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7、如图所示，这里输入的原价是10，折扣是0.2，故此系统根据编写的程序计算除了打折后的价格为2python入门教程(非常详细)新手入门需要掌握编程环境的安装与使用、输入及输出语句的应用、运算表达式的使用等。

具体教程如下：1、编程环境的安装与使用比如Python的学习一般推荐软件自带的IDLE，简单好用图一2、掌握输入、输入语句的使用输入语句可以让计算机知道你通过键盘输入了什么，输出语句可以让你知道计算机执行的结果。

以输出语句为例：其中“”里面的内容是原样输出，多个输出项之间用，隔开示例3、掌握运算（包含计算、逻辑）表达式使用这个主要是用+、-、*、/、（）、>、=、毫无基础的人如何入门 Python ?Python是一种计算机程序设计语言。

你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等那Python是一种什么语言？首先，我们普及一下编程语言的基础知识。

用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。

比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行所以Python是一种相当高级的语言你也许会问，代码少还不好？代码少的代价是运行速度慢，C程序运行1秒钟，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。

那是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？表面上来说，是的，但是，在非常高的抽象计算中，高级的Python程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。

连Google都在大规模使用Python，你就不用担心学了会没用用Python可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；可以做网站，很多著名的网站包括YouTube就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

总之就是能干很多很多事啦Python当然也有不能干的事情，比如写操作系统，这个只能用C语言写；写手机应用，只能用Objective-C（针对iPhone）和Java（针对Android）；写3D游戏，最好用C或C++。

如果你是小白用户，满足以下条件：会使用电脑，但从来没写过程序；还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识；想从编程小白变成专业的软件架构师；每天能抽出一个半小时学习可以看下面的代码中小学生如何学习Python编程？。

一、中小学生接触电脑的时间很少，所以要经常操作电脑，熟悉电脑的操作，查资料，环境变量，命令行等等二、编程需要一些英语基础，不用很厉害，但是至少要能看懂一些简单的互联网开发方面的英文单词三、python是胶水语言，本身语法很简单，大部分功能都是依赖框架，但是不要以为语法简单就忽视，基础非常非常重要。

研究好python基础语法后，开始学习框架四、最好是选一个比较喜欢的框架去学习，一个一个学，贪多嚼不烂0基础自学python，有入门书籍推荐下么AlphaGo 都在使用的 Python 语言，是最接近 AI 的编程语言。

教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目9个月前，浙江省信息技术课程改革方案已经出台，Python确定进入浙江省信息技术教材，从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python。

小学生都开始学Python了，天呐撸，学习Python看完这些准没错安利一波书单Python入门《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》作者： 【美】Al Sweigart（斯维加特）Python3编程从入门到实践亚马逊畅销Python编程图书本书是一本面向实践的Python编程实用指南。

本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能本书的第一部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。

第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识，附录部分提供了所有习题的解答《“笨办法”学Python（第3版）》作者： 【美】Zed A. Shaw《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。

这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程《“笨办法”学Python(第3版)》结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。

每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习《Python编程初学者指南》作者： 【美】Michael Dawson《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。

全书共12章，每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度每章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让读者试试身手。

作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中，真正做到了寓教于乐《数据结构（Python语言描述）》作者： 【美】Kenneth A. Lambert（兰伯特）在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。

Python语言的语法简单，交互性强用Python来讲解数据结构等主题，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰本书第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍，第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容，第6章主要讲解继承的相关知识，第7章到第9章以栈、队列和列表为代表，介绍了线性集合的相关知识。

第10章介绍了各种树结构，第11章讲解了集和字典的相关内容，第12章介绍了图和图处理算法每章最后，还给出了复习题和案例学习，帮助读者巩固和思考像计算机科学家一样思考Python》作者： 【美】Allen B. Downey本书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。

全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。

Python进阶Python高级编程（第2版）》作者： 【波兰】Michał Jaworski（贾沃斯基） , 【法】Tarek Ziadé（莱德）本书基于Python 3.5版本进行讲解，通过13章的内容，深度揭示了Python编程的高级技巧。

