只需十四步：从零开始掌握Python
Python基础教程
Python基础教程第一章Python的介绍1、python介绍一种面向对象，面向函数的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL(GNU General Public License)协议[2]. Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。
它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[3] 有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
2、Python的历史自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。
Python的创始人为Guido van Rossum。
1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。
之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。
ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。
就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。
但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。
Guido 决心在Python 中避免这一错误。
同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。
就这样，Python在Guido手中诞生了。
编程语言python入门-Python基础教程，Python入门教程（非常详细）
编程语⾔python⼊门-Python基础教程，Python⼊门教程（⾮常详细）Python 英⽂本意为"蟒蛇”，直到 1989 年荷兰⼈ Guido van Rossum （简称 Guido）发明了⼀种⾯向对象的解释型编程语⾔（后续会介绍），并将其命名为 Python，才赋予了它表⽰⼀门编程语⾔的含义。
图 1 Python 图标说道 Python，它的诞⽣是极具戏曲性的，据 Guido 的⾃述记载，Python 语⾔是他在圣诞节期间为了打发时间开发出来的，之所以会选择Python 作为该编程语⾔的名字，是因为 Guido 是⼀个叫 Monty Python 戏剧团体的忠实粉丝。
看似 Python 是"不经意间”开发出来的，但丝毫不⽐其它编程语⾔差。
⾃ 1991 年 Python 第⼀个公开发⾏版问世后，2004 年 Python 的使⽤率呈线性增长，不断受到编程者的欢迎和喜爱；2010 年，Python 荣膺 TIOBE 2010 年度语⾔桂冠；2017 年，IEEE Spectrum 发布的 2017 年度编程语⾔排⾏榜中，Python 位居第 1 位。
直⾄现在（2019 年 6 ⽉份），根据 TIOBE 排⾏榜的显⽰，Python 也居于第 3 位，且有继续提升的态势（如表 2 所⽰）。
表 2 TIOBE 2019 年 6 ⽉份编程语⾔排⾏榜（前 10 名）Jun 2019Jun 2018ChangeProgramming LanguageRatings11Java15.004%22C13.300%34Python8.530%43C++7.384%56Visual Basic .NET4.624%654.483%872.567%99SQL2.224%1016Assembly language1.479%Python语⾔的特点相⽐其它编程语⾔，Python 具有以下特点。
python学习步骤
学习 Python 的步骤具体包括：
1. 了解Python
首先，大家要搞清楚什么是Python，以及它有什么样的用处。
Python 是一种开源跨平台的解释型计算机程序设计语言，甭管你有没有编程经验，学习它都很容易。
它具有简洁明了、易于学习和使用、易于维护和交流、具有可扩展性等特点，被广泛应用于网络编程、计算数据处理、图像处理、文本处理等领域，在一定程度上取代了传统的C语言，迅速提高开发速度、减低开发耗费。
2. 开始学习
其次，大家可以先学习一些Python基础知识，如变量、数据类型、控制结构、函数等，这些都是Python编程的基本概念。
另外，还要掌握一些常见的第三方库，如 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn等，这些将为你的图形处理提供帮助。
3. 实践
最后，记住Python的口头是“实践出真知”，要真正掌握它必须动手实践，编写Python实例程序，只有不断实践，才能熟能生巧，把学到的知识付诸实施，才能更好的学习Python。
总之，学习Python最终是要付诸实践，充分利用网上的Python教程和博客，参考其他人的经验，多多实践才能掌握Python编程。
Python程序设计基础教学大纲
《Python程序开发基础》课程教学大纲学分：4学分学时：64学时（其中：讲课学时20 上机学时：44）先修课程：无后续课程：Django开发Web网站适用专业：计算机相关专业、信息技术相关专业，或工科类专业开课部门：计算机系一、课程的性质与目标《Python程序开发基础》是面向计算机相关专业、信息技术相关专业或工科类专业的一门基础课，本课程涉及案例开发流程、Python语法、数据类型、流程控制、函数、面向对象、模块、文件操作等内容，通过本课程的学习，学生能够掌握Python开发的基础知识，具备独立开发Python简单项目的能力。
二、教学条件要求操作系统：Windows 7及以上版本Python环境：Python 3.10.1(64-bit)开发工具：VSCode三、课程的主要内容及基本要求项目1 初识Python项目2字符串与格式化处理项目3 流程控制项目4组合数据结构项目5、函数项目6 、面向对象编程项目7 文件和目录操作项目8、模块四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。
六、选用教材和主要参考书本大纲是根据教材《Python程序设计案例教程》所设计的。
Python语言程序设计2018版电子教案-二级考试七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
撰写人：审定人：批准人：执行时间：。
Python 基础语法
print 默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上逗号 , 。
实例 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*-
x="a" y="b" # 换行输出 print x print y
print '---------' # 不换行输出 print x, print y,
$ chmod +x test.py $ ./test.py
# 脚本文件添加可执行权限
输出结果：
Hello, Python!
