只需十四步：从零开始掌握Python
Python基础教程
Python基础教程第一章Python的介绍1、python介绍一种面向对象，面向函数的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL(GNU General Public License)协议[2]. Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。
它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[3] 有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
2、Python的历史自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。
Python的创始人为Guido van Rossum。
1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。
之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。
ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。
就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。
但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。
Guido 决心在Python 中避免这一错误。
同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。
就这样，Python在Guido手中诞生了。
编程语言python入门-Python基础教程，Python入门教程（非常详细）
编程语⾔python⼊门-Python基础教程，Python⼊门教程（⾮常详细）Python 英⽂本意为"蟒蛇”，直到 1989 年荷兰⼈ Guido van Rossum （简称 Guido）发明了⼀种⾯向对象的解释型编程语⾔（后续会介绍），并将其命名为 Python，才赋予了它表⽰⼀门编程语⾔的含义。
图 1 Python 图标说道 Python，它的诞⽣是极具戏曲性的，据 Guido 的⾃述记载，Python 语⾔是他在圣诞节期间为了打发时间开发出来的，之所以会选择Python 作为该编程语⾔的名字，是因为 Guido 是⼀个叫 Monty Python 戏剧团体的忠实粉丝。
看似 Python 是"不经意间”开发出来的，但丝毫不⽐其它编程语⾔差。
⾃ 1991 年 Python 第⼀个公开发⾏版问世后，2004 年 Python 的使⽤率呈线性增长，不断受到编程者的欢迎和喜爱；2010 年，Python 荣膺 TIOBE 2010 年度语⾔桂冠；2017 年，IEEE Spectrum 发布的 2017 年度编程语⾔排⾏榜中，Python 位居第 1 位。
直⾄现在（2019 年 6 ⽉份），根据 TIOBE 排⾏榜的显⽰，Python 也居于第 3 位，且有继续提升的态势（如表 2 所⽰）。
表 2 TIOBE 2019 年 6 ⽉份编程语⾔排⾏榜（前 10 名）Jun 2019Jun 2018ChangeProgramming LanguageRatings11Java15.004%22C13.300%34Python8.530%43C++7.384%56Visual Basic .NET4.624%654.483%872.567%99SQL2.224%1016Assembly language1.479%Python语⾔的特点相⽐其它编程语⾔，Python 具有以下特点。
python学习步骤
学习 Python 的步骤具体包括：
1. 了解Python
首先，大家要搞清楚什么是Python，以及它有什么样的用处。
Python 是一种开源跨平台的解释型计算机程序设计语言，甭管你有没有编程经验，学习它都很容易。
它具有简洁明了、易于学习和使用、易于维护和交流、具有可扩展性等特点，被广泛应用于网络编程、计算数据处理、图像处理、文本处理等领域，在一定程度上取代了传统的C语言，迅速提高开发速度、减低开发耗费。
2. 开始学习
其次，大家可以先学习一些Python基础知识，如变量、数据类型、控制结构、函数等，这些都是Python编程的基本概念。
另外，还要掌握一些常见的第三方库，如 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn等，这些将为你的图形处理提供帮助。
3. 实践
最后，记住Python的口头是“实践出真知”，要真正掌握它必须动手实践，编写Python实例程序，只有不断实践，才能熟能生巧，把学到的知识付诸实施，才能更好的学习Python。
总之，学习Python最终是要付诸实践，充分利用网上的Python教程和博客，参考其他人的经验，多多实践才能掌握Python编程。
Python程序设计基础教学大纲
《Python程序开发基础》课程教学大纲学分：4学分学时：64学时（其中：讲课学时20 上机学时：44）先修课程：无后续课程：Django开发Web网站适用专业：计算机相关专业、信息技术相关专业，或工科类专业开课部门：计算机系一、课程的性质与目标《Python程序开发基础》是面向计算机相关专业、信息技术相关专业或工科类专业的一门基础课，本课程涉及案例开发流程、Python语法、数据类型、流程控制、函数、面向对象、模块、文件操作等内容，通过本课程的学习，学生能够掌握Python开发的基础知识，具备独立开发Python简单项目的能力。
二、教学条件要求操作系统：Windows 7及以上版本Python环境：Python 3.10.1(64-bit)开发工具：VSCode三、课程的主要内容及基本要求项目1 初识Python项目2字符串与格式化处理项目3 流程控制项目4组合数据结构项目5、函数项目6 、面向对象编程项目7 文件和目录操作项目8、模块四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。
六、选用教材和主要参考书本大纲是根据教材《Python程序设计案例教程》所设计的。
Python语言程序设计2018版电子教案-二级考试七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
撰写人：审定人：批准人：执行时间：。
Python 基础语法
print 默认输出是换行的，如果要实现不换行需要在变量末尾加上逗号 , 。
实例 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*-
x="a" y="b" # 换行输出 print x print y
print '---------' # 不换行输出 print x, print y,
$ chmod +x test.py $ ./test.py
# 脚本文件添加可执行权限
输出结果：
Hello, Python!
