python基礎(chǔ)教程課件024254

2023-10-26python基礎(chǔ)教程ppt課件CATALOGUE目錄Python簡介Python基礎(chǔ)語法Python進階語法Python常用庫介紹Python實戰(zhàn)案例Python未來發(fā)展與趨勢01Python簡介1989年，GuidovanRossum為了打發(fā)圣誕節(jié)的無趣，開始寫Python語言的第一個版本。1991年，第一個Python編譯器誕生。2000年，Python2.0發(fā)布，增加了類的面向?qū)ο缶幊獭?008年，Python3.0發(fā)布，支持Unicode，并改進了語法。2020年，Python3.8發(fā)布，增加了新的特性。Python起源與歷史0102語法簡單明了Python的語法簡單，易于學(xué)習(xí)，特別適合初學(xué)者快速上手。高級語言Python是一種解釋型語言，可以直接解釋運行，無需編譯?？缙脚_性Python可以在多種操作系統(tǒng)上運行，包括Windows、Linux和MacOS等。開源Python是開源的，可以免費使用和修改。強大的社區(qū)支持Python有龐大的社區(qū)支持，可以方便地找到各種庫和資源。Python特點及優(yōu)勢030405Python應(yīng)用領(lǐng)域Python有很多用于Web開發(fā)的框架和庫，如Django和Flask等。Web開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)人工智能和機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲Python有很多用于數(shù)據(jù)科學(xué)的庫，如NumPy和Pandas等。Python是人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的首選語言之一。Python有很多用于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的庫，如BeautifulSoup和Scrapy等。02Python基礎(chǔ)語法Python中的變量可以存儲不同類型的數(shù)據(jù)，包括整數(shù)、浮點數(shù)、字符串、布爾值等?？偨Y(jié)詞Python中的變量名可以是字母、數(shù)字或下劃線，但必須以字母或下劃線開頭。變量名區(qū)分大小寫，例如`my_variable`和`my_Variable`被視為兩個不同的變量。詳細描述變量與數(shù)據(jù)類型總結(jié)詞Python支持多種運算符，如算術(shù)運算符（如+、-、*、/）、比較運算符（如<、>、==、!=）和邏輯運算符（如and、or、not）。詳細描述Python中的表達式是由操作符和操作數(shù)組成的。操作數(shù)可以是變量或常量，而操作符可以是算術(shù)或比較運算符。例如，`2+3*4`是一個算術(shù)表達式，其中`2`和`3`是操作數(shù)，`+`和`*`是操作符。運算符與表達式Python中的控制流語句包括條件語句（if語句）和循環(huán)語句（for和while循環(huán)）?？偨Y(jié)詞if語句用于根據(jù)條件執(zhí)行不同的代碼塊。例如，`ifx>0:print("x是正數(shù)")`。for循環(huán)用于遍歷序列（如列表或元組）中的元素，而while循環(huán)則根據(jù)條件重復(fù)執(zhí)行一段代碼。詳細描述控制流語句總結(jié)詞Python中的函數(shù)是一段可重用的代碼塊，可以接受輸入?yún)?shù)并返回輸出結(jié)果。詳細描述函數(shù)定義使用關(guān)鍵字`def`，后跟函數(shù)名和參數(shù)列表。函數(shù)體包含一系列語句，執(zhí)行特定的任務(wù)并返回結(jié)果。函數(shù)可以通過調(diào)用它們的名稱來執(zhí)行，并傳遞所需的參數(shù)。函數(shù)定義與調(diào)用03Python進階語法類的定義與使用Python是一種面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，通過類可以創(chuàng)建具有相同屬性和方法的對象。面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ)繼承與多態(tài)面向?qū)ο缶幊讨械膬蓚€重要概念，繼承可以讓子類繼承父類的屬性和方法，多態(tài)則允許不同的對象對同一消息做出不同的響應(yīng)。封裝與抽象封裝是將數(shù)據(jù)和操作封裝在類中，抽象則是定義抽象類和接口，讓子類去實現(xiàn)具體的細節(jié)。模塊的創(chuàng)建與導(dǎo)入模塊是一個包含Python代碼的文件，通過import語句可以導(dǎo)入模塊中的函數(shù)和類。包的創(chuàng)建與使用包是一個包含多個模塊的文件夾，通過import語句可以導(dǎo)入包中的模塊。模塊和包的搜索路徑Python解釋器會在指定的搜索路徑中查找模塊和包。模塊與包的使用異常處理與調(diào)試異常的定義與拋出Python中的異常是由語法或運行時錯誤引起的異常情況。try-except語句塊使用try-except語句塊可以捕獲和處理異常。logging模塊與調(diào)試使用logging模塊記錄程序運行時的信息，通過設(shè)置不同的日志級別可以輸出不同級別的日志信息，方便調(diào)試程序。010203文件操作與數(shù)據(jù)處理Python提供了多種文件讀寫操作的方法，包括打開文件、讀取文件、寫入文件和關(guān)閉文件等。文件的讀寫操作使用csv和pandas模塊可以讀取和處理CSV和Excel文件。CSV和Excel文件處理使用json模塊可以讀取和寫入JSON文件。JSON文件處理使用pandas和numpy等庫可以進行數(shù)據(jù)處理和分析，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)聚合等操作。數(shù)據(jù)處理與分析04Python常用庫介紹總結(jié)詞：NumPy是Python中用于處理數(shù)組和矩陣運算的庫，具有高效的性能和靈活的操作。詳細描述1.