關於超實用python使用技巧詳解的信息

本文目錄一覽：

• 1、Python元組常用操作小技巧
• 2、萬字乾貨，Python語法大合集，一篇文章帶你入門
• 3、可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧
• 4、Python編程常用技巧

Python元組常用操作小技巧

所以這篇文章，我們先來回顧和總結Python數據結構里常用操作。Python中常見的數據結構可以統稱為容器（container）。序列（如列表和元組）、映射（如字典）以及集合（set）是三類主要的容器。而扁平序列如str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array等不在這篇文章的討論範圍內。

在此，我們先從元組開始說起。

元組區別於列表的顯著特徵之一就是它不能被修改，但其另外一個作用就是 用於沒有字段名的記錄 [1] 。因為後者經常被忽略，我們先來看看元組作為記錄的作用。

使用括號就可以定義一個元組。元組中的每個元素都存放了記錄中一個字段的數據，外加這個字段的位置。正是這個位置信息給數據賦予了意義。下面的例子中，元組就被當作記錄加以利用：

輸出為：

上述for循環中的操作提取了元組中的元素，也叫作拆包（unpacking）。平行賦值是對元組拆包很好的應用，示例如下：

還有一個經典而優雅的應用是交換變量的值：

用 * 運算符把一個可迭代對象拆開作為函數的參數，例如Python的內置函數pmod接收兩個數字類型的參數，返回商和餘數。以下範例將使用 * 將元組傳入函數。

輸出為：

有些函數有多個返回值，將其賦給一個變量時，變量類型即是元組：

輸出為：

zip是Python的內置函數，能夠接收兩個或多個序列，並組成一個元組列表，在Python3中會返回一個迭代器，如下所示：

輸出為：

元組當然也支持一些常規操作，如對於元組 a = (1, ‘y’, 5, 5, ‘x’) ：

上述內容不僅涵蓋了元組的基本操作，同時也結合了實際工作中常搭配使用的其他函數、運算符等。在回顧這些知識時主要參考了兩本經典的Python編程書籍：《流暢的Python》和《像計算機科學家一樣思考Python》，有興趣的朋友可以深入閱讀！

希望這篇文章對你有幫助，下回將總結Python列表的使用技巧。

[1]《流暢的Python》:

萬字乾貨，Python語法大合集，一篇文章帶你入門

這份資料非常純粹，只有Python的基礎語法，專門針對想要學習Python的小白。

Python中用#表示單行注釋，#之後的同行的內容都會被注釋掉。

使用三個連續的雙引號表示多行注釋，兩個多行注釋標識之間內容會被視作是注釋。

Python當中的數字定義和其他語言一樣：

我們分別使用+, -, *, /表示加減乘除四則運算符。

這裡要注意的是，在Python2當中，10/3這個操作會得到3，而不是3.33333。因為除數和被除數都是整數，所以Python會自動執行整數的計算，幫我們把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就會得到3.33333。目前Python2已經不再維護了，可以不用關心其中的細節。

但問題是Python是一個 弱類型 的語言，如果我們在一個函數當中得到兩個變量，是無法直接判斷它們的類型的。這就導致了同樣的計算符可能會得到不同的結果，這非常蛋疼。以至於程序員在運算除法的時候，往往都需要手工加上類型轉化符，將被除數轉成浮點數。

在Python3當中撥亂反正，修正了這個問題，即使是兩個整數相除，並且可以整除的情況下，得到的結果也一定是浮點數。

如果我們想要得到整數，我們可以這麼操作：

兩個除號表示 取整除 ，Python會為我們保留去除餘數的結果。

除了取整除操作之外還有取餘數操作，數學上稱為取模，Python中用%表示。

Python中支持 乘方運算 ，我們可以不用調用額外的函數，而使用**符號來完成：

當運算比較複雜的時候，我們可以用括號來強制改變運算順序。

Python中用首字母大寫的True和False表示真和假。

用and表示與操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java當中的, || 和！。

在Python底層， True和False其實是1和0 ，所以如果我們執行以下操作，是不會報錯的，但是在邏輯上毫無意義。

我們用==判斷相等的操作，可以看出來True==1， False == 0.

