适合人群： 零基础小白、想快速入门的学生党、期待掌握自动化技能的社畜。 阅读前准备： 打开电脑，泡好咖啡，深呼吸一口，然后喊一句：我可以！💪
为什么是80%？
Python是目前最火的编程语言之一，能用来做数据分析、爬虫、机器学习、Web开发等各种 “酷炫” 活儿。 但，80%的日常需求，只需要掌握Python的一些核心技能，就能轻松搞定（老板看了都说好）。😎
所以，我们的目标是快速抓住Python的 “灵魂”，然后用这些技能去解决实际问题。准备好了吗？Let's go！🚀
Part 1: Python基本操作
1.1 安装Python
- 步骤：
- 去 Python官网 下载最新版本。
- 安装时勾选“Add Python to PATH”。（这一步很重要，错过了请卸载重装😅）
1.2 第一个Python程序
打开终端，输入：
print("Hello, Python!")
然后按下回车，你会看到：
Hello, Python!
恭喜！你已经成为半个程序员了。🎉
Part 2: Python核心语法
2.1 变量与数据类型
Python中变量不用声明，直接赋值：
name = "小李" # 字符串
age = 25 # 整数
height = 1.75 # 浮点数
is_cool = True # 布尔值
小贴士： 变量名尽量别叫
a、b，不然半年后再看代码，你会怀疑人生。🙃
2.2 条件与循环
- 条件判断：
if age > 18:
print("成年人！")
else:
print("未成年...")
- 循环：
for i in range(5):
print(f"这是第{i+1}次循环")
2.3 列表与字典
- 列表：
fruits = ["苹果", "香蕉", "橘子"]
for fruit in fruits:
print(f"我喜欢吃{fruit}")
- 字典：
person = {"name": "小周", "age": 22, "job": "程序员"}
print(f"{person['name']}是个{person['job']}")
Part 3: Python自动化技能
3.1 文件操作
想要批量修改文件名？Python可以轻松搞定：
import os
folder = "./files"
for i, filename in enumerate(os.listdir(folder)):
new_name = f"文件_{i}.txt"
os.rename(os.path.join(folder, filename), os.path.join(folder, new_name))
提示： 先在测试文件夹里运行，否则你可能会一夜变秃（文件名乱改后找不回来了😱）。
3.2 自动化办公
- Excel处理神器：
openpyxl
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.append(["姓名", "分数"])
ws.append(["小李", 90])
ws.append(["小周", 85])
wb.save("成绩表.xlsx")
- 邮件批量发送：
smtplib
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
msg = MIMEText("你好，这是一封自动发送的邮件！")
msg["Subject"] = "Python自动化"
msg["From"] = "你的邮箱"
msg["To"] = "对方的邮箱"
with smtplib.SMTP("smtp.example.com") as server:
server.login("你的邮箱", "密码")
server.send_message(msg)
3.3 爬虫
想抓取网页数据？试试requests和BeautifulSoup：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
for item in soup.find_all("h2"):
print(item.text)
注意： 爬虫前请查看目标网站的
robots.txt，尊重网站规则，做一个合格的程序员🤓。
3.4 数据分析
- 用
pandas轻松处理数据：
import pandas as pd
data = {
"姓名": ["小李", "小周"],
"分数": [90, 85]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
print(df.describe())
- 数据可视化：
import matplotlib.pyplot as plt
scores = [90, 85, 78, 92]
plt.plot(scores)
plt.title("成绩走势")
plt.xlabel("考试次数")
plt.ylabel("分数")
plt.show()
3.5 自动化浏览器操作
- 使用
Selenium模拟浏览器：
from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome()
browser.get("https://example.com")
search_box = browser.find_element("name", "q")
search_box.send_keys("Python自动化")
search_box.submit()
browser.quit()
小提醒： 需要提前安装浏览器驱动，比如
chromedriver，版本要和浏览器匹配。
总结
这篇文章覆盖了Python自动化最核心的内容。从基础操作到自动化技能，你已经学会了最实用的部分。💡
接下来，试着用这些技能解决一个实际问题，比如：
- 写一个爬虫，帮自己抢电影票。
- 自动整理家里电脑上的文件。
最后的鼓励： Python学习的秘诀就是“用中学”。学完这些，快点动手写点东西吧，哪怕是个自动发"早安"信息的脚本。🌅
学习编程的路上，你不是一个人，加油！😄