數(shù)組對象的創(chuàng)建：NumPy中的數(shù)組對象可以通過多種方式進行創(chuàng)建，如直接聲明、從其他數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。2.數(shù)組操作：NumPy提供了豐富的數(shù)組操作，如切片、合并、排序、重塑等，使得對數(shù)組的處理變得簡單而高效。3.矩陣運算：NumPy支持多維數(shù)組（矩陣）的運算，可以進行加法、減法、乘法、除法等基本運算以及矩陣轉(zhuǎn)置、行列式等高級運算。4.性能優(yōu)化：NumPy在底層進行了優(yōu)化，使得對數(shù)組和矩陣的操作速度更快，特別是在處理大數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色。NumPy庫基礎(chǔ)應(yīng)用總結(jié)詞：Pandas是一個用于數(shù)據(jù)分析和處理的庫，提供了高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。詳細描述1.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Pandas提供了多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2.數(shù)據(jù)處理：Pandas提供了豐富的數(shù)據(jù)處理函數(shù)。如篩選、排序、聚合、分組等3.數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出：Pandas支持多種數(shù)據(jù)格式的導(dǎo)入和導(dǎo)出。如CSV、Excel、SQL數(shù)據(jù)庫等4.數(shù)據(jù)可視化：Pandas與Matplotlib庫結(jié)合使用，可以方便地將數(shù)據(jù)處理結(jié)果進行可視化展示。Pandas庫基礎(chǔ)應(yīng)用總結(jié)詞：Matplotlib是一個用于繪制圖表和圖像的庫，具有高度的可定制性和易用性。詳細描述1.圖表類型：Matplotlib支持多種圖表類型，如線圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等，可以根據(jù)需要選擇合適的圖表類型展示數(shù)據(jù)。2.圖像繪制：除了圖表繪制外，Matplotlib還可以繪制各種圖像，如直方圖、面積圖、等高線圖等，使得數(shù)據(jù)的可視化更加豐富和直觀。3.定制化：Matplotlib的繪圖結(jié)果可以通過多種方式進行定制，如調(diào)整顏色、線型、標(biāo)簽等，使得繪制的圖像更加符合需求。4.交互式展示：Matplotlib支持在JupyterNotebook等交互式環(huán)境中使用?？梢苑奖愕貙L制的圖像進行縮放、旋轉(zhuǎn)等操作Matplotlib庫基礎(chǔ)應(yīng)用05Python實戰(zhàn)案例VSPython爬蟲是利用Python語言和相關(guān)庫來獲取網(wǎng)絡(luò)上公開信息的一種方法。詳細描述爬蟲程序首先需要安裝requests和BeautifulSoup庫。然后，通過requests庫獲取網(wǎng)頁內(nèi)容，再使用BeautifulSoup庫解析網(wǎng)頁HTML結(jié)構(gòu)，提取所需信息。最后，將提取的信息保存到本地文件或數(shù)據(jù)庫中。總結(jié)詞簡單爬蟲程序數(shù)據(jù)清洗與分析數(shù)據(jù)清洗和分析是數(shù)據(jù)處理過程中不可缺少的兩個環(huán)節(jié)。總結(jié)詞數(shù)據(jù)清洗主要是對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和整理，包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填補缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等。數(shù)據(jù)分析則是對數(shù)據(jù)進行深入的研究和分析，挖掘其中的規(guī)律和趨勢，為決策提供支持。在Python中，我們可以使用pandas、numpy等庫來進行數(shù)據(jù)清洗和分析。詳細描述圖形繪制是可視化數(shù)據(jù)的重要手段，可以幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。Python中常用的圖形繪制庫有matplotlib和seaborn。這兩個庫都提供了豐富的繪圖函數(shù)和工具，可以繪制各種類型的圖形，包括折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖等。同時，還可以使用其他庫如plotly和bokeh來進行交互式繪圖和動態(tài)繪圖?？偨Y(jié)詞詳細描述圖形繪制與展示06Python未來發(fā)展與趨勢Python的生態(tài)系統(tǒng)在過去的幾年中經(jīng)歷了快速的發(fā)展，這主要歸功于Python的易學(xué)性和強大的庫支持。從科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、Web開發(fā)到人工智能，Python的生態(tài)系統(tǒng)幾乎覆蓋了所有的領(lǐng)域。未來，Python的生態(tài)系統(tǒng)仍將保持快速發(fā)展的勢頭。更多的企業(yè)和組織將采用Python作為他們的主要開發(fā)語言，Python的使用范圍也將進一步擴大。Python生態(tài)系統(tǒng)的演變Python在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，從機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)到自然語言處理，Python都展現(xiàn)出了強大的能力。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，Python在AI領(lǐng)域的應(yīng)用也將進一步擴大。更多的AI框架和庫將支持Python，使得Python在AI領(lǐng)域的應(yīng)用更加方便和廣泛。AI時代的Python發(fā)展前景關(guān)注Python社區(qū)的最新動態(tài)01Python社區(qū)非常活躍