Python基础专题培训课件
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python基础培训精品PPT课件
模块
可以将代码组织成模块，以便更好地管理和重用代码。模块 还可以包含函数和类等。
03
python数据结构
列表
01
列表是Python中常见的数据结构之一，它是一个有序的元素集合，可以随时添 加、删除和修改其中的元素。
02
列表中的元素类型可以相同也可以不同，例如可以包含整数、浮点数、字符串 、布尔值等。
Python可以在多种操作系统中运行，包括 Windows、Linux和Mac OS等。
02
python基本语法
变量和数据类型
变量
在Python中，变量是用于存储数据的标识符。变量可以随时 更改为不同的值。
数据类型
Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布 尔值、列表、元组、集合和字典等。
python基础培训精品ppt课件
xx年xx月xx日
contents
目录
• python概述 • python基本语法 • python数据结构 • python内置函数和模块 • python文件操作和异常处理 • python面向对象编程
ห้องสมุดไป่ตู้
01
python概述
python是什么
1
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类 型的高级编程语言。
字符串还支持编码格式，例如UTF-8等，可以用来处 理非ASCII字符集。
04
python内置函数和模块
内置函数
dir()
返回一个对象的所有属性和方法
type()
返回一个对象的类型
assert
测试一个表达式是否为真，如果为假则抛 出 AssertionError
len()
返回一个对象的长度或项目数
可以将代码组织成模块，以便更好地管理和重用代码。模块 还可以包含函数和类等。
03
python数据结构
列表
01
列表是Python中常见的数据结构之一，它是一个有序的元素集合，可以随时添 加、删除和修改其中的元素。
02
列表中的元素类型可以相同也可以不同，例如可以包含整数、浮点数、字符串 、布尔值等。
Python可以在多种操作系统中运行，包括 Windows、Linux和Mac OS等。
02
python基本语法
变量和数据类型
变量
在Python中，变量是用于存储数据的标识符。变量可以随时 更改为不同的值。
数据类型
Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布 尔值、列表、元组、集合和字典等。
python基础培训精品ppt课件
xx年xx月xx日
contents
目录
• python概述 • python基本语法 • python数据结构 • python内置函数和模块 • python文件操作和异常处理 • python面向对象编程
ห้องสมุดไป่ตู้
01
python概述
python是什么
1
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类 型的高级编程语言。
字符串还支持编码格式，例如UTF-8等，可以用来处 理非ASCII字符集。
04
python内置函数和模块
内置函数
dir()
返回一个对象的所有属性和方法
type()
返回一个对象的类型
assert
测试一个表达式是否为真，如果为假则抛 出 AssertionError
len()
返回一个对象的长度或项目数
python基础知识专题培训课件
"""
字符串方法库
2、列表 （list） 是存储多个有序数据的连续存储空间，每个元素用
逗号分隔，所有元素用[ ]括起来。创建方法如下：
说明：列表中元 素的数据类型可 以不一样；列表 的大小没有限制， 可随时修改
列 list.append(x)
在列表最后添加元素x
表 list.insert(index, x)
函 按键获取值
dict.get(key)
数 按键删除键值 dict.pop(key)
序列型数据的索引
Sequence
序列型数据的元素是有序存储的，所以将其最左端位置标识为
0，依次增加1。这个编号叫做索引，用[ ]表示。元素个数称为长
度，用len()函数获取。长度为L的字符串（列表、元组等）最后
import <库名> <库名>.<函数名>
或 from <库名> import <函数名> <函数名>
'd'
print(b[-3])
7
允许对序列型数据切片索引，表示为：[m:n]。比如：
print(a[6:10]) print(a[ :4])
'w','o','r','l' 'h','e','l','l'
print(b[-3:])
789
print(b[5 :-2])
67
运算符及运算
适用于序列型数据，还有in / not in 判断是否在序列中
int （整数） float（小数） complex（复数）
字符串方法库
2、列表 （list） 是存储多个有序数据的连续存储空间，每个元素用
逗号分隔，所有元素用[ ]括起来。创建方法如下：
说明：列表中元 素的数据类型可 以不一样；列表 的大小没有限制， 可随时修改
列 list.append(x)
在列表最后添加元素x
表 list.insert(index, x)
函 按键获取值
dict.get(key)
数 按键删除键值 dict.pop(key)
序列型数据的索引
Sequence
序列型数据的元素是有序存储的，所以将其最左端位置标识为
0，依次增加1。这个编号叫做索引，用[ ]表示。元素个数称为长
度，用len()函数获取。长度为L的字符串（列表、元组等）最后
import <库名> <库名>.<函数名>
或 from <库名> import <函数名> <函数名>
'd'
print(b[-3])
7
允许对序列型数据切片索引，表示为：[m:n]。比如：