Python2.x 中使用 Python3.x 的 print 函数
如果 Python2.x 版本想使用 Python3.x 的 print 函数，可以导入 __future__ 包，该包禁用 Python2.x 的 print 语句，采用 Python3.x 的 print 函数：
等待用户输入
下面的程序执行后就会等待用户输入，按回车键后就会退出：
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*-
raw_input("按下 enter 键退出，其他任意键显示...\n")
以上代码中 ， \n 实现换行。一旦用户按下 enter(回车) 键退出，其它键显示。
Python 基础语法 | 菜鸟教程
Python 基础语法
Python 语言与 Perl，C 和 Java 等语言有许多相似之处。但是，也存在一些差异。 在本章中我们将来学习 Python 的基础语法，让你快速学会 Python 编程。
第一个 Python 程序
交互式编程
交互式编程不需要创建脚本文件，是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。 linux上你只需要在命令行中输入 Python 命令即可启动交互式编程,提示窗口如下：
从零开始作软件初学者的入门教程
从零开始作软件初学者的入门教程学习软件开发是一个具有挑战和激动的过程。
对于从零开始的初学者而言，面对无垠的学习资料和复杂的技术术语，可能感到有些迷茫。
然而，只要掌握了正确的入门方法和学习路径，就能够有效地建立起坚实的基础，并迅速提升自己的技能。
本文将为初学者提供一份全面而系统的软件初学者入门教程，帮助他们从零开始学习软件开发。
第一步：选择适合的编程语言在软件开发领域中，各种编程语言实际上就是工具，用来实现软件的功能。
因此，初学者首先需要选择一门适合自己的编程语言。
目前市场上最常用的编程语言包括Java、Python、C++和JavaScript等。
初学者可以根据自身的兴趣、用途和学习资源来选择合适的编程语言。
例如，如果初学者对网页开发比较感兴趣，可以选择学习JavaScript。
如果对人工智能或数据分析感兴趣，可以选择学习Python。
第二步：掌握基本概念和语法无论选择哪门编程语言，初学者都需要掌握基本的编程概念和语法。
这包括变量、数据类型、运算符、控制结构等。
初学者可以通过阅读相关的教材、教程或参加在线学习平台上的课程来学习这些知识。
此外，在掌握基本概念和语法的同时，实践也是非常重要的。
初学者可以尝试编写一些简单的程序来巩固所学知识，并逐渐提升自己的编程能力。
第三步：了解常用开发工具和环境软件开发需要借助各种开发工具和环境来实现。
初学者应该学会使用常用的集成开发环境（IDE）和代码编辑器。
例如，Java开发可以使用Eclipse、IntelliJ IDEA等；Python开发可以使用PyCharm、Sublime Text等。
此外，还需要了解版本控制工具如Git的使用，以便在团队协作或个人项目中进行代码管理。
第四步：培养解决问题的能力软件开发过程中会遇到各种问题，初学者需要培养解决问题的能力。
这包括通过查阅文档、搜索引擎、技术论坛等途径获取帮助，并学会分析问题、调试代码、排除错误。
切勿对遇到的问题感到气馁，相反，要将其看作提升自己技术水平的机会。
只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）
只需⼗四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）分享⼀篇来⾃机器之⼼的⽂章。
关于机器学习的起步，讲的还是很清楚的。
原⽂链接在：Python 可以说是现在最流⾏的机器学习语⾔，⽽且你也能在⽹上找到⼤量的资源。
你现在也在考虑从 Python ⼊门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上⼿，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，⾄于后⾯再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你⾃⼰的努⼒了。
本教程原⽂分为两个部分，机器之⼼在本⽂中将其进⾏了整合，原⽂可参阅：和。
本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。
「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，⼀个⼈往往很难下定决定做出选择。
本教程的⽬的是帮助⼏乎没有 Python 机器学习背景的新⼿成长为知识渊博的实践者，⽽且这个过程中仅需要使⽤免费的材料和资源即可。
这个⼤纲的主要⽬标是带你了解那些数量繁多的可⽤资源。
毫⽆疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？⾸先，我假设你并不是以下⽅⾯的专家：机器学习Python任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库当然，如果你对前两个主题有⼀定程度的基本了解就更好了，但那并不是必要的，在早期阶段多花⼀点点时间了解⼀下就⾏了。
基础篇第⼀步：基本 Python 技能如果我们打算利⽤ Python 来执⾏机器学习，那么对 Python 有⼀些基本的了解就是⾄关重要的。
幸运的是，因为 Python 是⼀种得到了⼴泛使⽤的通⽤编程语⾔，加上其在科学计算和机器学习领域的应⽤，所以找到⼀个初学者教程并不⼗分困难。
你在 Python 和编程上的经验⽔平对于起步⽽⾔是⾄关重要的。
⾸先，你需要安装 Python。
因为我们后⾯会⽤到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装 Anaconda。
这是⼀个可⽤于 Linux、OS X 和 Windows 上的⼯业级的 Python 实现，完整包含了机器学习所需的软件包，包括 numpy、scikit-learn 和 matplotlib。
Python学习总结
Python总结目录Python总结 (1)前言 (2)（一）如何学习Python (2)（二）一些Python免费课程推荐 (4)（三）Python爬虫需要哪些知识？ (5)（四）Python爬虫进阶 (8)（五）Python爬虫面试指南 (11)（六）推荐一些不错的Python博客 (13)（七）Python如何进阶 (14)（八）Python爬虫入门 (16)（九）Python开发微信公众号 (20)（十）Python面试概念和代码 (24)（十一）Python书籍 (34)前言知乎：路人甲微博：玩数据的路人甲微信公众号：一个程序员的日常在知乎分享已经有一年多了，之前一直有朋友说我的回答能整理成书籍了，一直偷懒没做，最近有空仔细整理了知乎上的回答和文章另外也添加了一些新的内容，完成了几本小小的电子书，这一本是有关于Python方面的。
还有另外几本包括我的一些数据分析方面的读书笔记、增长黑客的读书笔记、机器学习十大算法等等内容。
将会在我的微信公众号：一个程序员的日常进行更新，同时也可以关注我的知乎账号：路人甲及时关注我的最新分享用数据讲故事。
（一）如何学习Python学习Python大致可以分为以下几个阶段：1.刚上手的时候肯定是先过一遍Python最基本的知识，比如说：变量、数据结构、语法等，基础过的很快，基本上1~2周时间就能过完了，我当时是在这儿看的基础：Python 简介| 菜鸟教程2.看完基础后，就是做一些小项目巩固基础，比方说：做一个终端计算器，如果实在找不到什么练手项目，可以在Codecademy - learn to code, interactively, for free上面进行练习。
3. 如果时间充裕的话可以买一本讲Python基础的书籍比如《Python编程》，阅读这些书籍，在巩固一遍基础的同时你会发现自己诸多没有学习到的边边角角，这一步是对自己基础知识的补充。
