学习Python编程基础：免费的初学者教程

NLMY • 2024-10-04 00:18 • 编程

一、Python编程语言概述

Python是一种高级、解释型、面向对象、简洁明了又易于学习的编程语言。Python是由Guido van Rossum于1989年底发明的，最初被设计为一种教学语言，但随着生态系统的不断发展，它现在已经成为了许多领域中的主流编程语言，如Web开发、数据科学、人工智能等。

Python的语法简洁而优雅，在代码可读性方面也更胜一筹。简单明了是Python的哲学之一，这在它的语法结构中得到了证明，例如Python可以快速写出函数，其中包含列表，字典和其他集合。

下面是一个简单的Python程序：

print("Hello World!")

二、Python编程基础

Python有多种数据类型，包括整数、浮点数、布尔、字符串、列表、元组、字典等。

Python的变量不需要事先声明，它们的类型是根据赋值确定的。Python中的变量名区分大小写。

下面是一个变量的例子：

x = 5
y = "John"
print(x)
print(y)

Python有许多内置函数和模块，可以用于各种操作。比如说，在Python中可以使用print()函数进行输出操作。

下面是一个Python内置函数print()的例子：

print("Hello World!")

三、Python编程实践

Python可以用于各种编程任务，如Web开发、数据科学、人工智能等。下面是一些使用Python进行编程实践的例子：

1. 使用Python进行Web开发

Python可以用于Web框架的开发，如Django和Flask等。这些框架可以使Web开发更加简单和高效。

下面是使用Flask框架编写的一个简单的Web应用程序：

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

2. 使用Python进行数据科学

Python可以用于数据科学的各种任务，如数据清洗、数据可视化、机器学习等。Python的SciPy库和Pandas库是数据科学家们最常用的工具。

下面是使用Pandas库进行数据处理的例子：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Donald'], 'Age': [18, 20, 19, 21]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

3. 使用Python进行人工智能

Python可以用于人工智能的各种任务，如图像处理、自然语言处理、机器学习等。Python的TensorFlow库是人工智能开发者们最常用的工具。

下面是使用TensorFlow库进行MNIST手写数字识别的例子：

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

predictions = model(x_train[:1]).numpy()
tf.nn.softmax(predictions).numpy()

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

loss_fn(y_train[:1], predictions).numpy()

model.compile(optimizer='adam',
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

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