print(a[6:10]) print(a[ :4])
'w','o','r','l' 'h','e','l','l'
print(b[-3:])
789
print(b[5 :-2])
67
运算符及运算
适用于序列型数据，还有in / not in 判断是否在序列中
int （整数） float（小数） complex（复数）
Python培训PPT课件(模板)
类和对象的定义
类是对象的模板，用于定义对象的属性和方法； 对象是类的实例，具有类定义的属性和方法。
3
继承和多态
继承是子类继承父类的属性和方法；多态是指子 类可以重写父类的方法，实现不同的功能。
Python异常处理
异常的概念
异常是程序运行过程中出现的错误或异常情况，需要进行处理。
try-except语句
Web开发概述
Python在Web开发中的优势，常用的Python Web框架 。
Django框架
Django框架的安装与配置，模型、视图和模板的创建与 使用。
Flask框架
Flask框架的安装与配置，路由、模板和数据库的使用。
Web开发实战
以实际案例为例，演示如何使用Python进行Web开发， 包括数据库设计、前后端交互、用户认证和权限管理等。
强大的社区支持
Python拥有庞大的开发者社区，提供了丰 富的第三方库和框架
Python的应用领域
Web开发
Python有众多优秀的Web框架，如 Django和Flask，可用于构建网站和 Web应用
01
02
数据科学
Python在数据分析和机器学习领域有 广泛的应用，如NumPy、Pandas和 Scikit-learn等库
Python在数据分析中的地位，常用 的Python数据分析工具和库。
B
C
D
数据分析实战
以实际案例为例，演示如何使用Python 进行数据分析，包括数据预处理、特征工 程、模型训练和评估等。
数据可视化
使用Matplotlib、Seaborn等库进行数据 可视化，如折线图、柱状图、散点图等。
使用Python进行Web开发
类是对象的模板，用于定义对象的属性和方法； 对象是类的实例，具有类定义的属性和方法。
3
继承和多态
继承是子类继承父类的属性和方法；多态是指子 类可以重写父类的方法，实现不同的功能。
Python异常处理
异常的概念
异常是程序运行过程中出现的错误或异常情况，需要进行处理。
try-except语句
Web开发概述
Python在Web开发中的优势，常用的Python Web框架 。
Django框架
Django框架的安装与配置，模型、视图和模板的创建与 使用。
Flask框架
Flask框架的安装与配置，路由、模板和数据库的使用。
Web开发实战
以实际案例为例，演示如何使用Python进行Web开发， 包括数据库设计、前后端交互、用户认证和权限管理等。
强大的社区支持
Python拥有庞大的开发者社区，提供了丰 富的第三方库和框架
Python的应用领域
Web开发
Python有众多优秀的Web框架，如 Django和Flask，可用于构建网站和 Web应用
01
02
数据科学
Python在数据分析和机器学习领域有 广泛的应用，如NumPy、Pandas和 Scikit-learn等库
Python在数据分析中的地位，常用 的Python数据分析工具和库。
B
C
D
数据分析实战
以实际案例为例，演示如何使用Python 进行数据分析，包括数据预处理、特征工 程、模型训练和评估等。
数据可视化
使用Matplotlib、Seaborn等库进行数据 可视化，如折线图、柱状图、散点图等。
使用Python进行Web开发
《python入门培训》课件
Requests
用于发送HTTP请求和处理网络通信，对于Web 开发和爬虫非常有用。
Python在不同领域的应用
Web 开发
Python的简洁语法和丰富库使其 成为构建高性能网站和Web应用 的首选语言。
数据分析
Python在数据科学和机器学习中 有广泛应用，可处理大规模数据 集和进行统计分析。
人工智能
《python入门培训》PPT 课件
欢迎来到《python入门培训》课件！无论您是新手还是有经验的程序员，本 课程将帮助您深入了解Python编程语言，掌握基本语法和常用模块，以及在 不同领域的实际应用。让我们开始这个充满乐趣和创造力的编程之旅吧！
什么是Python?
Python是一种高级编程语言，具有简洁明了的语法和强大的功能。它被广泛 应用于Web开发，数据分析，人工智能等领域，并且拥有一个活跃的开源社 区。
Python可以运行在不同操作系统上，包括Windows，macOS和Linux等。
3 丰富的库
Python拥有庞大而活跃的开源库，可以轻松地实现各种功能，减少了开发时间和工作量。
Python的基本语法
1
变量和数据类型
学习如何声明变量和使用不同的数据类型，如字符串，整数，浮n的历史
Python由Guido van Rossum于1991年创建，最初作为一种易于阅读和理解的编 程语言。它的发展成为一种强大而受欢迎的语言，如今在全球范围内得到广 泛使用。
Python的特点
1 简洁易读
Python的语法简洁清晰，易于学习和理解，使得编程变得更加简单和快速。
2 可移植性
Python的开源AI库如TensorFlow和 PyTorch为深度学习和自然语言处 理提供了强大支持。
用于发送HTTP请求和处理网络通信，对于Web 开发和爬虫非常有用。
Python在不同领域的应用
Web 开发
Python的简洁语法和丰富库使其 成为构建高性能网站和Web应用 的首选语言。
数据分析
Python在数据科学和机器学习中 有广泛应用，可处理大规模数据 集和进行统计分析。
人工智能
《python入门培训》PPT 课件
欢迎来到《python入门培训》课件！无论您是新手还是有经验的程序员，本 课程将帮助您深入了解Python编程语言，掌握基本语法和常用模块，以及在 不同领域的实际应用。让我们开始这个充满乐趣和创造力的编程之旅吧！
什么是Python?