Python2.x 中使用 Python3.x 的 print 函数
如果 Python2.x 版本想使用 Python3.x 的 print 函数，可以导入 __future__ 包，该包禁用 Python2.x 的 print 语句，采用 Python3.x 的 print 函数：
等待用户输入
下面的程序执行后就会等待用户输入，按回车键后就会退出：
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*-
raw_input("按下 enter 键退出，其他任意键显示...\n")
以上代码中 ， \n 实现换行。一旦用户按下 enter(回车) 键退出，其它键显示。
Python 基础语法 | 菜鸟教程
Python 基础语法
Python 语言与 Perl，C 和 Java 等语言有许多相似之处。但是，也存在一些差异。 在本章中我们将来学习 Python 的基础语法，让你快速学会 Python 编程。
第一个 Python 程序
交互式编程
交互式编程不需要创建脚本文件，是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。 linux上你只需要在命令行中输入 Python 命令即可启动交互式编程,提示窗口如下：
从零开始作软件初学者的入门教程
从零开始作软件初学者的入门教程学习软件开发是一个具有挑战和激动的过程。
对于从零开始的初学者而言，面对无垠的学习资料和复杂的技术术语，可能感到有些迷茫。
然而，只要掌握了正确的入门方法和学习路径，就能够有效地建立起坚实的基础，并迅速提升自己的技能。
本文将为初学者提供一份全面而系统的软件初学者入门教程，帮助他们从零开始学习软件开发。
第一步：选择适合的编程语言在软件开发领域中，各种编程语言实际上就是工具，用来实现软件的功能。
因此，初学者首先需要选择一门适合自己的编程语言。
目前市场上最常用的编程语言包括Java、Python、C++和JavaScript等。
初学者可以根据自身的兴趣、用途和学习资源来选择合适的编程语言。
例如，如果初学者对网页开发比较感兴趣，可以选择学习JavaScript。
如果对人工智能或数据分析感兴趣，可以选择学习Python。
第二步：掌握基本概念和语法无论选择哪门编程语言，初学者都需要掌握基本的编程概念和语法。
这包括变量、数据类型、运算符、控制结构等。
初学者可以通过阅读相关的教材、教程或参加在线学习平台上的课程来学习这些知识。
此外，在掌握基本概念和语法的同时，实践也是非常重要的。
初学者可以尝试编写一些简单的程序来巩固所学知识，并逐渐提升自己的编程能力。
第三步：了解常用开发工具和环境软件开发需要借助各种开发工具和环境来实现。
初学者应该学会使用常用的集成开发环境（IDE）和代码编辑器。
例如，Java开发可以使用Eclipse、IntelliJ IDEA等；Python开发可以使用PyCharm、Sublime Text等。
此外，还需要了解版本控制工具如Git的使用，以便在团队协作或个人项目中进行代码管理。
第四步：培养解决问题的能力软件开发过程中会遇到各种问题，初学者需要培养解决问题的能力。
这包括通过查阅文档、搜索引擎、技术论坛等途径获取帮助，并学会分析问题、调试代码、排除错误。
切勿对遇到的问题感到气馁，相反，要将其看作提升自己技术水平的机会。
只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）
只需⼗四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）分享⼀篇来⾃机器之⼼的⽂章。
关于机器学习的起步，讲的还是很清楚的。
原⽂链接在：Python 可以说是现在最流⾏的机器学习语⾔，⽽且你也能在⽹上找到⼤量的资源。
你现在也在考虑从 Python ⼊门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上⼿，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，⾄于后⾯再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你⾃⼰的努⼒了。
本教程原⽂分为两个部分，机器之⼼在本⽂中将其进⾏了整合，原⽂可参阅：和。
本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。
「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，⼀个⼈往往很难下定决定做出选择。
本教程的⽬的是帮助⼏乎没有 Python 机器学习背景的新⼿成长为知识渊博的实践者，⽽且这个过程中仅需要使⽤免费的材料和资源即可。
这个⼤纲的主要⽬标是带你了解那些数量繁多的可⽤资源。