4.Python库是Python的精华所在，可以说Python库组成并且造就了Python，Python库是Python开发者的利器，所以学习Python库就显得尤为重要：The Python Standard Library，Python库很多，如果你没有时间全部看完，不妨学习一遍常用的Python库：Python常用库整理- 知乎专栏5.Python库是开发者利器，用这些库你可以做很多很多东西，最常见的网络爬虫、自然语言处理、图像识别等等，这些领域都有很强大的Python库做支持，所以当你学了Python库之后，一定要第一时间进行练习。
python使用手册
Python使用手册一、Python简介Python是一种高级、解释型、面向对象的编程语言。
它具有简单易学、可读性强、开发效率高等特点，被广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
本文将介绍Python的基础语法、常用库以及一些开发技巧，帮助初学者快速入门Python编程。
二、Python基础语法1. 变量与数据类型在Python中，变量用于存储数据，并且不需要提前声明变量的类型。
Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布尔值等。
可以使用赋值运算符将数据赋给变量，例如：x = 10y = 3.14name = 'Alice'is_valid = True2. 列表和元组列表和元组是Python中常用的数据结构。
列表用于存储一组有序的元素，可以通过索引访问或修改列表中的元素。
元组类似于列表，但是一旦创建就不能修改。
例如：fruits = ['apple', 'banana', 'orange']print(fruits[0]) # 输出'apple'coordinates = (3, 4)x, y = coordinatesprint(x, y) # 输出3 43. 条件语句和循环结构条件语句和循环结构是控制程序流程的关键。
Python使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号。
条件语句用于根据条件判断执行不同的代码块，例如：x = 10if x > 0:print('x is positive')elif x < 0:print('x is negative')else:print('x is zero')循环结构用于重复执行一段代码，有for循环和while循环两种形式，例如：for i in range(5):print(i)while x > 0:print(x)x -= 1三、常用Python库Python拥有丰富的第三方库，为开发者提供了许多便捷的功能和工具。
python自学步骤
python自学步骤Python自学步骤Python是一门简单易学但功能强大的编程语言，越来越多的人选择自学Python。
本文将介绍Python自学的步骤，帮助初学者快速入门。
一、了解Python在开始学习Python之前，首先需要了解Python的基本特点和应用领域。
Python是一门高级编程语言，具有简洁易读的语法和丰富的标准库。
Python广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
二、学习Python基础知识1. 安装Python环境在学习Python之前，需要先安装Python解释器。
可以从Python 官方网站上下载并安装最新版本的Python。
安装完成后，可以在命令行中输入python命令来验证安装是否成功。
2. 学习Python语法Python的语法相对简单，但仍然需要学习掌握基本的语法规则。
可以通过阅读Python官方文档、参考书籍或在线教程来学习Python 的语法。
3. 理解Python数据类型Python提供了多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、字典等。
了解不同数据类型的特点和用法，对于编写Python程序非常重要。
4. 学习Python控制流程掌握Python的控制流程，包括条件语句、循环语句和函数定义等。
这些是编写Python程序的基本构建块，需要深入理解和掌握。
5. 掌握Python常用库Python拥有丰富的标准库和第三方库，可以大大提高编程效率。
学习并掌握常用库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以更好地应用Python进行数据分析和可视化。
三、实践编程项目学习编程最重要的一点就是多实践。
通过完成一些简单的编程项目，可以巩固所学的知识，并提高编程能力。
1. 编写小程序可以从编写一些小程序开始，如实现一个简单的计算器、猜数字游戏等。
这些小程序可以帮助初学者熟悉Python语法和基本的编程思维。
2. 解决实际问题尝试用Python解决一些实际问题，如数据分析、网页爬取等。
计算机软件开发编程语言Python培训教程(从零开始学编程)_课程4和5列表元祖字典字符串
4、字典
4.3 字典的遍历
字典 遍历 就是 依次 从 字典 中获取所有键值对
# for 循环内部使用的 `key 的变量` in 字典 for key in xiaoming:
print("%s: %s" % (key, xiaoming[key]))
在实际开发中，由于字典中每一个键值对保存数据的类型是不同的，所 以针对字典的循环遍历需求并不是很多
string.isupper()
如果 string 中包含至少一个区分大小写的字符，并且所有这些 (区分大 小写的) 字符都是大写，则返回 True
5、字符串
5.2 字符串的常用操作
序号 分类
关键字/函数/方法
说明
2
查找和替换 string.startswith(str)
检查字符串是否是以 str 开头，是则返回 True
从零开始学编程系列
Python 基础课程
Lecture 4、5
目录
1 2 3 4
5
模块 列表 元祖 字典
字符串
目录
1 2 3 4
5
模块 列表 元祖 字典
字符串
1、模块
1.1 模块简介
模块是 Python 程序架构的一个核心概念
模块 就好比是 工具包，要想使用这个工具包中的工具，就需要 导入 import 这个模块
模块可以让 曾经编写过的代码 方便的被 复用！
#ss_分隔线演练模块.py import ss_分隔线模块 ss_分隔线模块.py.print_lines("-", 50)
目录
1 2 3 4
5
模块 列表 元祖 字典
字符串
Python入门教程(非常详细)
使用`close()`方法关闭文件，释放资源。
文件路径处理
获取当前工作目录
使用`os.getcwd()`函数获取当前工作目录。
分割文件路径
使用`os.path.split()`函数分割文件路径，获 取目录名和文件名。
拼接文件路径
使用`os.path.join()`函数拼接文件路径。
判断文件是否存在
Homebrew安装Python。
在Linux上安装Python
03
可以使用系统的包管理器（如apt、yum）安装Python，或者
从源码编译安装。
第一个Python程序
编写第一个Python程 序非常简单，只需要 在文本编辑器中输入 以下代码并保存为.py 文件即可
```python
print("Hello,
用于绘制图表和可视化数据的库，可 以绘制线图、柱状图、散点图等多种
图表。
pandas
用于数据处理和分析的库，提供了 DataFrame等数据结构以及相应的操 作函数。
requests
用于发送HTTP请求的库，可以方便 地获取网页内容、发送POST请求等 。
THANKS
感谢观看
模块导出
在模块定义文件中，使用`__all__`列表指定需要导出的函数、类或 变量等。
模块安装与使用
将模块文件放置在合适的位置，或者使用`setup.py`文件进行安装， 然后在其他程序中导入并使用该模块。
04
面向对象编程
类与对象概念
类（Class）
类是创建对象的模板或蓝图，它定义了对象的属 性和方法。
Python入门教程(非常详细)
目录
• Python概述与安装 • 基础语法与数据类型 • 函数与模块 • 面向对象编程 • 文件操作与异常处理 • 常用库和工具介绍
Python编程入门教程
Python编程入门教程Python是一种简单易学的编程语言，广泛用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。
对于初学者来说，Python是一个理想的入门语言。
