零基础同学的福音来了，如果你对Python语言的学习感兴趣，接下来可以由浅入深的了解下Python语言，哪怕你是零基础的小白也完全可以学会的，最后也会给大家放出学习和实例相结合的教程及方法，给到各位同学系统性的教学，最重要的是免费，可真谓是学生党们的福音呀。
一、简单介绍
Python，一门充满魔力的编程语言，就像是一位友善的导师，引领着你进入编程的奇妙世界。
学习Python就像是在探索一座充满宝藏的迷宫。它的语法简洁明了，就像是一段流畅的对话，让你轻松理解和表达自己的思想。与其他编程语言相比，Python的学习曲线更加平缓，没有太多的技术难点，让你能够快速进入状态，一步步揭开编程的神秘面纱。
Python的应用领域广泛而多样，就像是一片五彩斑斓的花园。你可以用它来进行数据分析，挖掘数据中的宝藏；你可以用它来开发网站，创造属于自己的虚拟世界；你还可以用它来进行科学计算，解决现实生活中的难题。Python的强大功能让你能够实现自己的创意和梦想。
在学习Python的过程中，你不会孤单一人，因为这个语言拥有一个充满活力和温暖的社区。在这里，你可以结识志同道合的朋友，分享彼此的经验和心得。无论你遇到什么问题，总能在这里找到答案和帮助。这个社区就像是一个大家庭，让你感受到温暖和支持。
此外，学习Python还有许多有趣的学习资源。你可以参加编程挑战，锻炼自己的编程能力；你可以观看有趣的视频教程，轻松掌握Python的技巧；你还可以阅读精彩的编程书籍，深入理解Python的精髓。这些资源不仅能够帮助你学习Python，还能够激发你的创造力和想象力。
二、学习的好处
首先，我们先来看看学习完Python语言的好处吧
1、简单易学
Python的语法简洁明了，与自然语言相似，易于理解和学习。这使得初学者能够快速上手，并且能够专注于解决问题而不是纠结于语法细节。
2、应用广泛
Python是一门通用的编程语言，可以应用于各种领域。它被广泛用于数据分析、科学计算、人工智能、网络开发、自动化脚本等等。无论你是想成为数据科学家、网络工程师、机器学习专家还是自动化测试工程师，学习Python都能为你打开大门。
3、生态系统丰富
Python拥有庞大而活跃的社区，有众多的开源库和工具可供使用。这些库和工具能够帮助你提高开发效率，简化编程任务。例如，NumPy和Pandas用于数据分析，TensorFlow和PyTorch用于机器学习，Django和Flask用于Web开发等等。
4、高效开发
Python的语法简洁，代码易于阅读和维护。它支持面向对象编程和函数式编程，使得代码结构清晰，逻辑性强。这使得团队合作更加高效，减少了开发时间和成本。
5、跨平台
Python可以在多个操作系统上运行，包括Windows、MacOS和Linux。这意味着你可以在不同的平台上开发和部署Python应用程序，无需担心兼容性问题。
6、大量学习资源
Python拥有大量的免费学习资源，包括在线教程、视频课程、编程挑战等等。这些资源不仅能够帮助你掌握Python的基础知识，还能够提供实践经验，让你能够更好地应用所学知识。
7、高薪就业机会
Python是一门热门的编程语言，拥有广泛的应用领域和需求。学习Python可以为你提供丰富的就业机会，并且通常与高薪相关。无论你是想进入科技行业还是提升现有技能，学习Python都能为你打开更多的就业机会。
三、可以从事领域
接下来，小编会把Python可以从事的领域列举出来，并以不同领域如何运用Python语言进行代码示例来告知Python语言的强大之处。
注：未接触过Python语言的小伙伴可能会无法看懂代码，没关系小编也会将注释及解释放在下方供同学们理解
1、数据分析和科学
Python拥有强大的数据分析和科学计算库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。这些库提供了丰富的数据处理、分析和可视化工具，使得处理大规模数据集变得更加容易。学习Python可以帮助你成为一名数据科学家或分析师，应用于各种领域，如金融、市场营销、医疗等。
#例如我们可以mean函数计算数据集的平均值
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 查看数据集的前几行
print(data.head())
# 查看数据集的基本统计信息
print(data.describe())
# 计算数据集的平均值
print(data.mean())
# 计算数据集的中位数
print(data.median())
# 计算数据集的标准差
print(data.std())
# 计算数据集的相关系数矩阵
print(data.corr())
在这个代码中，我们首先使用pandas库的read_csv函数读取一个名为"data.csv"的数据集。然后，我们使用head函数查看数据集的前几行，使用describe函数查看数据集的基本统计信息，使用mean函数计算数据集的平均值，使用median函数计算数据集的中位数，使用std函数计算数据集的标准差，使用corr函数计算数据集的相关系数矩阵。
2、Web开发
Python有多个流行的Web框架，如Django和Flask。这些框架提供了快速、高效地构建Web应用程序的工具和功能。学习Python可以让你成为一名Web开发人员，构建功能强大的网站和Web应用。
#接收用户发送的表单
from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
return "Hello, World!"