毫⽆疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？⾸先，我假设你并不是以下⽅⾯的专家：机器学习Python任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库当然，如果你对前两个主题有⼀定程度的基本了解就更好了，但那并不是必要的，在早期阶段多花⼀点点时间了解⼀下就⾏了。
基础篇第⼀步：基本 Python 技能如果我们打算利⽤ Python 来执⾏机器学习，那么对 Python 有⼀些基本的了解就是⾄关重要的。
幸运的是，因为 Python 是⼀种得到了⼴泛使⽤的通⽤编程语⾔，加上其在科学计算和机器学习领域的应⽤，所以找到⼀个初学者教程并不⼗分困难。
你在 Python 和编程上的经验⽔平对于起步⽽⾔是⾄关重要的。
⾸先，你需要安装 Python。
因为我们后⾯会⽤到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装 Anaconda。
这是⼀个可⽤于 Linux、OS X 和 Windows 上的⼯业级的 Python 实现，完整包含了机器学习所需的软件包，包括 numpy、scikit-learn 和 matplotlib。
Python学习总结
Python总结目录Python总结 (1)前言 (2)（一）如何学习Python (2)（二）一些Python免费课程推荐 (4)（三）Python爬虫需要哪些知识？ (5)（四）Python爬虫进阶 (8)（五）Python爬虫面试指南 (11)（六）推荐一些不错的Python博客 (13)（七）Python如何进阶 (14)（八）Python爬虫入门 (16)（九）Python开发微信公众号 (20)（十）Python面试概念和代码 (24)（十一）Python书籍 (34)前言知乎：路人甲微博：玩数据的路人甲微信公众号：一个程序员的日常在知乎分享已经有一年多了，之前一直有朋友说我的回答能整理成书籍了，一直偷懒没做，最近有空仔细整理了知乎上的回答和文章另外也添加了一些新的内容，完成了几本小小的电子书，这一本是有关于Python方面的。
还有另外几本包括我的一些数据分析方面的读书笔记、增长黑客的读书笔记、机器学习十大算法等等内容。
将会在我的微信公众号：一个程序员的日常进行更新，同时也可以关注我的知乎账号：路人甲及时关注我的最新分享用数据讲故事。
（一）如何学习Python学习Python大致可以分为以下几个阶段：1.刚上手的时候肯定是先过一遍Python最基本的知识，比如说：变量、数据结构、语法等，基础过的很快，基本上1~2周时间就能过完了，我当时是在这儿看的基础：Python 简介| 菜鸟教程2.看完基础后，就是做一些小项目巩固基础，比方说：做一个终端计算器，如果实在找不到什么练手项目，可以在Codecademy - learn to code, interactively, for free上面进行练习。
3. 如果时间充裕的话可以买一本讲Python基础的书籍比如《Python编程》，阅读这些书籍，在巩固一遍基础的同时你会发现自己诸多没有学习到的边边角角，这一步是对自己基础知识的补充。
4.Python库是Python的精华所在，可以说Python库组成并且造就了Python，Python库是Python开发者的利器，所以学习Python库就显得尤为重要：The Python Standard Library，Python库很多，如果你没有时间全部看完，不妨学习一遍常用的Python库：Python常用库整理- 知乎专栏5.Python库是开发者利器，用这些库你可以做很多很多东西，最常见的网络爬虫、自然语言处理、图像识别等等，这些领域都有很强大的Python库做支持，所以当你学了Python库之后，一定要第一时间进行练习。
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只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）2017-03-14 机器之心选自kdnuggets作者：Matthew Mayo机器之心编译参与：黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。
你现在也在考虑从Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从0 到 1 掌握Python 机器学习，至于后面再从1 到100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。
本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和http://suo.im/96wD3。
本教程的作者为KDnuggets 副主编兼数据科学家Matthew Mayo。
「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。