本教程将带你从零开始学习Python编程，让你能够迅速掌握基本的编程概念和技巧。
1. 安装Python在开始学习Python之前，你需要先安装Python解释器。
各个操作系统的安装方式略有不同，你可以参考Python官方网站上的文档进行安装。
安装完成后，你可以在命令行中输入python来验证是否安装成功。
2. 编写你的第一个Python程序让我们来编写你的第一个Python程序吧！打开一个文本编辑器，输入以下代码：print("Hello, World!")保存文件时，将文件名设为hello.py，并将文件类型设置为Python源代码。
然后打开命令行，切换到文件所在的目录，输入python hello.py运行你的第一个程序。
如果一切正常，你将在命令行中看到输出结果：Hello, World!3. 变量和数据类型在Python中，你无需事先声明变量的类型，Python会自动根据赋值进行类型推导。
下面是一些常见的数据类型及其基本操作：- 整数：可以进行基本的算术运算，如加减乘除。
还可以使用**运算符进行幂运算。
- 浮点数：用于表示小数。
需要注意，由于计算机的精度限制，两个浮点数进行运算时可能产生一些不精确的结果。
- 字符串：用于表示文本。
可以使用单引号或双引号括起来。
字符串支持拼接、切片和许多其他操作。
- 列表：用于表示一组有序的元素。
列表中的元素可以是任意类型，可以动态地进行增删操作。
- 元组：与列表类似，但元组是不可变的，即无法修改其中的元素。
- 字典：用于表示键值对。
字典提供了一种通过键快速访问数据的方式。
4. 控制流程控制流程是编程中非常重要的概念，它决定了程序的执行顺序。
Python提供了多种控制流程语句，包括条件语句和循环语句。
Python编程入门(适合于零基础朋友)
Python快速入门
缩进，while循环语句，if条件语句
缩进：简洁、可读性好 循环语句：while
while expression： while_suite if expression1： if_suite elif expression2: elif_suite else expression3: else_suite # expression 条件表达式 # 根据条件循环执行的语句 # 蓝色部分可以单独用 # 绿色部分可以省略，也可以重复多个 # 用elif，最后必须有else # Python没有switch-case
条件语句：if elif else
Python快速入门
for循环语句
循环语句：for range()内建函数
Python中的for循环与传统的for循环不太一样，不是计数循环，更像 迭代循环，如： for nItem in [123, ‘email’, ‘homework’]: print nItem for nItem in range(5): # range(5)等价于[1, 2, 3, 4, 5] print nItem, # print不自动换行方法：加逗号 for nChar in myString： # myString = ‘abc’ print nChar for i in range(len(myString)): # len() 字符串长度 print ‘(%d)’ % (i), myString[i] # 输出：(0) a „
李书豪
Python是什么？
Python 官方网站的描述
Python is a programming language that lets you work more quickly and integrate your systems more effectively. You can learn to use Python and see almost immediate gains in productivity and lower maintenance costs.
Python入门教程超详细1小时学会Python
实用标准Python 入门教程超详细1小时学会Python为什么使用Python假设我们有这么一项任务: 简单测试局域网中的电脑是否连通. 这些电脑的ip 范围从192.168.0.101 到 192.168.0.200.思路 : 用 shell编程.(Linux通常是bash而Windows是批处理脚本). 例如 , 在 Windo ws 上用 ping ip的命令依次测试各个机器并得到控制台输出. 由于 ping 通的时候控制台文本通常是 "Reply from ... "而不通的时候文本是"time out ... " ,所以,在结果中进行字符串查找 , 即可知道该机器是否连通.实现 :Java 代码如下 :String cmd="cmd.exe ping";String ipprefix="192.168.10.";int begin=101;int end=200;Process p=null ;for ( int i=begin;i<end;i++){p= Runtime.getRuntime().exec(cmd+i);String line= null ;BufferedReader reader= new BufferedReader( new InputStreamReader(p.getInputStream()));while ((line= reader.readLine())!= null ){//Handling line, may logs it.}reader.close();p.destroy();}这段代码运行得很好, 问题是为了运行这段代码, 你还需要做一些额外的工作. 这些额外的工作包括:1.编写一个类文件2.编写一个 main 方法3.将之编译成字节代码4. 由于字节代码不能直接运行, 你需要再写个小小的bat 或者 bash 脚本来运行 .当然 , 用 C/C++同样能完成这项工作. 但 C/C++不是跨平台语言. 在这个足够简单的例子中也许看不出C/C++和 Java 实现的区别 , 但在一些更为复杂的场景, 比如要将连通与否的信息记录到网络数据库. 由于 Linux 和 Windows的网络接口实现方式不同, 你不得不写两个函数的版本 . 用 Java 就没有这样的顾虑.同样的工作用Python 实现如下 :import subprocesscmd="cmd.exe"begin=101end=200while begin<end:p=subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdout=subprocess.PIPE,stdin=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)p.stdin.write("ping192.168.1."+str(begin)+"\n")p.stdin.close()p.wait()print"execution result:%s"%p.stdout.read()对比 Java,Python的实现更为简洁, 你编写的时间更快. 你不需要写main 函数 , 并且这个程序保存之后可以直接运行. 另外 , 和 Java 一样 ,Python也是跨平台的.有经验的C/Java 程序员可能会争论说用C/Java 写会比 Python 写得快 . 这个观点见仁见智 . 我的想法是当你同时掌握Java 和 Python 之后 , 你会发现用Python 写这类程序的速度会比 Java 快上许多 . 例如操作本地文件时你仅需要一行代码而不需要Java 的许多流包装类.各种语言有其天然的适合的应用范围 . 用 Python 处理一些简短程序类似与操作系统的交互编程工作最省时省力 .Python 应用场合足够简单的任务, 例如一些 shell编程.如果你喜欢用Python 设计大型商业网站或者设计复杂的游戏, 悉听尊便 .2快速入门2.1 Hello world安装完 Python 之后 ( 我本机的版本是 2.5.4),打开IDLE(Python GUI) ,该程序是Python 语言解释器 , 你写的语句能够立即运行. 我们写下一句著名的程序语句:print"Hello,world!"并按回车 . 你就能看到这句被K&R引入到程序世界的名言.在解释器中选择"File"--"New Window"或快捷键Ctrl+N ,打开一个新的编辑器.