Python基础课件.pdf

### Python基础知识点 #### 1. 认识Python ##### 1.1 Python概述 ###### 1.1.1 基本概念 - Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1989年圣诞节期间开始设计。 - 它是一种解释型语言，其设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。 ###### 1.1.2 语言优势 - 简洁易读：Python的代码非常接近英语，易于理解和学习。 - 广泛应用：Python被广泛应用于数据科学、机器学习、网络应用、自动化和游戏开发等领域。 - 强大的标准库和第三方库支持。 ##### 1.1.3 典型应用 - Web开发：Python的Django和Flask框架为Web应用提供了开发基础。 - 数据分析：Pandas、NumPy等库提供了数据处理和分析的功能。 - 人工智能：TensorFlow、PyTorch等库在人工智能领域有着广泛的应用。 #### 2. 安装Python环境 ##### 2.1 下载Python - 访问Python官方网站下载最新版本，截至2020年2月，最新版为3.8.2。 - 提供不同操作系统的安装包，包括Windows、Linux和Mac OS X。 ##### 2.2 安装Python - 安装过程简单，只需双击下载的可执行文件，遵循安装向导进行安装即可。 ##### 2.3 配置环境变量 - 需要配置Python的安装路径以及Scripts文件夹路径到系统的环境变量中。 - 这样可以确保在任何位置通过命令行使用Python和相关的工具。 ##### 2.4 下载并配置PyCharm - PyCharm是流行的Python集成开发环境（IDE），提供代码补全、调试、单元测试等功能。 - 下载地址：*** * 配置教程包括模板配置、字体设置等。 #### 3. 编写第一个Python程序 ##### 3.1 注释 - 单行注释：使用`#`标记，其后内容为注释，对代码起到解释说明的作用。 - 多行注释：可以使用三个双引号或单引号包围多行注释内容。 ##### 3.2 变量及类型 - 变量是存储数据的标识符，Python中的变量不需要显式声明类型。 - Python支持多种数据类型，包括整型、浮点型、字符串等。 ##### 3.3 标识符和关键字 - 标识符用于命名变量、函数等。 - 关键字是Python保留的特殊单词，如`def`, `class`, `return`等，不能用作变量名。 ##### 3.4 输出 - 使用`print`函数进行输出。 - 普通输出：直接使用`print`函数打印信息。 - 格式化输出：通过格式化操作符`%`进行字符串的格式化输出。 ##### 3.5 输入 - 使用`input`函数接收用户输入。 - 输入默认以字符串形式返回，如果需要其他类型，需要进行类型转换。 #### 4. Python编程基础 ##### 4.1 编程规范 - 使用UTF-8编码保存Python代码文件。 - 在文件开头添加编码声明`#-*-coding:utf-8-*-`。 ##### 4.2 数据类型和操作 - Python提供了丰富的数据类型，包括但不限于：整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典、集合等。 - 数据类型的操作涵盖了数据的创建、访问、修改、删除等基本操作。 ##### 4.3 控制结构 - Python支持条件判断和循环控制结构，包括`if`、`elif`、`else`语句和`for`、`while`循环。 ##### 4.4 函数 - Python使用`def`关键字定义函数，函数可以有参数，也可以没有返回值。 ##### 4.5 模块 - Python程序可以通过模块导入其他模块中的功能，使用`import`关键字进行模块的导入。 #### 5. Python爬虫 ##### 5.1 爬虫概念 - 爬虫是一种自动化脚本或程序，用于从网站上抓取信息。 - Python爬虫通常使用`requests`库发送HTTP请求，以及`BeautifulSoup`库解析网页内容。 ##### 5.2 爬虫流程 - 分析目标网站：了解网站结构、请求方式和反爬机制。 - 发送请求：使用`requests`库模拟浏览器行为，发送HTTP请求。 - 解析数据：利用`BeautifulSoup`、`lxml`等库解析响应数据。 - 数据存储：将获取的数据保存至文件、数据库或其他存储系统。 ##### 5.3 爬虫实战 - 通过实际案例练习爬虫的编写和调试，理解爬虫的工作原理。 - 学习异常处理、日志记录和性能优化等进阶技能。 #### 6. 总结 Python作为一门易学、易读的语言，非常适合初学者入门编程。掌握Python基础知识后，可以快速上手爬虫技术，提高工作效率。同时，Python在数据分析、人工智能等领域的强大支持，使得它成为开发各种应用的首选语言。通过实际的编程练习和项目实战，可以不断巩固和深化对Python编程的理解和应用。