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Python介紹與特點(自學python知識整理)

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Python 簡介

Python 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

Python 的設計:

  • Python 是一種解釋型語言: 這意味著開發過程中沒有了編譯這個環節。類似于PHP和Perl語言。
  • Python 是交互式語言: 這意味著,您可以在一個Python提示符,直接互動執行寫你的程序。
  • Python 是面向對象語言: 這意味著Python支持面向對象的風格或代碼封裝在對象的編程技術。
  • Python 是初學者的語言:Python 對初級程序員而言,是一種偉大的語言,它支持廣泛的應用程序開發,從簡單的文字處理到 WWW 瀏覽器再到游戲。具有很強的可讀性,相比其他語言經常使用英文關鍵字,其他語言的一些標點符號,它具有比其他語言更有特色語法結構

Python 發展歷史

Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初,在荷蘭國家數學和計算機科學研究所設計出來的。

Python 本身也是由諸多其他語言發展而來的,這包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的腳本語言等等。

像 Perl 語言一樣,Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。

Python 特點

  1. 易于學習:Python有相對較少的關鍵字,結構簡單,和一個明確定義的語法,學習起來更加簡單。
  2. 易于閱讀:Python代碼定義的更清晰。
  3. 易于維護:Python的成功在于它的源代碼是相當容易維護的。
  4. 一個廣泛的標準庫:Python的最大的優勢之一是豐富的庫,跨平臺的,在UNIX,Windows和Macintosh兼容很好。
  5. 互動模式:互動模式的支持,您可以從終端輸入執行代碼并獲得結果的語言,互動的測試和調試代碼片斷。
  6. 可移植:基于其開放源代碼的特性,Python已經被移植(也就是使其工作)到許多平臺。
  7. 可擴展:如果你需要一段運行很快的關鍵代碼,或者是想要編寫一些不愿開放的算法,你可以使用C或C++完成那部分程序,然后從你的Python程序中調用。
  8. 數據庫:Python提供所有主要的商業數據庫的接口。
  9. GUI編程:Python支持GUI可以創建和移植到許多系統調用。
  10. 可嵌入: 你可以將Python嵌入到C/C++程序,讓你的程序的用戶獲得"腳本化"的能力。

如何學習Python

最近開始整理python的資料,博主建立了一個qq群,希望給大家提供一個交流的同平臺: 78486745 ,歡迎大家加入共同交流學習。

python語言基礎:(帶你熟悉python語言的特性,學會使用python開發環境,使用python開發一些簡單的案例)

(1)Python3入門,數據類型,字符串
(2)判斷/循環語句,函數,
(3)類與對象,繼承,多態
(4)tkinter界面編程
(5)文件與異常,數據處理簡介
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python語言高級:(python語言的高級庫,常用的企業級開發案例實戰)

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python全棧工程師前端 (學會開發前端網頁,會使用流行的前端框架)

(1) HTML+css
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(8) jquerry EasyUI, Mobile簡介,photoshop
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python全棧工程師后端 (常用的后端架構和企業項目實戰)

(1) Django入門
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(3) Django實戰
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(6) Tornado開發原理
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Linux基礎 (linux入門,和python結合可以找linux+python運維的工作)

(1)虛擬機安裝
(2)linux服務器安裝與配置
(3)apache服務器與nginx服務器安裝與使用
(4)linux常用服務器命令
(5)Python-WEB服務器運行環境與配置
(6)版本管理工具svn
(7)版本管理工具git
(8)程序部署與網站遷移

Linux運維自動化開發 (Linux中比較深度的案例和實戰)

(1) Python開發Linux運維
(2) Linux運維報警工具開發
(3) Linux運維報警安全審計開發
(4) Linux業務質量報表工具開發
(5) Kali安全檢測工具檢測
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python數據分析 (分析爬蟲抓取的數據,分析規律,用于商業化)

(1) numpy數據處理
(2) pandas數據分析
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(4) scipy數據統計分析
(5) python 金融數據分析

python大數據 (Python操作大數據很方便)

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python機器學習 (機器學習的一些入門概念和案例,python支持很多機器學習的框架)

(1) 機器學習基礎知識簡介
(2) KNN算法
(3) 線性回歸
(4) 邏輯斯蒂回歸算法
(5) 決策樹算法
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(7) 支持向量機
(8) 聚類k-means算法

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