Python是一种高级编程语言，具有简洁明了的语法和强大的功能。它被广泛 应用于Web开发，数据分析，人工智能等领域，并且拥有一个活跃的开源社 区。
Python可以运行在不同操作系统上，包括Windows，macOS和Linux等。
3 丰富的库
Python拥有庞大而活跃的开源库，可以轻松地实现各种功能，减少了开发时间和工作量。
Python的基本语法
1
变量和数据类型
学习如何声明变量和使用不同的数据类型，如字符串，整数，浮n的历史
Python由Guido van Rossum于1991年创建，最初作为一种易于阅读和理解的编 程语言。它的发展成为一种强大而受欢迎的语言，如今在全球范围内得到广 泛使用。
Python的特点
1 简洁易读
Python的语法简洁清晰，易于学习和理解，使得编程变得更加简单和快速。
2 可移植性
Python的开源AI库如TensorFlow和 PyTorch为深度学习和自然语言处 理提供了强大支持。
《Python基础课件PPT》
模块和包的使用
模块的定义
模块是Python中一个独立 的文件，里面可以定义变 量、函数、类等，可以通 过import关键字引入到其 他文件中使用。
标准库和第三方库
Python内置了大量的标准 库，也有大量的优秀的第 三方库，可以方便地完成 各种任务，如网络爬虫、 数据分析、Web开发等。
包的定义和使用
字符串操作和正则表达式
1
字符串的定义
在Python中字符串是用来表示文本数
字符串的格式化
2
据的，可以使用单引号或双引号来定 义一个字符串变量。
通过格式化字符串，我们可以方便地
将变量的值插入到一个字符串中，格
式化字符串的方法有多种，如C语言
3
正则表达式
风格、format()函数、f字符串等。
正则表达式是一种用来匹配字符串的
Python基础课件PPT
Python是一门简单易学的编程语言，具有结构清晰、代码简洁、可读性强等 特点。本课程将从Python基础入门、常用库模块、Web开发、机器学习等方 面全面介绍Python语言的应用。
Python介绍及环境搭建
Python简介
环境搭建
Python是一门数据科学领域广 泛使用的编程语言，它为程序 员提供了强大的工具集，可以 方便地进行数据处理和分析过使用re模
块来支持正则表达式的处理。
文件操作和异常处理
文件打开和关闭
Python可以用open()函数打 开文件，并通过close()方法 关闭文件。
文件的读写操作
Python提供了多种方式读写 文件，包括文本文件、二进 制文件和csv格式文件。
异常处理
异常处理机制可以让程序在 遇到错误时不会立即终止， 而是能够进行相应的处理， 保证程序的稳定性和健壮性。
python基础PPT学习课件
幂。在这里，52.3E-4表 示52.3 * 10-4。 – (-5+4j)和(2.3-4.6j)是复数的例子
2/27/2020
14
Python程序基本概念
• 字符串
字符串是 字符的序列 。 C语言中用字符数组表
示，如char str[20] = “hello”.
Python中的字符串可以如下表示：
• 肯定不能用‘What’s your name?‘来指示它， 因为Python会弄不明白这个字符串从何处 开始，何处结束。 所以，需要指明单引号
而不是字符串的结尾。可以通过 转义符 来
完成这个任务。用\’来指示单引号 ——注意 这个反斜杠。现在可以把字符串表示为 ‘What\’s your name?‘。
2/27/2020
26
Python程序基本概念
• 数据类型
– 每个变量都有自己的类型，可以处理不同类型 的值，称为数据类型。
– 基本的类型是数和字符串，我们已经讨论过它 们了。在后面的章节里面，我们会研究怎么用
类创造我们自己的类型。
– Python中一切都是对象，包括字符串和数。
2/27/2020
– 使用单引号（‘）：可以用单引号指示字符ห้องสมุดไป่ตู้， 就如同‘ Hello world ‘这样。所有的空白，即空 格和制表符都照原样保留。
– 使用双引号（“）：在双引号中的字符串与单引 号中的字符串的使用完全相同，例如”What‘s your name?“。
2/27/2020
15
Python程序基本概念
• 一旦关闭解释器，会话中的所有变量和敲 入的语句将不复存在。
2/27/2020
5
文件类型
• 为了能够永久保存程序，并且能够被重复 执行，我们必须要将代码保存在文件中， 因此，就需要用编辑器来进行代码的编写 ，和其他编程语言一样，不同的Python的 源代码可以直接执行而不需要像编译型语 言一样编译成二进制代码。
2/27/2020
14
Python程序基本概念
• 字符串
字符串是 字符的序列 。 C语言中用字符数组表
示，如char str[20] = “hello”.