我們要小心Python當中的bool()這個函數，它並不是轉成bool類型的意思。如果我們執行這個函數，那麼 只有0會被視作是False，其他所有數值都是True ：

Python中用==判斷相等，表示大於，=表示大於等於， 表示小於，=表示小於等於，!=表示不等。

我們可以用and和or拼裝各個邏輯運算：

注意not，and，or之間的優先級，其中not and or。如果分不清楚的話，可以用括號強行改變運行順序。

關於list的判斷，我們常用的判斷有兩種，一種是剛才介紹的==，還有一種是is。我們有時候也會簡單實用is來判斷，那麼這兩者有什麼區別呢？我們來看下面的例子：

Python是全引用的語言，其中的對象都使用引用來表示。is判斷的就是 兩個引用是否指向同一個對象 ，而==則是判斷兩個引用指向的具體內容是否相等。舉個例子，如果我們把引用比喻成地址的話，is就是判斷兩個變量的是否指向同一個地址，比如說都是沿河東路XX號。而==則是判斷這兩個地址的收件人是否都叫張三。

顯然，住在同一個地址的人一定都叫張三，但是住在不同地址的兩個人也可以都叫張三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那麼a == b一定成立，反之則不然。

Python當中對字符串的限制比較松， 雙引號和單引號都可以表示字符串 ，看個人喜好使用單引號或者是雙引號。我個人比較喜歡單引號，因為寫起來方便。

字符串也支持+操作，表示兩個字符串相連。除此之外，我們把兩個字符串寫在一起，即使沒有+，Python也會為我們拼接：

我們可以使用[]來查找字符串當中某個位置的字符，用 len 來計算字符串的長度。

我們可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，並且在格式操作當中也支持運算，比如可以嵌套上len函數等。不過要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。

最後是None的判斷，在Python當中None也是一個對象， 所有為None的變量都會指向這個對象 。根據我們前面所說的，既然所有的None都指向同一個地址，我們需要判斷一個變量是否是None的時候，可以使用is來進行判斷，當然用==也是可以的，不過我們通常使用is。

理解了None之後，我們再回到之前介紹過的bool()函數，它的用途其實就是判斷值是否是空。所有類型的 默認空值會被返回False ，否則都是True。比如0，””，[], {}, ()等。

除了上面這些值以外的所有值傳入都會得到True。

Python當中的標準輸入輸出是 input和print 。

print會輸出一個字符串，如果傳入的不是字符串會自動調用__str__方法轉成字符串進行輸出。 默認輸出會自動換行 ，如果想要以不同的字符結尾代替換行，可以傳入end參數：

使用input時，Python會在命令行接收一行字符串作為輸入。可以在input當中傳入字符串，會被當成提示輸出：

Python支持 三元表達式 ，但是語法和C++不同，使用if else結構，寫成：

上段代碼等價於：

Python中用[]表示空的list，我們也可以直接在其中填充元素進行初始化：

使用append和pop可以在list的末尾插入或者刪除元素：

list可以通過[]加上下標訪問指定位置的元素，如果是負數，則表示 倒序訪問 。-1表示最後一個元素，-2表示倒數第二個，以此類推。如果訪問的元素超過數組長度，則會出發 IndexError 的錯誤。

list支持切片操作，所謂的切片則是從原list當中 拷貝 出指定的一段。我們用start: end的格式來獲取切片，注意，這是一個 左閉右開區間 。如果留空表示全部獲取，我們也可以額外再加入一個參數表示步長，比如[1:5:2]表示從1號位置開始，步長為2獲取元素。得到的結果為[1, 3]。如果步長設置成-1則代表反向遍歷。

如果我們要指定一段區間倒序，則前面的start和end也需要反過來，例如我想要獲取[3: 6]區間的倒序，應該寫成[6:3:-1]。

只寫一個:，表示全部拷貝，如果用is判斷拷貝前後的list會得到False。可以使用del刪除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。

insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查詢某個元素第一次出現的下標。

list可以進行加法運算，兩個list相加表示list當中的元素合併。 等價於使用extend 方法：

我們想要判斷元素是否在list中出現，可以使用 in關鍵字 ，通過使用len計算list的長度：

tuple和list非常接近，tuple通過()初始化。和list不同， tuple是不可變對象 。也就是說tuple一旦生成不可以改變。如果我們修改tuple，會引發TypeError異常。

