Python 基础详解（一）

2022 年 7 月 14 日
本文字数：3029 字
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1. Python 特点

Python 面向对象、解析性的语言
几种解析器：
CPython：C 语言解析 Python 语言的解析器
Jpython：Java 语言解析 Python 语言
IronPython：用 C#(.net 平台)解析
PyPy：是使用 Python 语言解析
Python 的应用广，在科学计算、自然语言处理、图形图像处理、脚本开发、Web 应用
Python 几种版本：
Python2.X
Python3.X
Python 并没有做到向下兼容，了解两个版本的区别和联系
能够无缝的改进 Python2.x 的代码 d 到 Python3.x 中

2. Python 基础版本的安装

Python.org
目前版本
3.8.0
3.7.8
3.6.8(目前使用)
2.7.17
Java 语言------.java-----jar 包------mvn repo-----mvn install/uninstall
Python-------.py-------.whl 轮子文件---pip install---pip uninstall
pip 的命令
pip install package
pip uninstall package
pip list 展示安装的包
pip install -U 更新方式安装

3. Anaconda 数据科学环境的安装

IDE--集成开发环境--Eclipse、IDEA 需要加载 JDK-Scala
大数据 hadoop-spark-----CDH(各种大数据组件)
数据科学环境:
Anaconda 是数据科学开发环境
包含了基础的 python 的环境
在原来的 Python 的基础上增加了 180+多个工具包
安装：
windows 安装，直接下一步下一步，遇到需要打钩的地方尽量打上
Anaconda 中有哪些组件？
Anaconda-Navigiter
Anaconda-Prompt
Anaconda-Ipython--增强式的 Python--语法高亮等等---仍然不方便
Anacodna**-jupyternotebook**
jupyter notebook 是一个以 web 程序启动 web 网页交互式的书写代码的平台
底层基于 ipython 的
两种打开方式：
1-界面的点击方式
2-jupyter notebook 方式
后缀名：.ipynb
可以将 ipynb 的文件拖拽到 jupyternotebook 中启动交互式编写代码
Anaconda-Spyder
IDE
4. 通过Pycharm和Anaconda的整合
安装 Pycharm---jetBrain 公式
安装 Anaconda
第一步：建议大家更改环境变量
第二步：更改解析器 Interpertor
第三步：创建项目
创建项目的过程中需要指定解析器
第四步：写代码


* 基础代码：
  * print函数在Python2和Python3的区别
  * ```python    #-*- coding: utf-8 -*-    # @Time    : 2022/01/25 10:18    # @Author  : 公众号【五分钟学大数据】    # @Email   : load    # @File    : 1.0HelloWorld.py    # python2中print是语句，既可以加括号也可以不加括号    # python3中print是函数，必须加括号    # print "HelloWorld"    print("HelloWorld")

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conda
安装包：pip install conda install
卸载包: pip unistall conda uninstall
更新的方式安装包:pip install -U conda install -U
查看包：pip list conda list(可以查看哪些是 pip 安装的，那些是 conda 安装的)
Conda 命令可以创建独立的 Python 的沙箱环境
在 Python3.6 中创建了一个 Python2.7
create -n create envName python==2.7.0
source active envName
soucre deactive envName

5. Python 的基础数据类型

编码和解码


* 导包
* ```python  import requests as re  get = re.get("https://www.fivedata.cn")  print(get.url)  print(get.encoding)  print(get.text)    #sin(x)  import math  print(math.sin(0)) #0    from math import sin  print(sin(0))    from math import sin as f  print(f(0))    import numpy as np  print(np.random.randn(3,3))  # [[ 1.22524688  1.40990719  1.49014802]  #  [-1.3915769  -0.50625637 -0.38625091]  #  [-1.39770585 -1.52630576 -0.5186793 ]]

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数据类型


## 6. 输入和输出
* 输入
* ```python  # # raw_input将数据进行原样的输入----都是str类型  # # input 输入的类型原样的输入-----如果输入的是数值输出的就是对应的类型  # # 否则input输入的是字符类型的话必须加引号  # # age = raw_input("Please input your age:")  # # print(age)  # # print(type(age))  # age = input("Please input your age:")  # print(age)  # print(type(age))  #python3中输入的语句合二为一input和python2的raw_input是一致的  input1 = input("please input your age:")  print(input1)  print(type(input1))

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输出


* 随机数的产生
  * 为什么需要随机数？因为获取现实 的数据是非常困难的，可以模仿现实的数据去产生新数据
  * 产生一个简单的随机数
  * 产生一个符合正态分布的随机数
  * 产生一个符合卡方分布的随机数
  * ```python    import random    # - 产生一个简单的随机数    print(random.random())    print(random.randrange(1,10))    # - 产生一个符合正态分布的随机数    import numpy as np    print(np.random.randn(3,3))    # [[-0.65330669 -2.17752451 -0.59458216]    #  [-1.25848013  1.06000312 -0.21712177]    #  [-1.5914388   0.59092913  0.56820017]]    # - 产生一个符合卡方分布的随机数    # df叫做自由度--越大越接近于正态分布    print("chisuare test:\n",np.random.chisquare(3,(3,3)))    print("chisuare test:\n",np.random.chisquare(df=3,size=(3,3)))

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7. Python 的数据结构

列表
字典
元祖
集合
代码：


## 8. Python的列表
* list
* 切片操作：
* ```python  #创建  l1 = [1, 2, 3, 4]  l2 = list((1,2,3,4))  l3 = list({1,2,3,4})  l4 = list({1:"apple",2:"banana",3:"ok",4:"hello"})  print(l1)  print(l2)  print(l3)  print(l4)  num=range(10)  print(num)#[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]   range(0, 10)  print(type(num))#<type 'list'>  <class 'range'>  print(list(num))  #切片操作[start：stop:step ]  l5 = list(range(10))  print(l5)  print(l5[::])  print(l5[0::])  print(l5[0:2:])  print(l5[0:2])  print(l5[::-1])  print(l5[1::2])  print(l5[::2])  print(l5[1:3]) #1-2

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9. Python 的列表的函数

list 的多种创建方法
list 的切片操作
list 的 zip 函数和 enumerate 函数
list 的基本的操作函数

  l1 = list(range(10))  print(l1)  print(l1[0])  # 列表操作包含以下函数:  # 1、cmp(list1, list2)：比较两个列表的元素---在Python3中取消了cmp函数，在Python2中可用的  # 2、len(list)：列表元素个数  print(len(l1))  # 3、max(list)：返回列表元素最大值  print(max(l1))  # 4、min(list)：返回列表元素最小值  print(min(l1))  # 5、list(seq)：将元组转换为列表  # 列表操作包含以下方法:  # 1、list.append(obj)：在列表末尾添加新的对象  l1.append("apple")  print("result value is:",l1)  # 2、list.count(obj)：统计某个元素在列表中出现的次数  print("list count:",l1.count("apple"))  # 3、list.extend(seq)：在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）  l1.extend([6,7,8,9])  print("change x value is:",l1)  # 4、list.index(obj)：从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置  print(l1.index("apple"))  # 5、list.insert(index, obj)：将对象插入列表  l1.insert(10,"pear")  print(l1)  # 6、list.pop(obj=list[-1])：移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值  print(l1.pop())  print(l1.pop())  # 7、list.remove(obj)：移除列表中某个值的第一个匹配项  l1.remove("apple")  print(l1)  # 8、list.reverse()：反向列表中元素  l1.reverse()  print(l1)  print(l1[::-1])  # 9、list.sort([func])：对原列表进行排序  l1.sort(key=lambda x:len(str(x)),reverse=False)  print(l1)