本书从Python语言及其社区的现状开始介绍，对Python语法、命名规则、Python包的编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档编写、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。

本书适合想要进一步提高自身Python编程技能的读者阅读，也适合对Python编程感兴趣的读者参考学习全书结合典型且实用的开发案例，可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的Python应用《Python高性能编程》作者： 【美】 戈雷利克 （Micha Gorelick） , 欧日沃尔德（Ian Ozsvald）本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。

本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读《Python极客项目编程》作者： 【美】Mahesh VenkitachalamPython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。

通过Python编程，我们能够解决现实生活中的很多任务本书通过14个有趣的项目，帮助和鼓励读者探索Python编程的世界全书共14章，分别介绍了通过Python编程实现的一些有趣项目，包括解析iTunes播放列表、模拟人工生命、创建ASCII码艺术图、照片拼接、生成三维立体图、创建粒子模拟的烟花喷泉效果、实现立体光线投射算法，以及用Python结合Arduino和树莓派等硬件的电子项目。

本书并不介绍Python语言的基础知识，而是通过一系列不简单的项目，展示如何用Python来解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python库《Python核心编程（第3版）》作者： 【美】Wesley Chun（卫斯理 春）本书是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。

第1部分讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Diango Web框架、云计算、高级Web服务。

第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容本书适合具有一定经验的Python开发人员阅读Python机器学习——预测分析核心算法》作者： 【美】Michael Bowles（鲍尔斯）在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。

本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。

《Python机器学习实践指南》作者： 【美】Alexander T. Combs机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。

全书共有10 章第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与 机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

《精通Python自然语言处理》作者： 【印度】Deepti Chopra , Nisheeth Joshi , Iti Mathur自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。

全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。

Python数据科学指南》作者： 【印度】Gopi Subramanian（萨伯拉曼尼安）60多个实用的开发技巧，帮你探索Python及其强大的数据科学能力Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言，并成为数据科学家的首选之一。

本书详细介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、大规模机器学习等主题每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例来理解不同深度的算法功能，帮助读者更好地掌握各个知识点。

本书内容结构清晰，示例完整，无论是数据科学领域的新手，还是经验丰富的数据科学家都将从中获益《用Python写网络爬虫》作者： 【澳】Richard Lawson（理查德 劳森）本书讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序，内容包括网络爬虫简介，从页面中抓取数据的三种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取，如何抓取动态页面中的内容，与表单进行交互，处理页面中的验证码问题，以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取，并在最后使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取，旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。

本书适合有一定Python编程经验，而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》作者： 【美】Allen B. Downey这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。

而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域Python自然语言处理》作者： 【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。

《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验全书共11章，按照难易程度顺序编排第1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。

第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法第11章介绍了如何有效管理语言数据。

后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来本书的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。

Python数据分析》作者： 【印尼】Ivan IdrisPython是一种多范型编程语言，既适用于面向对象的应用开发，又适合函数式设计模式Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言，它能帮助你快速提升工作效率。

本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面，从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模同时，本书着重讲解一系列开源的Python模块，诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。

此外，本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书，你将华丽变身数据分析高手。

适合儿童学习的python教材链接： 提取码：utio火遍全球的Python，名列IEEE2017编程语言排行榜首位，语言环境轻松，入门体验极佳堪称最适合初学者的编程语言Python不仅仅是世界上最流行的计算机语言之一。

也是人工智能、大数据开发的基础语言python编程冬令营–入门级，外滩教育携手佩恩教授，亚马逊最受热烈欢迎孩童编程书的笔者引领孩子进入真实的编程世界，适应8-15岁零基础孩子，8堂视频文件录播课+8天集训小班。

想要自学python，有什么好的学习方法推荐？人生苦短，我选Python！可以说这是一个人人都应该懂 Python 的时代，财务、行政人员可通过 Python 操作 Excel；新媒体运营用爬虫去进行文章搜集，做数据分析报告；编写收款提示系统，此外还可以编写游戏（开发拼图游戏、飞机大战）；用 Python 抢火车票和低价机票等。