Python中的字符串可以如下表示：
• 肯定不能用‘What’s your name?‘来指示它， 因为Python会弄不明白这个字符串从何处 开始，何处结束。 所以，需要指明单引号
而不是字符串的结尾。可以通过 转义符 来
完成这个任务。用\’来指示单引号 ——注意 这个反斜杠。现在可以把字符串表示为 ‘What\’s your name?‘。
2/27/2020
26
Python程序基本概念
• 数据类型
– 每个变量都有自己的类型，可以处理不同类型 的值，称为数据类型。
– 基本的类型是数和字符串，我们已经讨论过它 们了。在后面的章节里面，我们会研究怎么用
类创造我们自己的类型。
– Python中一切都是对象，包括字符串和数。
2/27/2020
– 使用单引号（‘）：可以用单引号指示字符ห้องสมุดไป่ตู้， 就如同‘ Hello world ‘这样。所有的空白，即空 格和制表符都照原样保留。
– 使用双引号（“）：在双引号中的字符串与单引 号中的字符串的使用完全相同，例如”What‘s your name?“。
2/27/2020
15
Python程序基本概念
• 一旦关闭解释器，会话中的所有变量和敲 入的语句将不复存在。
2/27/2020
5
文件类型
• 为了能够永久保存程序，并且能够被重复 执行，我们必须要将代码保存在文件中， 因此，就需要用编辑器来进行代码的编写 ，和其他编程语言一样，不同的Python的 源代码可以直接执行而不需要像编译型语 言一样编译成二进制代码。
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..........
四、常用基础知识 字符串
转义符 ‘\’, “\n”转义构成换行符
（注：使用r可以让反斜杠不发生转义。 如 r"this is a line with \n" 则\n会显示，并不是换行）
练习4：请直接在Python的IDLE界面输入 print(“happy day\n and sunny day”) ——回车 print(r‘happy day\n and sunny day ’)——回车
输出结果：
..........
四、常用基础知识
字符串 在Python中，用引号括起来的都是字符串，其
中的引号可以是单引号，也可以是双引号。(‘ ’) (“ ”) 利用三引号，表示多行的字符串，可以在三引号
中自由的使用单引号和双引号。(''' ''') 注：使用引号一定是成对的
练习3：单行字符串
练习3：多行字符串
注释两种方法： 单行注释以#开头 多行以’’’开头和结尾
..........
input（）
四、常用基础知识 print（）
input（）输入，它是一个内置函数，作用是接收用 户输入并将其返回。
print （）输出，它是一个内置函数，它的功能是“打 印到屏幕”，就是把括号里面的内容显示到屏幕上。
..........
行与缩进
四、常用基础知识
缩进用在Python中用来标明代码之间的层次关系，
是Python语言中表明程序框架的唯一手段。
缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的
语句必须包含相同的缩进空格数。
练习1：
错误示范
..........
四、常用基础知识
Python基础知识培训课件
*
Python基础知识培训
*
Python数据类型转换 有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可。 以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象，表示转换的值。
int(x [,base])
将x转换为一个整数
long(x [,base] )
*
Python基础知识培训
*
多个语句构成代码组 缩进相同的一组语句构成一个代码块，我们称之代码组。 像if、while、def和class这样的复合语句，首行以关键字开始，以冒号( : )结束，该行之后的一行或多行代码构成代码组。 我们将首行及后面的代码组称为一个子句(clause)。 如下实例：
*
Python基础知识培训
*
字符串类型的操作符
序列类型通用的操作符 in, not in, +,等 只适用于字符串的操作符 格式化操作符 %
格式化字符
转换方式
%r
优先用repr（）函数进行字符串转换
%s
优先用str（）函数进行字符串转换
%d / %i
转换成有符号十进制数
%u
转换成无符号十进制数
%o
将x转换为一个长整数
float(x)
将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag])
创建一个复数
str(x)
将对象 x 转换为字符串
repr(x)
将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str)
用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s)
将序列 s 转换为一个元组
*
Python基础知识培训
Python基础知识培训
*
Python数据类型转换 有时候，我们需要对数据内置的类型进行转换，数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可。 以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象，表示转换的值。