@app.route('/about')
def about():
return "This is the about page."
@app.route('/contact', methods=['GET', 'POST'])
def contact():
if request.method == 'POST':
name = request.form['name']
email = request.form['email']
message = request.form['message']
# 在这里可以将表单数据保存到数据库或发送电子邮件
return "Thank you for your message, " + name + "!"
return render_template('contact.html')
if __name__ == '__main__':
app.run()
在这个代码中，我们首先导入了Flask库，并创建了一个Flask应用程序。然后，我们使用@app.route装饰器定义了几个不同的路由，每个路由对应一个不同的页面。home路由返回一个简单的"Hello, World!"消息，about路由返回一个关于页面的消息，contact路由处理一个包含表单的页面。对于contact路由，我们使用了GET和POST方法，以便能够接收来自用户的表单数据。如果请求方法是POST，我们从request.form中获取表单数据，并可以在这里将数据保存到数据库或发送电子邮件。如果请求方法是GET，我们使用render_template函数渲染一个名为"contact.html"的模板，并将其返回给用户。
3、机器学习和人工智能
Python是机器学习和人工智能领域的首选语言之一。像我们之前的文章介绍到的AI绘画，也是基于Python开发训练的。这个也是小编玩AI绘画及训练之后可能会用到的。它有许多流行的机器学习库，如TensorFlow和PyTorch，可以帮助你构建和训练复杂的机器学习模型。学习Python可以让你成为一名机器学习工程师或人工智能专家，参与到创新和前沿的技术领域。
#人工智能模型训练
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 划分特征和目标变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测目标变量
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方根误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error:", mse)
在这个代码中，我们首先导入所需的库。然后，我们使用pandas库的read_csv函数读取一个名为"data.csv"的数据集。接下来，我们将数据集划分为特征变量X和目标变量y。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。然后，我们创建一个线性回归模型，并使用训练集训练模型。接下来，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测结果与真实结果之间的均方根误差。
4、自动化脚本和任务
Python是一门强大的脚本语言，可以用于自动化各种任务。无论是批量处理文件、自动化测试、网络爬虫还是系统管理，学习Python可以帮助你编写简洁、高效的脚本，提高工作效率。
#类似于按键精灵简单的自动化
import pyautogui
import time
# 等待2秒钟，以便你有时间切换到目标窗口
time.sleep(2)
# 模拟鼠标点击
pyautogui.click(x=100, y=100)
# 模拟键盘输入
pyautogui.typewrite('Hello, World!')
# 模拟键盘按键
pyautogui.press('enter')
在这个代码中，我们首先导入了pyautogui库和time库。然后，我们使用time.sleep函数等待2秒钟，以便你有时间切换到目标窗口。接下来，我们使用pyautogui.click函数模拟鼠标点击，其中x和y参数指定了点击的坐标。然后，我们使用pyautogui.typewrite函数模拟键盘输入，其中的字符串参数是要输入的文本。最后，我们使用pyautogui.press函数模拟键盘按键，其中的字符串参数是要按下的键。
5、游戏开发
Python有一些游戏开发库，如Pygame，可以帮助你构建简单的游戏。学习Python可以让你进入游戏开发领域，学习游戏设计和编程技术。
#猜数字的小游戏
import random
# 生成一个随机数作为答案
answer = random.randint(1, 100)
# 初始化猜测次数
guesses = 0
# 循环直到玩家猜中答案
while True:
# 提示玩家输入一个数字
guess = int(input("猜一个1到100之间的数字："))
# 猜测次数加1
guesses += 1
# 判断猜测的数字与答案的关系
if guess < answer:
print("太小了！")
elif guess > answer:
print("太大了！")
else:
print("恭喜你，猜对了！")
print("你猜了", guesses, "次")
break
在这个代码中，我们首先导入了random库，用于生成随机数。然后，我们使用random.randint函数生成一个1到100之间的随机数作为答案。接下来，我们使用一个while循环，直到玩家猜中答案才退出循环。在循环中，我们使用input函数提示玩家输入一个数字，并将其转换为整数类型。然后，我们将猜测次数加1，并使用if-elif-else语句判断猜测的数字与答案的关系。如果猜测的数字小于答案，我们输出"太小了！"；如果猜测的数字大于答案，我们输出"太大了！"；如果猜测的数字等于答案，我们输出"恭喜你，猜对了！"并显示玩家猜测的次数。最后，我们使用break语句退出循环。
6、自动化测试
Python可以用于编写自动化测试脚本，帮助你提高软件质量和测试效率。
#检测数学基本运算是否正确
import unittest
class Calculator:
def add(self, a, b):
return a + b
def subtract(self, a, b):
return a - b
def multiply(self, a, b):
return a * b
def divide(self, a, b):
if b == 0:
raise ValueError("除数不能为0")
return a / b
class CalculatorTest(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.calculator = Calculator()
def test_add(self):
result = self.calculator.add(2, 3)
self.assertEqual(result, 5)
def test_subtract(self):
result = self.calculator.subtract(5, 3)
self.assertEqual(result, 2)
def test_multiply(self):
result = self.calculator.multiply(2, 3)
self.assertEqual(result, 6)
def test_divide(self):
result = self.calculator.divide(6, 3)
self.assertEqual(result, 2)
def test_divide_by_zero(self):
with self.assertRaises(ValueError):
self.calculator.divide(6, 0)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
在这个示例代码中，我们首先定义了一个名为Calculator的简单计算器类，其中包含四个基本的数学运算方法：add、subtract、multiply和divide。然后，我们使用unittest.TestCase作为基类定义了一个名为CalculatorTest的测试类。在CalculatorTest类中，我们使用setUp方法在每个测试方法执行前创建一个Calculator对象。然后，我们定义了几个测试方法，分别测试add、subtract、multiply和divide方法的功能。在每个测试方法中，我们使用self.assertEqual断言方法来验证计算结果是否符合预期。最后，我们使用unittest.main()来运行测试。
7、数据可视化
Python拥有丰富的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，可以帮助你将数据以图表和图形的形式展示出来，更加直观地理解数据。
#折线图图标
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 创建图表和子图
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制折线图
ax.plot(x, y)
# 设置图表标题和坐标轴标签
ax.set_title('示例数据可视化')
ax.set_xlabel('X轴')
ax.set_ylabel('Y轴')
# 显示图表
plt.show()
在这个代码中，我们首先定义了两个列表x和y作为示例数据。然后，我们使用matplotlib.pyplot模块创建了一个图表和一个子图。接下来，我们使用ax.plot方法绘制了一个折线图，其中的x列表作为横轴数据，y列表作为纵轴数据。然后，我们使用ax.set_title、ax.set_xlabel和ax.set_ylabel方法设置了图表的标题和坐标轴的标签。最后，使用plt.show方法显示图表。
8、快速原型开发
Python的简洁语法和丰富的库使得快速原型开发变得更加容易。你可以迅速构建出一个具有基本功能的原型，用于验证想法和进行用户测试。
#如何使用Flask框架创建一个基本的Web应用
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return 'Hello, World!'
@app.route('/api/add', methods=['POST'])
def add_numbers():
# 从请求的JSON数据中获取num1和num2
data = request.get_json()
num1 = data['num1']
num2 = data['num2']
# 将num1和num2相加得到结果
result = num1 + num2
# 返回结果作为JSON数据
return jsonify({'result': result})
if __name__ == '__main__':
# 启动应用，并开启调试模式
app.run(debug=True)
在这个代码中，我们使用了Flask框架来创建一个简单的Web应用。首先，我们导入了Flask类和request、jsonify方法。然后，我们创建了一个Flask应用对象app。接下来，我们使用@app.route装饰器定义了一个根路由/的处理函数hello，当用户访问根路由时，会返回Hello, World!。然后，我们使用@app.route装饰器定义了一个/api/add的POST请求处理函数add_numbers，当用户向这个路由发送POST请求时，会从请求的JSON数据中获取两个数字num1和num2，然后将它们相加并返回结果。最后，我们使用app.run方法启动应用，并设置debug=True来开启调试模式。
以上列举的只是学习Python的冰山一角，实际上，Python在各个领域都有广泛的应用。无论你的兴趣和目标是什么，学习Python都可以为你提供丰富的工具和机会。
四、开始系统性学习
同学，恭喜你看到了最后，下面是给你的奖励，尽情快乐的学习吧，希望你在未来能成为一个Python界的高手
传送门1：
http://ai95.microsoft-cloud.cn/d/9289114-56634067-66d833?p=ai95
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