本教程的目的是帮助几乎没有Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。
这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。
毫无疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？首先，我假设你并不是以下方面的专家：机器学习Python任何Python 的机器学习、科学计算或数据分析库当然，如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，但那并不是必要的，在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。
基础篇第一步：基本Python 技能如果我们打算利用Python 来执行机器学习，那么对Python 有一些基本的了解就是至关重要的。
幸运的是，因为Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。
你在Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。
首先，你需要安装Python。
因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装Anaconda。
这是一个可用于Linux、OS X 和Windows 上的工业级的Python 实现，完整包含了机器学习所需的软件包，包括numpy、scikit-learn 和matplotlib。
其也包含了iPython Notebook，这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。
我推荐安装Python 2.7。
如果你不懂编程，我建议你从下面的免费在线书籍开始学习，然后再进入后续的材料：Learn Python the Hard Way，作者Zed A. Shaw：https:///book/如果你有编程经验，但不懂Python 或还很初级，我建议你学习下面两个课程：谷歌开发者Python 课程（强烈推荐视觉学习者学习）：http://suo.im/toMzqPython 科学计算入门（来自UCSB Engineering 的M. Scott Shell）（一个不错的入门，大约有60 页）：http://suo.im/2cXycM如果你要30 分钟上手Python 的快速课程，看下面：在Y 分钟内学会X（X=Python）：http://suo.im/zm6qX当然，如果你已经是一位经验丰富的Python 程序员了，这一步就可以跳过了。
即便如此，我也建议你常使用Python 文档：https:///doc/第二步：机器学习基础技巧KDnuggets 的Zachary Lipton 已经指出：现在，人们评价一个「数据科学家」已经有很多不同标准了。
这实际上是机器学习领域领域的一个写照，因为数据科学家大部分时间干的事情都牵涉到不同程度地使用机器学习算法。
为了有效地创造和获得来自支持向量机的洞见，非常熟悉核方法（kernel methods）是否必要呢？当然不是。
就像几乎生活中的所有事情一样，掌握理论的深度是与实践应用相关的。
对机器学习算法的深度了解超过了本文探讨的范围，它通常需要你将非常大量的时间投入到更加学术的课程中去，或者至少是你自己要进行高强度的自学训练。
好消息是，对实践来说，你并不需要获得机器学习博士般的理论理解——就想要成为一个高效的程序员并不必要进行计算机科学理论的学习。
人们对吴恩达在Coursera 上的机器学习课程内容往往好评如潮；然而，我的建议是浏览前一个学生在线记录的课堂笔记。
跳过特定于Octave（一个类似于Matlab 的与你Python 学习无关的语言）的笔记。
一定要明白这些都不是官方笔记，但是可以从它们中把握到吴恩达课程材料中相关的内容。
当然如果你有时间和兴趣，你现在就可以去Coursera 上学习吴恩达的机器学习课程：http://suo.im/2o1uD吴恩达课程的非官方笔记：/mlclass/除了上面提到的吴恩达课程，如果你还需要需要其它的，网上还有很多各类课程供你选择。
比如我就很喜欢Tom Mitchell，这里是他最近演讲的视频（一起的还有Maria-Florina Balcan），非常平易近人。
Tom Mitchell 的机器学习课程：http://suo.im/497arw目前你不需要所有的笔记和视频。
一个有效地方法是当你觉得合适时，直接去看下面特定的练习题，参考上述备注和视频恰当的部分，第三步：科学计算Python 软件包概述好了，我们已经掌握了Python 编程并对机器学习有了一定的了解。
而在Python 之外，还有一些常用于执行实际机器学习的开源软件库。