写下如下语句 :print"Hello,world!"raw_input("Press enter key to close this window");保存为 a.py 文件 . 按 F5, 你就可以看到程序的运行结果了. 这是 Python 的第二种运行方式 .找到你保存的 a.py 文件 , 双击 . 也可以看到程序结果.Python的程序能够直接运行,对比 Java, 这是一个优势.2.2国际化支持我们换一种方式来问候世界. 新建一个编辑器并写如下代码:print" 欢迎来到奥运中国!"raw_input("Press enter key to close this window");在你保存代码的时候,Python会提示你是否改变文件的字符集, 结果如下 :# -*- coding: cp936 -*-print" 欢迎来到奥运中国!"raw_input("Press enter key to close this window");将该字符集改为我们更熟悉的形式:# -*- coding: GBK -*-print" 欢迎来到奥运中国!" #使用中文的例子raw_input("Press enter key to close this window");程序一样运行良好.2.3方便易用的计算器用微软附带的计算器来计数实在太麻烦了. 打开 Python 解释器 , 直接进行计算 :a=100.0b=201.1c=2343print(a+b+c)/c2.4字符串,ASCII和UNICODE可以如下打印出预定义输出格式的字符串:print"""Usage: thingy[OPTIONS]-h Display this usage m essage -H hostname Hostname to connect to"""字符串是怎么访问的?请看这个例子:word="abcdefg"a=word[2]print"a is:"+ab=word[1:3]print"b is:"+b # index 1 and 2 elements of word.c=word[:2]print"c is:"+c # index0 and 1 elements of word.d=word[0:]print"d is:"+d # All elements of word.e=word[:2]+word[2:]print"e is:"+e # All elements of word.f=word[-1]print"f is:"+f# The last elements of word.g=word[-4:-2]print"g is:"+g # index 3 and 4 elements of word.h=word[-2:]print"h is:"+h # The last two elements.i=word[:-2]print"i is:"+i# Everything except the last two characters l=len(word)print"Length of word is:"+ str(l)请注意 ASCII 和 UNICODE字符串的区别 :print"Input your Chinese name:"s=raw_input("Press enter to be continued");print"Your name is:"+s;l=len(s)print"Length of your Chinese name in asc codes is:"+str(l);a=unicode(s,"GBK")l=len(a)print"I'm sorry we should use unicode char!Characters number of your Chinese \ name in unicode is :"+str(l);2.5使用List类似 Java 里的 List,这是一种方便易用的数据类型:word=['a','b','c','d','e','f','g']a=word[2]print"a is:"+ab=word[1:3]print"b is:"print b # index 1 and 2 elements of word.c=word[:2]print"c is:"print c # index0 and 1 elements of word.d=word[0:]print"d is:"print d # All elements of word.e=word[:2]+word[2:]print"e is:"print e# All elements of word.f=word[-1]print"f is:"print f#The last elements of word.g=word[-4:-2]print"g is:"print g#index3and4elements of word.h=word[-2:]print"h is:"print h#The last two elements.i=word[:-2]print"i is:"print i#Everything except the last two characters l=len(word)print"Length of word is:"+ str(l)print"Adds new element"word.append('h')print word2.6条件和循环语句# Multi-way decisionx=int (raw_input("Please enter an integer:"))if x<0:x=0print"Negative changed to zero"elif x==0:else :print"More"#Loops Lista = ['cat','window','defenestrate']for x in a:print x, len(x)2.7如何定义函数#Define and invoke function.def sum(a,b):return a+bfunc= sumr=func(5,6)print r#Defines function with default argument def add(a,b=2):return a+br=add(1)print rr=add(1,5)print r并且 , 介绍一个方便好用的函数:# The range()functiona =range(5,10)print aa = range(-2,-7)print aa = range(-7,-2)print aa = range(-2,-11,-3)# The 3rd parameter stands for stepprint a2.8文件I/Ospath="D:/download/baa.txt"f=open(spath,"w")#Opens file for writing.Creates this file doesn't exist.f.write("First line 1.\n")f.writelines("First line 2.")f.close()f=open(spath,"r")#Opens file for readingfor line in f:print linef.close()2.9异常处理s=raw_input("Input your age:")if s=="":raise Exception("Input must no be empty.")try :i= int (s)except ValueError:print"Could not convert data to an integer."except:print"Unknown exception!"else : # It is useful for code that must be executed if the try clause does n ot raise an exceptionprint"You are %d" % i,"years old"finally : # Clean up actionprint"Goodbye!"2.10类和继承class Base:def __init__(self):self.data=[]def add(self,x):self.data.append(x)def addtwice(self,x):self.add(x)self.add(x)# Child extends Baseclass Child(Base):def plus(self,a,b):return a+boChild=Child()oChild.add("str1")print oChild.dataprint oChild.plus(2,3)2.11包机制每一个 .py 文件称为一个module,module之间可以互相导入. 