學習Python編程基礎：免費的初學者教程

一、Python編程語言概述

Python是一種高級、解釋型、面向對象、簡潔明了又易於學習的編程語言。Python是由Guido van Rossum於1989年底發明的，最初被設計為一種教學語言，但隨著生態系統的不斷發展，它現在已經成為了許多領域中的主流編程語言，如Web開發、數據科學、人工智慧等。

Python的語法簡潔而優雅，在代碼可讀性方面也更勝一籌。簡單明了是Python的哲學之一，這在它的語法結構中得到了證明，例如Python可以快速寫出函數，其中包含列表，字典和其他集合。

下面是一個簡單的Python程序：

print("Hello World!")

二、Python編程基礎

Python有多種數據類型，包括整數、浮點數、布爾、字元串、列表、元組、字典等。

Python的變數不需要事先聲明，它們的類型是根據賦值確定的。Python中的變數名區分大小寫。

下面是一個變數的例子：

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

Python有許多內置函數和模塊，可以用於各種操作。比如說，在Python中可以使用print()函數進行輸出操作。

下面是一個Python內置函數print()的例子：

print("Hello World!")

三、Python編程實踐

Python可以用於各種編程任務，如Web開發、數據科學、人工智慧等。下面是一些使用Python進行編程實踐的例子：

1. 使用Python進行Web開發

Python可以用於Web框架的開發，如Django和Flask等。這些框架可以使Web開發更加簡單和高效。

下面是使用Flask框架編寫的一個簡單的Web應用程序：

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

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

2. 使用Python進行數據科學

Python可以用於數據科學的各種任務，如數據清洗、數據可視化、機器學習等。Python的SciPy庫和Pandas庫是數據科學家們最常用的工具。

下面是使用Pandas庫進行數據處理的例子：

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進行人工智慧

Python可以用於人工智慧的各種任務，如圖像處理、自然語言處理、機器學習等。Python的TensorFlow庫是人工智慧開發者們最常用的工具。

下面是使用TensorFlow庫進行MNIST手寫數字識別的例子：

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)