int(x [,base])
将x转换为一个整数
long(x [,base] )
*
Python基础知识培训
*
多个语句构成代码组 缩进相同的一组语句构成一个代码块，我们称之代码组。 像if、while、def和class这样的复合语句，首行以关键字开始，以冒号( : )结束，该行之后的一行或多行代码构成代码组。 我们将首行及后面的代码组称为一个子句(clause)。 如下实例：
*
Python基础知识培训
*
字符串类型的操作符
序列类型通用的操作符 in, not in, +,等 只适用于字符串的操作符 格式化操作符 %
格式化字符
转换方式
%r
优先用repr（）函数进行字符串转换
%s
优先用str（）函数进行字符串转换
%d / %i
转换成有符号十进制数
%u
转换成无符号十进制数
%o
将x转换为一个长整数
float(x)
将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag])
创建一个复数
str(x)
将对象 x 转换为字符串
repr(x)
将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str)
用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s)
将序列 s 转换为一个元组
*
Python基础知识培训
python入门培训课件
详细描述
• Django框架采用了 MVC架构，支持模型、 视图和控制器分离的开 发方式。 • Django还支持多种插 件和扩展，可以方便地 集成第三方库和工具。
• 该框架提供了自动化管 理界面，方便用户对数 据库进行增删改查操作。
04
Python应用实例
数据处理与分析
数据清洗
01
Python提供了Pandas库，可以方便地读取、处理和清洗数据，
详细描述
• NumPy库提供了高效的数组对象， 支持多维数据结构，可以用于存储和 处理大规模数据集。
Pandas库
详细描述
• 该库提供了丰富的数据处理函 数，可以对数据进行筛选、排 序、聚合等操作。
总结词：Pandas是Python中用于 数据处理和分析的库，提供了数据 帧（DataFrame）和序列（Series） 两种核心数据结构。
Python在人工智能领域的应用非常广泛，如自然语言处 理、计算机视觉、智能推荐等，可以帮助用户解决实际问 题。
05
Python实战项目
简单计算器
总结词
掌握Python基础语法
详细描述
通过实现一个简单计算器，学员可以掌握Python的基本语法，包括变量、数据 类型、运算符、条件语句等。
网站后台管理系统
try-except语句
使用try-except语句捕获和处理异常。
3
自定义异常
可以定义自己的异常类，用于表示特定错误或异 常情况。
文件操作
打开文件
使用open()函数打开文件，并返 回文件对象。
读取和写入文件
使用read()和write()方法读取和 写入文件内容。
关闭文件
使用close()方法关闭文件，释放 资源。
• Django框架采用了 MVC架构，支持模型、 视图和控制器分离的开 发方式。 • Django还支持多种插 件和扩展，可以方便地 集成第三方库和工具。
• 该框架提供了自动化管 理界面，方便用户对数 据库进行增删改查操作。
04
Python应用实例
数据处理与分析
数据清洗
01
Python提供了Pandas库，可以方便地读取、处理和清洗数据，
详细描述
• NumPy库提供了高效的数组对象， 支持多维数据结构，可以用于存储和 处理大规模数据集。
Pandas库
详细描述
• 该库提供了丰富的数据处理函 数，可以对数据进行筛选、排 序、聚合等操作。
总结词：Pandas是Python中用于 数据处理和分析的库，提供了数据 帧（DataFrame）和序列（Series） 两种核心数据结构。
Python在人工智能领域的应用非常广泛，如自然语言处 理、计算机视觉、智能推荐等，可以帮助用户解决实际问 题。
05
Python实战项目
简单计算器
总结词
掌握Python基础语法
详细描述
通过实现一个简单计算器，学员可以掌握Python的基本语法，包括变量、数据 类型、运算符、条件语句等。
网站后台管理系统
try-except语句
使用try-except语句捕获和处理异常。
3
自定义异常
可以定义自己的异常类，用于表示特定错误或异 常情况。
文件操作
打开文件
使用open()函数打开文件，并返 回文件对象。
读取和写入文件
使用read()和write()方法读取和 写入文件内容。
关闭文件
使用close()方法关闭文件，释放 资源。
Python培训ppt课件
使用pip安装 BeautifulSoup库，然后在 代码中导入bs4模块。
使用BeautifulSoup对象解 析HTML文档，并生成一个 树形结构。
通过选择器或方法查找 HTML元素，并提取所需数 据。
对提取的数据进行清洗、 转换或进一步处理。
Scrapy框架实现高级爬虫
Scrapy框架介绍
安装与配置
Python中的字符串是不 可变序列，可以使用单 引号、双引号或三引号 表示。字符串支持索引 、切片、连接等操作， 可以使用format方法进 行格式化输出。
Python中的列表是可变 序列，可以包含任意类 型的元素。列表支持添 加、删除、修改等操作 ，可以使用for循环遍历 列表中的元素。
Python中的元组是不可 变序列，与列表类似但 不允许修改。元组通常 用于表示一组相关的数 据，可以作为字典的键 或函数的返回值。