请参看以下例子:# a.pydef add_func(a,b):return a+b# b.pyfrom a import add_func# Also can be : import aprint"Import add_func from module a"print"Result of 1plus2is:"print add_func(1,2)#If using"import a" ,then here should be "a.add_fun c"module 可以定义在包里面.Python定义包的方式稍微有点古怪, 假设我们有一个 par ent文件夹 , 该文件夹有一个child子文件夹 .child中有一个 module a.py .如何让 Pytho n 知道这个文件层次结构?很简单 , 每个目录都放一个名为_init_.py的文件 . 该文件内容可以为空 . 这个层次结构如下所示:parent--__init_.py--child--__init_.py--a.pyb.py那么 Python 如何找到我们定义的module?在标准包 sys 中,path属性记录了Python 的包路径 . 你可以将之打印出来:import sysprint sys.path通常我们可以将module 的包路径放到环境变量PYTHONPATH中, 该环境变量会自动添加到 sys.path属性.另一种方便的方法是编程中直接指定我们的module 路径到 sys.path 中:import syssys.path.append('D:\\download')from parent.child.a import add_funcprint sys.pathprint"Import add_func from module a"print"Result of 1 plus 2is:"print add_func(1,2)总结你会发现这个教程相当的简单. 许多Python特性在代码中以隐含方式提出, 这些特性包括 :Python不需要显式声明数据类型, 关键字说明 , 字符串函数的解释等等. 我认为一个熟练的程序员应该对这些概念相当了解, 这样在你挤出宝贵的一小时阅读这篇短短的教程之后, 你能够通过已有知识的迁移类比尽快熟悉Python, 然后尽快能用它开始编程.当然 ,1 小时学会 Python 颇有哗众取宠之嫌. 确切的说 , 编程语言包括语法和标准库.语法相当于武术招式, 而标准库应用实践经验则类似于内功, 需要长期锻炼.Python学习了原因 ), 在开篇我们看到了 Python 如何调用 Windows cmd的例子 , 以后我会尽量写上各标准库的用法和一些应用技巧 , 让大家真正掌握 Python.但不管怎样 , 至少你现在会用Python代替繁琐的批处理写程序了. 希望那些真的能在一小时内读完本文并开始使用Python 的程序员会喜欢这篇小文章, 谢谢 !。
python入门到精通背记手册
Python入门到精通背记手册一、Python入门1. 什么是PythonPython是一种解释型的、面向对象的高级编程语言。
它具有简单易学、功能强大和可扩展性强的特点，被广泛应用于全球信息站开发、数据分析、人工智能等领域。
2. 安装Python在你开始学习Python之前，需要先安装Python解释器。
你可以到冠方全球信息站上下载最新版本的Python，并按照指引进行安装。
在安装完成后，你就可以开始编写和运行Python代码了。
3. Python基础语法Python的语法比较简单，适合初学者快速上手。
Python使用缩进来表示代码的结构，不需要使用大括号。
Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。
4. 控制流程学习Python的控制流程，包括条件语句、循环语句和函数。
掌握这些基本的控制流程，可以帮助你更好地进行程序设计和编写。
5. 函数和模块学习如何定义和调用函数，以及如何使用Python的模块。
函数和模块是Python编程中非常重要的概念，通过它们可以更好地组织和复用代码。
6. 文件操作学习如何在Python中进行文件的读写操作。
文件操作是程序与外部环境交互的重要方式，掌握好文件操作可以帮助你更好地管理数据和信息。
二、Python进阶1. 面向对象编程学习Python中面向对象编程的基本概念，包括类、对象、继承、多态等。
面向对象编程是一种重要的编程范式，可以帮助你更好地组织和管理复杂的程序。
2. 异常处理学习如何在Python中进行异常处理，处理程序在运行过程中可能出现的错误情况。
良好的异常处理可以提高程序的稳定性和可靠性。
3. 正则表达式学习如何在Python中使用正则表达式进行文本处理。
正则表达式是一种强大的文本搜索和匹配工具，能够帮助你更有效地对文本进行处理和分析。
4. 数据库操作学习如何在Python中进行数据库的连接和操作。
数据库是重要的数据存储和管理工具，通过Python可以方便地进行数据库的操作和管理。
从零开始学习Python编程
从零开始学习Python编程Python是一种高级编程语言，主要用于开发网络应用、数据库管理以及人工智能相关应用。
如果你想学习Python编程语言，不必要拥有任何编程经验。
Python有着简单易懂的语法，易于阅读和理解。
而且，Python拥有强大的开源库，可以帮助你解决许多编程问题。
下面，我将为你介绍从零开始学习Python编程的步骤。
第一步：安装Python首先，你需要安装Python编程语言。
你可以从Python官方网站下载Python。
根据你的操作系统选择对应的版本。
下载后，按照安装向导完成安装即可。
第二步：学习Python的基础语法学习Python编程语言的第一步是学习其基础语法。
你可以查看文档或者观看视频教程来了解Python解释器、变量、数据类型、控制流以及函数。
Python的语法非常简单，尤其适合初学者。
第三步：了解Python的内置库和包Python拥有丰富的内置库和包，可以帮助你开发从网站、数据库到人工智能等各种应用程序。
一些常用的内置库如下：NumPy：用于数学计算；Pandas：用于数据分析；Matplotlib：用于数据可视化；Tkinter：用于GUI编程；Requests：用于网络编程。
当然，在学习编程时，不能仅仅局限于学习内置库。
还需要学习如何安装、导入和使用Python包，这将大大拓宽你的编程视野。
第四步：解决错误在学习Python编程时，你会发现程序中会出现错误。
这时候，你需要学会如何解决错误。
Python提示的错误信息通常很详细，可以帮助你快速定位问题。
当然，你也可以通过搜索解决方案来解决错误。
第五步：做实际项目了解了Python的基础语法和内置库后，你可以开始尝试做一些实际项目。
这将有助于你巩固所学知识，并将其应用到实际问题中。
你可以从以下几个方面入手：Web开发：使用Python中的Web框架（如Django或Flask）开发网站；数据分析和可视化：使用Pandas和Matplotlib对数据进行分析和可视化；机器学习：使用Scikit-learn或TensorFlow等机器学习框架开发人工智能应用。
python基本知识
python基本知识Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum在1989年底发明。
它是一种面向对象、解释性、动态类型的语言，具有简洁、易读、易学的特点。
Python广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
一、基本概念Python是一种解释性语言，不需要编译成二进制代码就可以直接运行。
它的语法简洁明了，使用缩进代替花括号来表示代码块。
Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串等。
