第1课_Python入门介绍
热度🔥:76 免费课程
授课语音
Python 入门介绍
一、Python 的特点
简洁易读:
- Python 的语法简洁、直观,使得代码可读性高,适合初学者。
- 强制缩进的语法让代码结构更加清晰。
跨平台:
- Python 是跨平台的,支持在 Windows、Linux、macOS 等操作系统上运行。
高级语言:
- Python 是一种高级编程语言,抽象层次高,开发者无需关心底层细节(如内存管理)。
动态类型:
- Python 是动态类型语言,变量的类型在运行时确定,不需要提前声明。
解释型语言:
- Python 是解释型语言,不需要编译,代码可以直接运行,提升开发效率。
支持多种编程范式:
- 支持面向对象、过程式编程和函数式编程。
广泛的标准库和第三方库:
- Python 提供丰富的标准库,覆盖了从文件处理到网络编程的各个方面。同时,Python 拥有庞大的第三方库生态,支持各种应用领域。
二、Python 的优缺点
优点:
易于学习和使用:
- Python 简单易学,适合编程初学者,并且有丰富的学习资源。
开发效率高:
- Python 的代码简洁,能够快速实现功能,大大提高开发效率。
丰富的第三方库:
- Python 拥有广泛的第三方库,涵盖了数据分析、人工智能、Web 开发等多个领域。
良好的社区支持:
- Python 拥有活跃的开发者社区,遇到问题时可以快速获得支持。
强大的数据处理能力:
- Python 在科学计算、数据分析等领域表现优秀,特别是通过如 NumPy、Pandas、SciPy 等库。
缺点:
执行速度较慢:
- 由于是解释型语言,Python 的执行速度相对较慢,不适合用于对性能要求极高的场景。
移动开发支持不完善:
- Python 在移动开发(如 iOS 和 Android)中的支持较弱,现有框架相对较少。
内存消耗较大:
- Python 的内存消耗相对较高,尤其是在处理大量数据时,可能需要特别关注内存优化。
三、Python 的发展历史
- 1991年:Python 由 Guido van Rossum 开发并首次发布。最初是作为一种内部使用的脚本语言,旨在简化系统管理工作。
- 2000年:发布了 Python 2.x 版本,Python 在这时开始普及,广泛应用于Web开发和脚本编程。
- 2008年:Python 3.x 版本发布,解决了 Python 2.x 中的一些设计问题,但与 Python 2.x 不完全兼容,导致用户需要进行迁移。
- 2020年以后:Python 3.x 版本成为主流,逐步取代了 Python 2.x。Python 在数据科学、机器学习等领域得到了广泛应用,成为现代技术栈的重要组成部分。
四、Python 的应用场景
Web 开发:
- Python 在 Web 开发中非常流行,主要通过框架如 Django、Flask 等进行开发。
数据分析与科学计算:
- Python 是数据科学和科学计算领域的主要工具,得益于库如 Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib 和 Jupyter Notebook。
机器学习与人工智能:
- Python 在机器学习领域占据主导地位,库如 TensorFlow、Keras、Scikit-learn 和 PyTorch 为开发者提供了丰富的工具支持。
自动化脚本和系统管理:
- Python 是一种理想的脚本语言,用于自动化各种任务,如系统管理、文件处理、任务调度等。
网络编程:
- Python 提供了丰富的网络编程库,可以实现高效的客户端和服务器开发。
桌面应用开发:
- 虽然 Python 在桌面应用开发上的支持不如其他语言强,但仍然可以使用 Tkinter、PyQt 等库开发简单的桌面应用。
游戏开发:
- Python 也用于游戏开发,特别是通过 Pygame 等库,可以快速开发 2D 游戏。
五、Python 的基本概念
变量和数据类型:
- Python 支持多种数据类型,如整数、浮动、字符串、列表、元组、字典、集合等。
- 变量在 Python 中是动态类型的,声明时无需指定类型。
控制流:
- Python 提供常见的控制流语句:
if
、else
、elif
、while
、for
、break
、continue
、pass
。
- Python 提供常见的控制流语句:
函数:
- Python 中的函数通过
def
关键字定义,支持默认参数、可变参数、递归调用等。
- Python 中的函数通过
模块与包:
- Python 通过模块(.py 文件)和包(包含多个模块的目录)来组织代码,便于管理和复用。
面向对象编程:
- Python 支持面向对象编程(OOP),允许定义类、对象、继承、多态和封装。
异常处理:
- Python 通过
try
、except
、else
和finally
语句进行异常处理,帮助捕捉和处理运行时错误。
- Python 通过
列表推导式:
- Python 支持列表推导式,能够在一行内快速生成新的列表。
迭代器和生成器:
- Python 支持迭代器协议,提供了生成器函数(使用
yield
)来按需生成数据。
- Python 支持迭代器协议,提供了生成器函数(使用