Python中可以使用def关键字定义函数，使 用import关键字导入模块。函数和模块可 以提高代码的复用性和可维护性。
Python数据类型
数字类型
字符串类型
列表类型
元组类型
字典类型
Python支持int（整型） 、float（浮点型）、 complex（复数）等数 字类型，可以进行数学 运算和逻辑比较。
高级绘图功能
Matplotlib是Python中用于绘 制静态、动态和交互式图形的 库，提供了丰富的绘图API和 图形样式设置功能。
介绍Matplotlib中的基本绘图 元素和绘图流程，包括画布、 坐标轴、图形对象等。
详细讲解如何设置图形的颜色 、线型、标记样式等属性，以 及如何使用子图和多图布局。
Keras框架实现深度学习模型
TensorFlow框 架概述
(完整版)python学习课件课件
Python语言特点-强类型、应用广泛
强类型语言
• Python的变量创建后会对应一种类型，它可根据 赋值表达式的内容决定变量的类型。Python在内 部建立了管理这些变量的机制，不同类型的变量 需要类型转换。
应用广泛
• Python语言应用于数据库、网络、图形图像、数 学计算、Web开发、操作系统扩展等领域。有许 多第三方库支持Python。
• 还可以导入模块math的特定函数。例如：from math import sqrt,tan 只导入函数sqrt和 tan。
Python变量
变量是计算机内存中的一块区域，变量可以存储任 何值（也称指向），而且值可以改变。 例如：
Python变量
1、变量命名规则
变量名的长度不受限制，其中的字符必须是字母、数字或下划线（_），不能使用空格、连字符、标点符号、引号 或其他字符 变量名的第一个字符不能是数字，必须是字母或下划线。 Python区分大小写，因此TAX、Tax和tax是截然不同的变量名。 不能将Python关键字（或称为保留词）用作变量名。例如：if、else、while、def、or、and、not、in和is都是Python 关键字。
Python语言特点-简单性
• Python语言的关键字比较少，它没有分号、 begin、end等标记，代码块使用空格或制表 键缩进的方式来分隔。
• Python的代码简洁、短小、易于阅读。 • Python简化了循环语句，即使程序结构很
复杂也能快速读懂。
Python语言特点-健壮性
• Python提供了异常处理机制，能捕获程序 的异常情况。此外Python的堆栈跟踪对象 能够指出程序出错的位置和出错的原因。
Python语言由来
(完整版)python学习课件课件
模块使用
导入模块后，可以使用 模块中定义的函数、类
和变量等。
自定义模块
可以将自己的Python代 码组织成模块，方便重
用和分享。
包与模块
包是一个包含多个模块 的目录，可以使用相对 导入和绝对导入来引用
包中的模块。
错误处理与异常捕捉
错误类型
Python中常见的错误类型包括 语法错误、运行时错误和逻辑
虚拟环境的搭建
讲解如何使用venv、virtualenv等工具搭建Python 虚拟环境，实现不同项目之间的环境隔离。
变量、数据类型与运算符
80%
变量的定义与使用
介绍Python中变量的概念，以及 如何定义和使用变量。
100%
数据类型
详细讲解Python中的基本数据类 型，包括整数、浮点数、布尔值 、字符串、列表、元组、字典和 集合等。
装饰器原理及应用场景
01
应用场景
02
03
04
日志记录：在函数调用前后自 动记录日志信息。
权限验证：在函数调用前进行 权限验证，确保调用者具有相
应的权限。
性能分析：在函数调用前后记 录时间戳，用于分析函数的性
能瓶颈。
生成器原理及应用场景
01
02
生成器原理：生成器是 一种特殊类型的迭代器 ，它允许你在需要时才 生成值，从而节省内存 空间。生成器函数使用 `yield`关键字而不是 `return`来返回值，并在 每次调用时记住上一次 执行的位置。
应用场景
03
04
05
资源管理：上下文管理 器可以用于自动管理资 源，例如打开和关闭文 件、数据库连接等。
异常处理：通过上下文 管理器可以简化异常处 理逻辑，确保在发生异 常时能够正确地清理资 源。
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• Jupyter支持包含R kernel（支持R语言） • 启动命令：jupyter notebook
Jupyter Notebook
• 推荐使用Jupyter Notebook进行数 据分析，并将自己数据分析的思考 过程写在其中，方便之后整理思路 以及向别人展示数据分析结果
从左至右分别是默认Python终端、IPython和 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook
• Julia+Python+R = Jupyter • 基于Web技术的交互式计算文档格式 • 支持Markdown和Latex语法 • 支持代码运行、文本输入、数学公式编
辑、内嵌式画图和其他如图片文件的插 入，是一个对代码友好的笔记本
Jupyter Notebook
• TIOBE INDEX:编程语言流行程度排行榜
Python语言的TIOBE INDEX
• Python曾在2007年和 2010年两度被TIOBE排行 榜评为“年度编程语言”
• 现已成为了第五大流行编 程语言（截至2016年10 月）
Python语言的特点
