Python操作全解析

Python是一種高級編程語言，有着清晰簡單的語法結構，易於學習。它可以應用於多個領域，如Web應用程序、桌面GUI應用程序、數據科學、機器學習等。

一、安裝Python

首先我們需要從官方網站下載並安裝Python。下載地址：https://www.python.org/downloads/

在安裝過程中，請注意勾選“Add Python to PATH”，可以方便地在命令行中使用Python命令。

二、Python基礎

1、變量和數據類型

Python中的變量不需要聲明，可以直接賦值，同時也可以動態地改變變量的類型。Python中常見的數據類型有：

str1 = "hello world"  # 字符串類型
num1 = 123  # 整數類型
num2 = 1.23  # 浮點數類型
is_ok = True  # 布爾類型，只有True和False兩個值

2、列表、元組、字典

Python中的列表、元組和字典是常見的數據容器。

# 列表，用[]表示，可以存儲任意類型的數據
my_list = ["apple", 123, True]

# 元組，用()表示，與列表類似，但值不能改變
my_tuple = ("banana", 456, False)

# 字典，用{}表示，存儲的是鍵值對
my_dict = {"name": "Tom", "age": 18, "sex": "male"}

三、Python進階

1、函數

函數是Python中的一等公民，可以像變量一樣被傳遞和調用。

def add(a, b):  # 定義一個函數
    return a + b

result = add(1, 2)  # 調用函數
print(result)  # 輸出結果：3

2、模塊

Python中的模塊是一組函數、變量和語句的集合，文件名即模塊名。

# 引入模塊
import math

result = math.sqrt(4)  # 調用模塊中的函數
print(result)  # 輸出結果：2.0

3、正則表達式

正則表達式是用於匹配字符串的模式。Python中內置了re模塊，可以使用正則表達式進行字符串匹配。

# 引入模塊
import re

pattern = r'\d+'  # 正則表達式，匹配一個或多個數字
result = re.findall(pattern, 'hello 123 world')  # 在字符串中查找，返回所有匹配結果
print(result)  # 輸出結果：['123']

四、Python應用

1、Web應用程序

Python中的Flask和Django是常用的Web框架，可以用於快速搭建Web應用程序。

# 引入模塊
from flask import Flask

app = Flask(__name__)  # 創建Flask應用

@app.route('/')  # 設置路由
def index():
    return 'Hello World!'  # 返回內容

if __name__ == '__main__':
    app.run()  # 啟動應用

2、數據處理和可視化

Python中的NumPy、Pandas和Matplotlib等包可以用於數據處理和可視化。

# 引入模塊
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.randn(100, 4)
df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABCD'))
df.plot()
plt.show()

3、機器學習

Python中的機器學習庫包括Scikit-learn和TensorFlow等，可以用於實現各種機器學習算法。

# 引入模塊
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)
clf.predict(X[:2, :])