二、变量和运算符变量是存储数据的容器，可以通过赋值操作将数据存储在变量中。
Python中的运算符包括算术运算符（+、-、*、/等）、比较运算符（>、<、==等）、逻辑运算符（and、or、not等）等。
三、流程控制流程控制指程序执行时根据条件选择不同的执行路径。
Python中的流程控制包括if语句（用于条件判断）、while循环（用于重复执行某个代码块）、for循环（用于遍历序列）等。
四、函数和模块函数是一段可重复使用的代码块，在程序中调用函数可以避免重复编写相同的代码。
Python中的模块是一组相关的函数、变量和类的集合，可以通过导入模块来使用其中的功能。
五、面向对象编程面向对象编程是一种程序设计思想，将数据和操作数据的方法封装在一起，形成一个对象。
Python中支持面向对象编程，可以定义类和创建对象。
六、文件操作文件操作是指对计算机硬盘上的文件进行读写操作。
Python中可以使用open函数打开文件，并使用read、write等方法进行读写操作。
七、常用库和框架Python拥有丰富的库和框架，可以方便地实现各种功能。
常用的库包括NumPy（用于科学计算）、Pandas（用于数据分析）、Matplotlib（用于绘图）等；常用的框架包括Django（用于Web开发）、Flask（轻量级Web框架）等。
八、应用领域Python广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
python 菜鸟教程
python 菜鸟教程Python入门教程Python是一种简单易学的编程语言，被广泛应用于各种领域，包括Web开发、数据科学等。
本教程将带领初学者逐步了解Python的基础知识和语法规则，希望能够帮助大家快速掌握这门语言。
1. Python的安装首先，我们需要下载Python的安装包并进行安装。
在Python官方网站上，你可以找到适合你操作系统的安装包。
双击运行安装包，按照向导完成安装过程即可。
2. 第一个Python程序安装完成后，我们可以打开一个文本编辑器，比如Notepad++或者Sublime Text，编写我们的第一个Python程序。
```pythonprint("Hello, Python!")```保存文件，并将文件后缀改为`.py`，比如`hello.py`。
然后，我们可以通过命令行方式运行这个程序。
3. 变量和数据类型在Python中，我们可以使用变量来保存数据。
变量使用前需要进行声明，并且可以存储不同类型的数据。
```python# 整数类型num1 = 123# 浮点数类型num2 = 3.14# 字符串类型name = "菜鸟教程"# 布尔类型is_finished = True```4. 字符串操作字符串是Python中的一种基本数据类型，我们可以对字符串进行各种操作。
```python# 字符串拼接greeting = "Hello"name = "Alice"message = greeting + ", " + name + "!"# 字符串分割numbers = "1,2,3,4,5"number_list = numbers.split(",")# 字符串替换sentence = "I love Python"new_sentence = sentence.replace("Python", "Java")```5. 条件语句在编程中，我们经常需要根据不同的条件执行不同的操作。
从零开始学python数据分析与挖掘 答案
从零开始学python数据分析与挖掘答案如果想成为一名数据分析师，除了在技术方面掌握了一些知识外，还要掌握一定的数据分析技能和分析方法，这样才能在技术方面不会被落下。
数据分析就是将你所收集到的数据进行处理的过程。
我们用 Python就可以实现数据处理分析的全部过程！虽然只是一门编程语言，但却能使我们的编程能力变得非常强大。
让我们来看一下数据分析与挖掘这门编程语言有哪些操作吧！一、文本分析我们要使用 Python来创建文本。
这就像是写一篇小说一样，它可以分为三个部分，一是故事的整体内容；二是文章中涉及的具体人物；三是段落中涉及的具体时间节点。
我们可以通过Python来构建一个文本分析程序来提取文本中每个字或句对应的字或句之间关联性，并将结果与文本中存在的信息进行比较。
然后我们可以用 python来对这个数据进行分类分析。
我们可以看到文本中主要是有三种不同类型:1.字符串;2.句子;3.单词。
我们分别从这三个不同类型中进行选择是：字母串、句子和单词。
二、图片分析图片是数据分析与挖掘中最常用的代码之一，在大多数情况下，这可以用于在数据和图表中实现分析。
如果你有一张图像，你可以通过绘制一张图像在你需要进行分析时以帮助你理解内容。
图像可以很容易地在你需要分析数据时通过图像查找你想要分析的信息。
例如，在一组数据中看到了在某公司中员工人数排在了前面（第一组),那么你就可以在 Python中使用 crampal函数来显示这个员工人数排在前面（第二组）的员工人数在所有被统计人员中排在第一位（第三组）。
如果你想根据分析哪些数据比其他人更能让你理解内容，那么就使用这款函数。
三、统计我们需要使用统计函数对数据进行分类和统计。
通过 Python可以完成分类、统计、求均值、方差等功能。
使用统计函数后，用户可以按照自己对项目名称的需求，使用分类和统计函数进行分类。
将列表中的列表放在一起。
例如：“1”这个列表中需要进行一个“1”字段计数项目！四、统计分析接下来, Python中将会有一些统计分析，你可以将这些数据转换成你想要的格式并在上面进行操作。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）2017-03-14 机器之心选自kdnuggets作者：Matthew Mayo机器之心编译参与：黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。
你现在也在考虑从Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从0 到 1 掌握Python 机器学习，至于后面再从1 到100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。
本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和http://suo.im/96wD3。
本教程的作者为KDnuggets 副主编兼数据科学家Matthew Mayo。
「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。
本教程的目的是帮助几乎没有Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。
这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。
毫无疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？首先，我假设你并不是以下方面的专家：机器学习Python任何Python 的机器学习、科学计算或数据分析库当然，如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，但那并不是必要的，在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。
基础篇第一步：基本Python 技能如果我们打算利用Python 来执行机器学习，那么对Python 有一些基本的了解就是至关重要的。
幸运的是，因为Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。
你在Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。
首先，你需要安装Python。
因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装Anaconda。
这是一个可用于Linux、OS X 和Windows 上的工业级的Python 实现，完整包含了机器学习所需的软件包，包括numpy、scikit-learn 和matplotlib。