•优点一：优雅、简单、明确 （减少花哨、晦涩或以“炫技”为目的的代码） •让数据分析师们摆脱了程序本身语法规则的泥潭，更快的进行数据分析
交互式计算和开发环境：IPython
• 输入“help()”查看IPython的帮助文档
• 使用内省“pandas?”查看Pandas的帮助文 档
基于Qt框架的GUI控制台——qtconsole
• 为终端应用程序提供诸如内嵌图片、 多行编辑、语法高亮之类的富文本 编辑功能
• 启动命令：jupyter qtconsole • 缺点：功能少、用户友好性不够
• 动态类型和静态类型 • Python中一切皆对
象 • 括号与缩进 • 应用领域
Python语言与R语言
• 机器学习的一把利器 • 可读性强，便于上手 • 灵活性强：可与其他如Web应用程
序进行整合
• 以统计推断为导向 • 数据分析之外的领域有所限制 • 包凌乱且一致性较差
Python语言与R语言的应用场景对比
• 网络爬虫 • 连接数据库 • 内容管理系统 • API构建
• 统计分析 • 互动式图标/面板
运行环境及安装
• 推荐使用Anaconda进行Python安装、环境配置及工具包管理 • Ipython • qtconsole • PyCharm • Jupyter Notebook • Spyder
网站开发
游戏开发
动画电影效果
……
智能硬件开发
Python语言的诞生
• Python与蟒蛇有关？ • Guido van Rossum 于1989
年在荷兰国家数学和计算机科 学研究所设计出来的
Guido van Rossum （人称“龟叔”）
BBC “Monty Python‘s
Flying Circus”（蒙提·派 森的飞行马戏团）
域，开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方模块给别人使用。如Pandas、 Numpy、Seaborn、Scikit-learn等等 • 优点四：免费、开源
Python语言的缺点
• 缺点一：运行速度慢 • 缺点二：加密难 • 缺点三：缩进规则 • 缺点四：多线程灾难
Python语言与Java
Python语言的发展历史
• Python 2.0版本于2000年10月发布。 • 在2008年12月，Python 3.0发布，
此版本没有完全兼容之前的Python 2.0 • Python也因此分为了Python 3.5派 系和Python 2.7派系两大阵营
Python语言的TIOBE INDEX
交互式计算和开发环境：IPython
• IPython鼓励一种“执行-探索” （execute-explore）的工作模式
• 输入代码之后，按下回车，便会立即 得到代码运行结果
交互式计算和开发环境：IPython
• 输入“?”获得IPython的详细介绍
• 输入“%quickref”获得IPython的快速参考
第一部分 初识Python
Python语言的诞生和发展历史 Python语言的特点 运行环境及安装
Python语言的诞生和发展历史
• Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言 • Python语言是数据分析师的首选数据分析语言，也是智能硬件的首选语言
数据分析
创建复杂的Web应用程序
(Natural Language Processing)、模式识别(Pattern Recognition)等方面的研究。 • 6.00@
为什么大数据首选是Python呢？
第一部分 第二部分 第三部分 第四部分
初识Python
基本概念
变量、注释、print函数、数据类型、算术运算符、类型转换
Python基础
Python与大数据分析
• Python基础（5次课பைடு நூலகம் • 网络爬虫（2次课） • 期中随堂上机考试（1次课） • 金融数据分析案例（2次课） • 文本数据分析案例（3次课） • 图像数据分析（3次课）
自我介绍
• 刘宁宁 • 对外经济贸易大学信息学院讲师。 • 专注于对图像分类(Visual Object Classification)、文本处理
数据的容器
列表、元组、字典、集合
控制结构与推导式
第五部分 第六部分 第七部分
第八部分
数据的读写操作 错误类型和异常捕获 字符编码问题处理
编写函数处理数据
第九部分 第十部分 第十一部分 第十三部分 第十四部分 第十五部分 第十六部分
变量作用域 Python中的模块 Python中的类 正则表达式 日期数据的处理 Numpy基础知识 Pandas数据分析
C语言
Python语言
• 优点二：强大的标准库
• 完善的基础代码库，覆盖了网络 通信、文件处理、数据库接口、 图形系统、XML处理等大量内容， 被形象地称为“内置电池” （batteries included）
• Python使用者——“调包侠”
• 优点三：良好的可扩展性 • 大量的第三方模块，覆盖了科学计算、Web开发、数据接口、图形系统等众多领
Jupyter Notebook
• 推荐使用Jupyter Notebook进行数 据分析，并将自己数据分析的思考 过程写在其中，方便之后整理思路 以及向别人展示数据分析结果
从左至右分别是默认Python终端、IPython和 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook
• Julia+Python+R = Jupyter • 基于Web技术的交互式计算文档格式 • 支持Markdown和Latex语法 • 支持代码运行、文本输入、数学公式编