由於小括號是有改變優先級的含義，所以我們定義單個元素的tuple， 末尾必須加上逗號 ，否則會被當成是單個元素：

tuple支持list當中絕大部分操作：

我們可以用多個變量來解壓一個tuple：

解釋一下這行代碼：

我們在b的前面加上了星號， 表示這是一個list 。所以Python會在將其他變量對應上值的情況下，將剩下的元素都賦值給b。

補充一點，tuple本身雖然是不可變的，但是 tuple當中的可變元素是可以改變的 。比如我們有這樣一個tuple：

我們雖然不能往a當中添加或者刪除元素，但是a當中含有一個list，我們可以改變這個list類型的元素，這並不會觸發tuple的異常：

dict也是Python當中經常使用的容器，它等價於C++當中的map，即 存儲key和value的鍵值對 。我們用{}表示一個dict，用:分隔key和value。

對 。我們用{}表示一個dict，用:分隔key和value。

dict的key必須為不可變對象，所以 list、set和dict不可以作為另一個dict的key ，否則會拋出異常：

我們同樣用[]查找dict當中的元素，我們傳入key，獲得value，等價於get方法。

我們可以call dict當中的keys和values方法，獲取dict當中的所有key和value的集合，會得到一個list。在Python3.7以下版本當中，返回的結果的順序可能和插入順序不同，在Python3.7及以上版本中，Python會保證返回的順序和插入順序一致：

我們也可以用in判斷一個key是否在dict當中，注意只能判斷key。

如果使用[]查找不存在的key，會引發KeyError的異常。如果使用 get方法則不會引起異常，只會得到一個None ：

setdefault方法可以 為不存在的key 插入一個value，如果key已經存在，則不會覆蓋它：

我們可以使用update方法用另外一個dict來更新當前dict，比如a.update(b)。對於a和b交集的key會被b覆蓋，a當中不存在的key會被插入進來：

我們一樣可以使用del刪除dict當中的元素，同樣只能傳入key。

Python3.5以上的版本支持使用**來解壓一個dict：

set是用來存儲 不重複元素 的容器，當中的元素都是不同的，相同的元素會被刪除。我們可以通過set()，或者通過{}來進行初始化。注意當我們使用{}的時候，必須要傳入數據，否則Python會將它和dict弄混。

set當中的元素也必須是不可變對象，因此list不能傳入set。

可以調用add方法為set插入元素：

set還可以被認為是集合，所以它還支持一些集合交叉並補的操作。

set還支持 超集和子集的判斷 ，我們可以用大於等於和小於等於號判斷一個set是不是另一個的超集或子集：

和dict一樣，我們可以使用in判斷元素在不在set當中。用copy可以拷貝一個set。

Python當中的判斷語句非常簡單，並且Python不支持switch，所以即使是多個條件，我們也只能 羅列if-else 。

我們可以用in來循環迭代一個list當中的內容，這也是Python當中基本的循環方式。

如果我們要循環一個範圍，可以使用range。range加上一個參數表示從0開始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)區間內的所有整數：

如果我們傳入兩個參數，則 代表迭代區間的首尾 。

如果我們傳入第三個元素，表示每次 循環變量自增的步長 。

如果使用enumerate函數，可以 同時迭代一個list的下標和元素 ：

while循環和C++類似，當條件為True時執行，為false時退出。並且判斷條件不需要加上括號：

Python當中使用 try和except捕獲異常 ，我們可以在except後面限制異常的類型。如果有多個類型可以寫多個except，還可以使用else語句表示其他所有的類型。finally語句內的語法 無論是否會觸發異常都必定執行 ：

在Python當中我們經常會使用資源，最常見的就是open打開一個文件。我們 打開了文件句柄就一定要關閉 ，但是如果我們手動來編碼，經常會忘記執行close操作。並且如果文件異常，還會觸發異常。這個時候我們可以使用with語句來代替這部分處理，使用with會 自動在with塊執行結束或者是觸發異常時關閉打開的資源 。