其也包含了iPython Notebook，这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。
我推荐安装Python 2.7。
如果你不懂编程，我建议你从下面的免费在线书籍开始学习，然后再进入后续的材料：Learn Python the Hard Way，作者Zed A. Shaw：https:///book/如果你有编程经验，但不懂Python 或还很初级，我建议你学习下面两个课程：谷歌开发者Python 课程（强烈推荐视觉学习者学习）：http://suo.im/toMzqPython 科学计算入门（来自UCSB Engineering 的M. Scott Shell）（一个不错的入门，大约有60 页）：http://suo.im/2cXycM如果你要30 分钟上手Python 的快速课程，看下面：在Y 分钟内学会X（X=Python）：http://suo.im/zm6qX当然，如果你已经是一位经验丰富的Python 程序员了，这一步就可以跳过了。
即便如此，我也建议你常使用Python 文档：https:///doc/第二步：机器学习基础技巧KDnuggets 的Zachary Lipton 已经指出：现在，人们评价一个「数据科学家」已经有很多不同标准了。
这实际上是机器学习领域领域的一个写照，因为数据科学家大部分时间干的事情都牵涉到不同程度地使用机器学习算法。
为了有效地创造和获得来自支持向量机的洞见，非常熟悉核方法（kernel methods）是否必要呢？当然不是。
就像几乎生活中的所有事情一样，掌握理论的深度是与实践应用相关的。
对机器学习算法的深度了解超过了本文探讨的范围，它通常需要你将非常大量的时间投入到更加学术的课程中去，或者至少是你自己要进行高强度的自学训练。
好消息是，对实践来说，你并不需要获得机器学习博士般的理论理解——就想要成为一个高效的程序员并不必要进行计算机科学理论的学习。
人们对吴恩达在Coursera 上的机器学习课程内容往往好评如潮；然而，我的建议是浏览前一个学生在线记录的课堂笔记。
跳过特定于Octave（一个类似于Matlab 的与你Python 学习无关的语言）的笔记。
一定要明白这些都不是官方笔记，但是可以从它们中把握到吴恩达课程材料中相关的内容。
当然如果你有时间和兴趣，你现在就可以去Coursera 上学习吴恩达的机器学习课程：http://suo.im/2o1uD吴恩达课程的非官方笔记：/mlclass/除了上面提到的吴恩达课程，如果你还需要需要其它的，网上还有很多各类课程供你选择。
比如我就很喜欢Tom Mitchell，这里是他最近演讲的视频（一起的还有Maria-Florina Balcan），非常平易近人。
Tom Mitchell 的机器学习课程：http://suo.im/497arw目前你不需要所有的笔记和视频。
一个有效地方法是当你觉得合适时，直接去看下面特定的练习题，参考上述备注和视频恰当的部分，第三步：科学计算Python 软件包概述好了，我们已经掌握了Python 编程并对机器学习有了一定的了解。
而在Python 之外，还有一些常用于执行实际机器学习的开源软件库。
广义上讲，有很多所谓的科学Python 库（scientific Python libraries）可用于执行基本的机器学习任务（这方面的判断肯定有些主观性）：numpy——主要对其N 维数组对象有用/pandas——Python 数据分析库，包括数据框架（dataframes）等结构/ matplotlib——一个2D 绘图库，可产生出版物质量的图表/scikit-learn——用于数据分析和数据挖掘人物的机器学习算法/stable/ 学习这些库的一个好方法是学习下面的材料：Scipy Lecture Notes，来自Gaël Varoquaux、Emmanuelle Gouillart 和Olav Vahtras：/这个pandas 教程也很不错：10 Minutes to Pandas：http://suo.im/4an6gY在本教程的后面你还会看到一些其它的软件包，比如基于matplotlib 的数据可视化库Seaborn。
前面提到的软件包只是Python 机器学习中常用的一些核心库的一部分，但是理解它们应该能让你在后面遇到其它软件包时不至于感到困惑。
下面就开始动手吧！第四步：使用Python 学习机器学习首先检查一下准备情况Python：就绪机器学习基本材料：就绪Numpy：就绪Pandas：就绪Matplotlib：就绪现在是时候使用Python 机器学习标准库scikit-learn 来实现机器学习算法了。
scikit-learn 流程图下面许多的教程和训练都是使用iPython (Jupyter) Notebook 完成的，iPython Notebook 是执行Python 语句的交互式环境。
iPython Notebook 可以很方便地在网上找到或下载到你的本地计算机。
来自斯坦福的iPython Notebook 概览：http://cs231n.github.io/ipython-tutorial/同样也请注意，以下的教程是由一系列在线资源所组成。
如果你感觉课程有什么不合适的，可以和作者交流。
我们第一个教程就是从scikit-learn 开始的，我建议你们在继续完成教程前可以按顺序看一看以下的文章。
下面是一篇是对scikit-learn 简介的文章，scikit-learn 是Python 最常用的通用机器学习库，其覆盖了K 近邻算法：Jake VanderPlas 写的scikit-learn 简介：http://suo.im/3bMdEd下面的会更加深入、扩展的一篇简介，包括了从著名的数据库开始完成一个项目：Randal Olson 的机器学习案例笔记：http://suo.im/RcPR6下一篇关注于在scikit-learn 上评估不同模型的策略，包括训练集/测试集的分割方法：Kevin Markham 的模型评估：http://suo.im/2HIXDD第五步：Python 上实现机器学习的基本算法在有了scikit-learn 的基本知识后，我们可以进一步探索那些更加通用和实用的算法。
我们从非常出名的K 均值聚类（k-means clustering）算法开始，它是一种非常简单和高效的方法，能很好地解决非监督学习问题：K-均值聚类：http://suo.im/40R8zf接下来我们可以回到分类问题，并学习曾经最流行的分类算法：决策树：/tutorial-decision-trees/在了解分类问题后，我们可以继续看看连续型数值预测：线性回归：http://suo.im/3EV4Qn我们也可以利用回归的思想应用到分类问题中，即logistic 回归：logistic 回归：http://suo.im/S2beL第六步：Python 上实现进阶机器学习算法我们已经熟悉了scikit-learn，现在我们可以了解一下更高级的算法了。
首先就是支持向量机，它是一种依赖于将数据转换映射到高维空间的非线性分类器。
支持向量机：http://suo.im/2iZLLa随后，我们可以通过Kaggle Titanic 竞赛检查学习作为集成分类器的随机森林：Kaggle Titanic 竞赛（使用随机森林）：http://suo.im/1o7ofe降维算法经常用于减少在问题中所使用的变量。
主成份分析法就是非监督降维算法的一个特殊形式：降维算法：http://suo.im/2k5y2E在进入第七步之前，我们可以花一点时间考虑在相对较短的时间内取得的一些进展。
首先使用Python 及其机器学习库，我们不仅已经了解了一些最常见和知名的机器学习算法（k 近邻、k 均值聚类、支持向量机等），还研究了强大的集成技术（随机森林）和一些额外的机器学习任务（降维算法和模型验证技术）。
除了一些基本的机器学习技巧，我们已经开始寻找一些有用的工具包。
我们会进一步学习新的必要工具。
第七步：Python 深度学习神经网络包含很多层深度学习无处不在。
深度学习建立在几十年前的神经网络的基础上，但是最近的进步始于几年前，并极大地提高了深度神经网络的认知能力，引起了人们的广泛兴趣。
如果你对神经网络还不熟悉，KDnuggets 有很多文章详细介绍了最近深度学习大量的创新、成就和赞许。