辑、内嵌式画图和其他如图片文件的插 入，是一个对代码友好的笔记本
Jupyter Notebook
• TIOBE INDEX:编程语言流行程度排行榜
Python语言的TIOBE INDEX
• Python曾在2007年和 2010年两度被TIOBE排行 榜评为“年度编程语言”
• 现已成为了第五大流行编 程语言（截至2016年10 月）
Python语言的特点
•优点一：优雅、简单、明确 （减少花哨、晦涩或以“炫技”为目的的代码） •让数据分析师们摆脱了程序本身语法规则的泥潭，更快的进行数据分析
交互式计算和开发环境：IPython
• 输入“help()”查看IPython的帮助文档
• 使用内省“pandas?”查看Pandas的帮助文 档
基于Qt框架的GUI控制台——qtconsole
• 为终端应用程序提供诸如内嵌图片、 多行编辑、语法高亮之类的富文本 编辑功能
• 启动命令：jupyter qtconsole • 缺点：功能少、用户友好性不够
• 动态类型和静态类型 • Python中一切皆对
象 • 括号与缩进 • 应用领域
Python语言与R语言
• 机器学习的一把利器 • 可读性强，便于上手 • 灵活性强：可与其他如Web应用程
序进行整合
• 以统计推断为导向 • 数据分析之外的领域有所限制 • 包凌乱且一致性较差
Python语言与R语言的应用场景对比
• 网络爬虫 • 连接数据库 • 内容管理系统 • API构建
• 统计分析 • 互动式图标/面板
运行环境及安装
• 推荐使用Anaconda进行Python安装、环境配置及工具包管理 • Ipython • qtconsole • PyCharm • Jupyter Notebook • Spyder
网站开发
游戏开发
动画电影效果
……
智能硬件开发
Python语言的诞生
• Python与蟒蛇有关？ • Guido van Rossum 于1989
年在荷兰国家数学和计算机科 学研究所设计出来的
Guido van Rossum （人称“龟叔”）
BBC “Monty Python‘s
Flying Circus”（蒙提·派 森的飞行马戏团）
域，开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方模块给别人使用。如Pandas、 Numpy、Seaborn、Scikit-learn等等 • 优点四：免费、开源
Python语言的缺点
• 缺点一：运行速度慢 • 缺点二：加密难 • 缺点三：缩进规则 • 缺点四：多线程灾难
Python语言与Java
Python语言的发展历史
• Python 2.0版本于2000年10月发布。 • 在2008年12月，Python 3.0发布，
此版本没有完全兼容之前的Python 2.0 • Python也因此分为了Python 3.5派 系和Python 2.7派系两大阵营
Python语言的TIOBE INDEX
交互式计算和开发环境：IPython
• IPython鼓励一种“执行-探索” （execute-explore）的工作模式
• 输入代码之后，按下回车，便会立即 得到代码运行结果
交互式计算和开发环境：IPython
• 输入“?”获得IPython的详细介绍
• 输入“%quickref”获得IPython的快速参考
第一部分 初识Python
Python语言的诞生和发展历史 Python语言的特点 运行环境及安装
Python语言的诞生和发展历史
• Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言 • Python语言是数据分析师的首选数据分析语言，也是智能硬件的首选语言
数据分析
创建复杂的Web应用程序
(Natural Language Processing)、模式识别(Pattern Recognition)等方面的研究。 • 6.00@
为什么大数据首选是Python呢？
第一部分 第二部分 第三部分 第四部分
初识Python
基本概念
变量、注释、print函数、数据类型、算术运算符、类型转换
Python基础
Python与大数据分析
• Python基础（5次课பைடு நூலகம் • 网络爬虫（2次课） • 期中随堂上机考试（1次课） • 金融数据分析案例（2次课） • 文本数据分析案例（3次课） • 图像数据分析（3次课）
自我介绍
• 刘宁宁 • 对外经济贸易大学信息学院讲师。 • 专注于对图像分类(Visual Object Classification)、文本处理
数据的容器
列表、元组、字典、集合
控制结构与推导式
第五部分 第六部分 第七部分
第八部分
数据的读写操作 错误类型和异常捕获 字符编码问题处理
编写函数处理数据
第九部分 第十部分 第十一部分 第十三部分 第十四部分 第十五部分 第十六部分
变量作用域 Python中的模块 Python中的类 正则表达式 日期数据的处理 Numpy基础知识 Pandas数据分析
C语言
Python语言
• 优点二：强大的标准库
• 完善的基础代码库，覆盖了网络 通信、文件处理、数据库接口、 图形系统、XML处理等大量内容， 被形象地称为“内置电池” （batteries included）
• Python使用者——“调包侠”
• 优点三：良好的可扩展性 • 大量的第三方模块，覆盖了科学计算、Web开发、数据接口、图形系统等众多领