以下是with的幾種用法和功能：

凡是可以使用in語句來迭代的對象都叫做 可迭代對象 ，它和迭代器不是一個含義。這裡只有可迭代對象的介紹，想要了解迭代器的具體內容，請移步傳送門：

Python——五分鐘帶你弄懂迭代器與生成器，夯實代碼能力

當我們調用dict當中的keys方法的時候，返回的結果就是一個可迭代對象。

我們 不能使用下標來訪問 可迭代對象，但我們可以用iter將它轉化成迭代器，使用next關鍵字來獲取下一個元素。也可以將它轉化成list類型，變成一個list。

使用def關鍵字來定義函數，我們在傳參的時候如果指定函數內的參數名， 可以不按照函數定義的順序 傳參：

可以在參數名之前加上*表示任意長度的參數，參數會被轉化成list：

也可以指定任意長度的關鍵字參數，在參數前加上**表示接受一個dict：

當然我們也可以兩個都用上，這樣可以接受任何參數：

傳入參數的時候我們也可以使用*和**來解壓list或者是dict：

Python中的參數 可以返回多個值 ：

函數內部定義的變量即使和全局變量重名，也 不會覆蓋全局變量的值 。想要在函數內部使用全局變量，需要加上 global 關鍵字，表示這是一個全局變量：

Python支持 函數式編程 ，我們可以在一個函數內部返回一個函數：

Python中可以使用lambda表示 匿名函數 ，使用:作為分隔，:前面表示匿名函數的參數，:後面的是函數的返回值：

我們還可以將函數作為參數使用map和filter，實現元素的批量處理和過濾。關於Python中map、reduce和filter的使用，具體可以查看之前的文章：

五分鐘帶你了解map、reduce和filter

我們還可以結合循環和判斷語來給list或者是dict進行初始化：

使用 import語句引入一個Python模塊 ，我們可以用.來訪問模塊中的函數或者是類。

我們也可以使用from import的語句，單獨引入模塊內的函數或者是類，而不再需要寫出完整路徑。使用from import *可以引入模塊內所有內容（不推薦這麼干）

可以使用as給模塊內的方法或者類起別名：

我們可以使用dir查看我們用的模塊的路徑：

這麼做的原因是如果我們當前的路徑下也有一個叫做math的Python文件，那麼 會覆蓋系統自帶的math的模塊 。這是尤其需要注意的，不小心會導致很多奇怪的bug。

我們來看一個完整的類，相關的介紹都在注釋當中

以上內容的詳細介紹之前也有過相關文章，可以查看：

Python—— slots ，property和對象命名規範

下面我們來看看Python當中類的使用：

這裡解釋一下，實例和對象可以理解成一個概念，實例的英文是instance，對象的英文是object。都是指類經過實例化之後得到的對象。

繼承可以讓子類 繼承父類的變量以及方法 ，並且我們還可以在子類當中指定一些屬於自己的特性，並且還可以重寫父類的一些方法。一般我們會將不同的類放在不同的文件當中，使用import引入，一樣可以實現繼承。

我們創建一個蝙蝠類：

我們再創建一個蝙蝠俠的類，同時繼承Superhero和Bat：

執行這個類：

我們可以通過yield關鍵字創建一個生成器，每次我們調用的時候執行到yield關鍵字處則停止。下次再次調用則還是從yield處開始往下執行：

除了yield之外，我們還可以使用()小括號來生成一個生成器：

關於生成器和迭代器更多的內容，可以查看下面這篇文章：

五分鐘帶你弄懂迭代器與生成器，夯實代碼能力

我們引入functools當中的wraps之後，可以創建一個裝飾器。裝飾器可以在不修改函數內部代碼的前提下，在外面包裝一層其他的邏輯:

裝飾器之前也有專門的文章詳細介紹，可以移步下面的傳送門：

一文搞定Python裝飾器，看完面試不再慌

不知道有多少小夥伴可以看到結束，原作者的確非常厲害，把Python的基本操作基本上都囊括在裡面了。如果都能讀懂並且理解的話，那麼Python這門語言就算是入門了。

如果你之前就有其他語言的語言基礎，我想本文讀完應該不用30分鐘。當然在30分鐘內學會一門語言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通過本文我們可以做到熟悉Python的語法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我們親自去寫代碼的時候去體會和運用了。

根據我的經驗，在學習一門新語言的前期，不停地查閱資料是免不了的。希望本文可以作為你在使用Python時候的查閱文檔。

最後，我這裡有各種免費的編程類資料，有需要的及時私聊我，回復”學習”，分享給大家，正在發放中…………

可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領域。有時候使用一點點黑客技術，既可以節省時間，還可能挽救“生命”。

一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，並且可以成為真正的生產力助推器。所以，這裡有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數據分析項目中會讓你非常方便。

