3. 红迪网
  4. 投递箱
  5. 讨论区

蟒蛇使用

它被广泛用作通用编程的高级编程语言。您可以将它用于各种目的。其中一些如下 -

  • 网站/仪表板建设
  • 高级分析
  • 人工智能
  • 自然语言处理
  • 基本和描述性分析
  • 网页抓取
  • API建设

如何安装Python？

有两种方式下载安装Python

  1. 下载蟒蛇。 它带有 Python 软件以及预装的流行库。www.anaconda.com/products/in…
  2. 从其官方网站下载Python 。 您必须手动安装库。www.python.org/downloads/

推荐： 选择第一个选项并下载 anaconda。它节省了大量学习和编码 Python 的时间

第一：所有的章节我们将学习到

  1. Python 中的数据结构
  2. 如何安装 Python 包
  3. 在 Python 中导入数据
  4. 读取 CSV 文件的 15 种方法
  5. 如何创建虚拟数据
  6. 使用 Pandas 进行数据操作 - 通过 50 个示例学习
  7. Python：过滤 Pandas DataFrame 的 10 种方法
  8. 如何从 Pandas Dataframe 中删除一列或多列
  9. 如何重命名 Pandas Dataframe 中的列
  10. 如何在熊猫查询中使用变量
  11. Python 中的字符串函数及其示例
  12. Python 日期时间函数的完整指南
  13. NumPy 教程与练习
  14. 用例子解释 Python 中的循环
  15. 带有示例的 Python Lambda 函数
  16. Python 列表理解：通过示例学习
  17. Python 字典理解与示例
  18. Matplotlib 教程：通过示例学习
  19. Python 中的面向对象编程：通过示例学习
  20. 什么是 *args 和 **kwargs 以及如何使用它们
  21. PIP 连接错误：SSL CERTIFICATE VERIFY FAILED
  22. 在 R 中运行 Python
  23. 无需安装即可在 Python 中运行 SAS
  24. 抓取时翻译网页
  25. 用 Python 和 R 祝圣诞节
  26. 修复：只有大小为 1 的数组可以转换为 Python 标量

第二：后续将学习数据科学与 Python 教程

以下教程用于学习使用 Python 进行高级分析。它的范围从基本统计到机器学习的高级概念。

  1. Python 线性回归的完整指南
  2. Python 中的逻辑回归
  3. Python 中的随机森林
  4. 模型构建的预处理步骤
  5. 用 Python 计算 KS 统计量
  6. 精确召回曲线简化
  7. 案例研究：使用 Python 进行情感分析
  8. 使用 Python 识别内容中的人物、地点和组织
  9. 使用 R 和 Python 的贷款摊销计划
avatar
文章
阅读
粉丝