广义上讲，有很多所谓的科学Python 库（scientific Python libraries）可用于执行基本的机器学习任务（这方面的判断肯定有些主观性）：numpy——主要对其N 维数组对象有用/pandas——Python 数据分析库，包括数据框架（dataframes）等结构/ matplotlib——一个2D 绘图库，可产生出版物质量的图表/scikit-learn——用于数据分析和数据挖掘人物的机器学习算法/stable/ 学习这些库的一个好方法是学习下面的材料：Scipy Lecture Notes，来自Gaël Varoquaux、Emmanuelle Gouillart 和Olav Vahtras：/这个pandas 教程也很不错：10 Minutes to Pandas：http://suo.im/4an6gY在本教程的后面你还会看到一些其它的软件包，比如基于matplotlib 的数据可视化库Seaborn。
前面提到的软件包只是Python 机器学习中常用的一些核心库的一部分，但是理解它们应该能让你在后面遇到其它软件包时不至于感到困惑。
下面就开始动手吧！第四步：使用Python 学习机器学习首先检查一下准备情况Python：就绪机器学习基本材料：就绪Numpy：就绪Pandas：就绪Matplotlib：就绪现在是时候使用Python 机器学习标准库scikit-learn 来实现机器学习算法了。
scikit-learn 流程图下面许多的教程和训练都是使用iPython (Jupyter) Notebook 完成的，iPython Notebook 是执行Python 语句的交互式环境。
iPython Notebook 可以很方便地在网上找到或下载到你的本地计算机。
来自斯坦福的iPython Notebook 概览：http://cs231n.github.io/ipython-tutorial/同样也请注意，以下的教程是由一系列在线资源所组成。
如果你感觉课程有什么不合适的，可以和作者交流。
我们第一个教程就是从scikit-learn 开始的，我建议你们在继续完成教程前可以按顺序看一看以下的文章。
下面是一篇是对scikit-learn 简介的文章，scikit-learn 是Python 最常用的通用机器学习库，其覆盖了K 近邻算法：Jake VanderPlas 写的scikit-learn 简介：http://suo.im/3bMdEd下面的会更加深入、扩展的一篇简介，包括了从著名的数据库开始完成一个项目：Randal Olson 的机器学习案例笔记：http://suo.im/RcPR6下一篇关注于在scikit-learn 上评估不同模型的策略，包括训练集/测试集的分割方法：Kevin Markham 的模型评估：http://suo.im/2HIXDD第五步：Python 上实现机器学习的基本算法在有了scikit-learn 的基本知识后，我们可以进一步探索那些更加通用和实用的算法。
我们从非常出名的K 均值聚类（k-means clustering）算法开始，它是一种非常简单和高效的方法，能很好地解决非监督学习问题：K-均值聚类：http://suo.im/40R8zf接下来我们可以回到分类问题，并学习曾经最流行的分类算法：决策树：/tutorial-decision-trees/在了解分类问题后，我们可以继续看看连续型数值预测：线性回归：http://suo.im/3EV4Qn我们也可以利用回归的思想应用到分类问题中，即logistic 回归：logistic 回归：http://suo.im/S2beL第六步：Python 上实现进阶机器学习算法我们已经熟悉了scikit-learn，现在我们可以了解一下更高级的算法了。
首先就是支持向量机，它是一种依赖于将数据转换映射到高维空间的非线性分类器。
支持向量机：http://suo.im/2iZLLa随后，我们可以通过Kaggle Titanic 竞赛检查学习作为集成分类器的随机森林：Kaggle Titanic 竞赛（使用随机森林）：http://suo.im/1o7ofe降维算法经常用于减少在问题中所使用的变量。
主成份分析法就是非监督降维算法的一个特殊形式：降维算法：http://suo.im/2k5y2E在进入第七步之前，我们可以花一点时间考虑在相对较短的时间内取得的一些进展。
首先使用Python 及其机器学习库，我们不仅已经了解了一些最常见和知名的机器学习算法（k 近邻、k 均值聚类、支持向量机等），还研究了强大的集成技术（随机森林）和一些额外的机器学习任务（降维算法和模型验证技术）。
除了一些基本的机器学习技巧，我们已经开始寻找一些有用的工具包。
我们会进一步学习新的必要工具。
第七步：Python 深度学习神经网络包含很多层深度学习无处不在。
深度学习建立在几十年前的神经网络的基础上，但是最近的进步始于几年前，并极大地提高了深度神经网络的认知能力，引起了人们的广泛兴趣。
如果你对神经网络还不熟悉，KDnuggets 有很多文章详细介绍了最近深度学习大量的创新、成就和赞许。