对于零基础的小伙伴来说，如果想学编程，肯定有很多人都建议你从python开始道理很简单，因为它足够简单，而且容易上手就连现在的小学生都开始学python课程了，Python用途广泛，几乎可称为全能，逐步广泛应用于后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、自动化运维、自动化运维、大数据，Python 等领域，相信它的火热程度也还会持续升温。

当然，学习Python的方法有很多，有免费的，也有付费的，网上的的Python学习资源也有很多，书籍、文档、视频、音频等等一大堆，如果有一定的学习能力和时间管理能力，可以通过网上的免费视频资源自学入门，你如果不那么自律能合理安排自己的话，那可能。

emm…老老实实跟老师学吧就！我也会经常总结些教程，有需要的伙伴，可以关注！网上的教程也比较多，鱼龙混杂的，大家最好能找随堂的教程，这样是比较有章程的，有逻辑，对小白比较友好，算是比较好的自学方法了，当然如果再加上有技术大牛的指导，那就再完美不过了。

以下内容适合对Python有深厚的兴趣，想在数据分析方向、人工智能领域深入研究的小伙伴Python学习路线可以作以下参考：2020Python人工智能+数据分析课程大纲：第一阶段 - Python 数据科学Python 基础语法入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库Python 数据清洗数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作Python 数据可视化数据可视化基础、MLlib（RDD-Base API）机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具第二阶段 - 商业数据可视化Excel 业务分析Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 & 财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告Mysql 数据库Mysql 基础操作（一）、Mysql 基础操作（二）、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例PowerBI初级商业智能应用 （PowerQuery）、初级商业智能应用 （PowerPivot）、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例统计学基础微积分、线性代数基础、统计基础TableauTableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析SPSS客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列第三阶段 - Python 机器学习Python 统计分析数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正Python 机器学习基础机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战Python 机器学习中级线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例Python 机器学习高级集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost第四阶段 - 项目实战电商市场数据挖掘项目实战项目背景 & 业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告金融风险信用评估项目实战项目背景 & 业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新第五阶段 - 数据采集爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架第六阶段 - 企业课团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程以上就是零基础Python学习路线的所有内容，希望对大家的学习有所帮助。

最后，一点学习建议：在学习之前先给自己定一个目标规划，培养自己对编程的兴趣，在学习过程中一定要碰敲代码，学会做笔记，但不用刻意去记住这些代码，理解代码比记住代码更重要学会使用搜索引擎的能力，学会自己解决问题，除了这些要多看大牛的技术专栏，通过对比大牛认清自己的现状并及时做出调整和改变。

学编程是一个长期的过程所有各位小伙伴一定要有自己的一个长期计划，并把长期的计划分解成段目标，目标完成后给自己一定的激励，一句话，加油就完事儿了。

python要学些什么？Python是胶水语言，学习时要有所取舍对于有用python进行数据分析需求的人来说，我们至少需要学习python中的pandas，这个句子里有两个关键词，至少和pandas，先来说pandas。

什么是pandas，百度百科是这样解释的：“pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的”，虽然又出现了一个新名词“numpy”，但这并不影响我们对这句话的理解：pandas是python中用来做数据分析的一种工具。

看到这，你可能就会有疑问了，pandas是用来做数据分析的，那python就不是用来做数据分析的吗？答案是YES，python是编程语言啊，它不是专门用来分析数据的，专门用来分析数据/统计数据的工具是如SPSS这种工具。

因此pandas之于python就好比Excel里的数据分析功能之于Excel一样，你说Excel是用来做数据分析的吗？不是啊，人家Excel明明是办公软件，可以被各行各业拿来运用，又不是专属数据分析，对吧。

第二个关键词pandas说完了，再回过头来看第一个关键词，至少这个太好理解了，我们学习用Excel进行数据分析的时候，学习了其中的数据分析功能就能进行大部分的运用了，但这并不影响我们接着学习作图、函数等。

就是这个意思，pandas包只是基础的，想要深入，学习学习再学习是很有必要的。

亲爱的读者们，感谢您花时间阅读本文。如果您对本文有任何疑问或建议，请随时联系我。我非常乐意与您交流。