Pandas中數據框數據的Profiling過程

Profiling（分析器）是一個幫助我們理解數據的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數據框數據進行 探索 性數據分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函數可以實現EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數據非常基本的概述，對於大型數據集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在交互式HTML報告中也是如此。

對於給定的數據集，Pandas中的profiling包計算了以下統計信息：

由Pandas Profiling包計算出的統計信息包括直方圖、眾數、相關係數、分位數、描述統計量、其他信息——類型、單一變量值、缺失值等。

安裝

用pip安裝或者用conda安裝

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數據集來演示多功能Python分析器的結果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv(‘titanic/train.csv’)

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代碼就能實現在Jupyter Notebook中顯示完整的數據分析報告，該報告非常詳細，且包含了必要的圖表信息。

還可以使用以下代碼將報告導出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile=”Titanic data profiling.html”)

Pandas實現交互式作圖

Pandas有一個內置的.plot（）函數作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現的可視化不是交互式的，這使得它沒那麼吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數繪製圖表也不能實現交互。 如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪製交互式圖表怎麼辦呢？這個時候就可以用Cufflinks庫來實現。

Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結合在一起，非常便於繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。

安裝

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是時候展示泰坦尼克號數據集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右側的可視化顯示了靜態圖表，而左側圖表是交互式的，更詳細，並且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標準數據分析中的一些常見問題。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個％字符為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字符為前綴，可以在多行輸入操作。如果設置為1，則不用鍵入%即可調用Magic函數。

接下來看一些在常見數據分析任務中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin將代碼上傳到Pastebin並返回url。Pastebin是一個在線內容託管服務，可以存儲純文本，如源代碼片段，然後通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似於pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中寫一個包含以下內容的python腳本，並試着運行看看結果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個pastebin url。

%matplotlib notebook

函數用於在Jupyter notebook中呈現靜態matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕鬆獲得可縮放和可調整大小的繪圖。但記得這個函數要在導入matplotlib庫之前調用。

%run

用％run函數在notebook中運行一個python腳本試試。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是將單元格內容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件並保存在當前目錄中。

%%latex

%%latex函數將單元格內容以LaTeX形式呈現。此函數對於在單元格中編寫數學公式和方程很有用。

查找並解決錯誤

交互式調試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現異常，請在新行中鍵入％debug並運行它。 這將打開一個交互式調試環境，它能直接定位到發生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變量值，並在此處執行操作。退出調試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數據結構，pprint是首選。它在打印字典數據或JSON數據時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。

讓你的筆記脫穎而出

我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內容或其他需要突出的內容。注釋的顏色取決於指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。

藍色警示框：信息提示

p class=”alert alert-block alert-info”

bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

/p

黃色警示框：警告

p class=”alert alert-block alert-warning”

bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

/p

綠色警示框：成功

p class=”alert alert-block alert-success”

Use green box only when necessary like to display links to related content.

/p

紅色警示框：高危

p class=”alert alert-block alert-danger”

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

/p

打印單元格所有代碼的輸出結果

假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

單元格的正常屬性是只打印最後一個輸出，而對於其他輸出，我們需要添加print()函數。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次打印所有輸出。

添加代碼後所有的輸出結果就會一個接一個地打印出來。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢復原始設置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = “last_expr”

使用’i’選項運行python腳本

從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優勢。接下來看看結果如何。

首先，即使程序結束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變量的值和程序中定義的函數的正確性。

其次，我們可以輕鬆地調用python調試器，因為我們仍然在解釋器中：

import pdb

pdb.pm()

這能定位異常發生的位置，然後我們可以處理異常代碼。

自動評論代碼

Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。

刪除容易恢復難

你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那麼可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。

如果您刪除了單元格的內容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕鬆恢復它。

如果需要恢復整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT撤消刪除單元格。

結論

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收穫，從而實現輕鬆編碼！

Python編程常用技巧

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提取碼：dfsm

Python 編程高手之路。本課程分五個階段，詳細的為您打造高手之路，本課程適合有一定python基礎的同學。

用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站就是Python寫的。總之就是能幹很多很多事。

課程目錄：

第一階段

第一章：用戶交互

第二章：流程控制

第三章：數據類型

第四章：字符編碼

第五章：文件處理

第二階段

第六章：函數概述

第七章：閉包函數

……