python入門教程如下：準備材料：windows電腦、python1、這里簡單告用python軟件編寫的一個關于貨物售價折扣方面的一個計算程序，首先打開python軟件typescript有哪些東西。

2、進入python后，會出現如圖所示界面，按照圖中箭頭指示，先選擇File選項，然后在下拉菜單中選擇New file選項。3、選擇完畢后，會出現一個新的界面，如圖箭頭和紅色框指示。

4、進入這個新的界面，在里面輸入自己想編輯的程序，如圖所示是編寫的一個關于貨物售價折扣方面的一個簡單的計算程序。

5、程序輸入完畢后，按照圖中箭頭和紅色框指示，先選擇Run選項，然后在下拉菜單中選擇Run Module(注：除此方法外還可以點擊鍵盤F5)。

6、此時會在原界面出現如圖所示的字樣，這是因為編寫程序編輯好的，此時可以輸入一個數字，然后回車，又會讓輸入一個折扣，輸入完即可得出最后售價結果。

7、這里輸入的原價是10，折扣是0.2，故此系統根據編寫的程序計算除了打折后的價格為2。

新手入門需要掌握編程環境的安裝與使用、輸入及輸出語句的應用、運算表達式的使用等。具體教程如下：1、編程環境的安裝與使用。比如Python的學習一般推薦軟件自帶的IDLE，簡單好用。

、掌握輸入、輸入語句的使用。輸入語句可以讓計算機知道你通過鍵盤輸入了什么，輸出語句可以讓你知道計算機執行的結果。以輸出語句為例：其中“”里面的內容是原樣輸出，多個輸出項之間用，隔開。

示例3、掌握運算(包含計算、邏輯)表達式使用。這個主要是用+、-、*、/、()、>、=、

毫無基礎的人如何入門 Python ?

Python是一種計算機程序設計語言。你可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如非常難學的C語言，非常流行的Java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript語言等等。

那Python是一種什么語言?首先，我們普及一下編程語言的基礎知識。

用任何編程語言來開發程序，都是為了讓計算機干活，比如下載一個MP3，編寫一個文檔等等，而計算機干活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，最后都得“翻譯”成CPU可以執行的機器指令。

而不同的編程語言，干同一個活，編寫的代碼量，差距也很大。比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。所以Python是一種相當高級的語言。

你也許會問，代碼少還不好?代碼少的代價是運行速度慢，C程序運行1秒鐘，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。那是不是越低級的程序越難學，越高級的程序越簡單?

表面上來說，是的，但是，在非常高的抽象計算中，高級的Python程序設計也是非常難學的，所以，高級程序語言不等于簡單。但是，對于初學者和完成普通任務，Python語言是非常簡單易用的。

連Google都在大規模使用Python，你就不用擔心學了會沒用。用Python可以做什么?

可以做日常任務，比如自動備份你的MP3;可以做網站，很多著名的網站包括YouTube就是Python寫的;可以做網絡游戲的后臺，很多在線游戲的后臺都是Python開發的。總之就是能干很多很多事啦。

Python當然也有不能干的事情，比如寫操作系統，這個只能用C語言寫;寫手機應用，只能用Objective-C(針對iPhone)和Java(針對Android);寫3D游戲，最好用C或C++。

如果你是小白用戶，滿足以下條件：會使用電腦，但從來沒寫過程序;還記得初中數學學的方程式和一點點代數知識;想從編程小白變成專業的軟件架構師;每天能抽出一個半小時學習。可以看下面的代碼。

中小學生如何學習Python編程?

一、中小學生接觸電腦的時間很少，所以要經常操作電腦，熟悉電腦的操作，查資料，環境變量，命令行等等。二、編程需要一些英語基礎，不用很厲害，但是至少要能看懂一些簡單的互聯網開發方面的英文單詞。

三、python是膠水語言，本身語法很簡單，大部分功能都是依賴框架，但是不要以為語法簡單就忽視，基礎非常非常重要。研究好python基礎語法后，開始學習框架。

四、最好是選一個比較喜歡的框架去學習，一個一個學，貪多嚼不爛。

0基礎自學python，有入門書籍推薦下么

AlphaGo 都在使用的 Python 語言，是最接近 AI 的編程語言。

教育部考試中心近日發布了“關于全國計算機等級(NCRE)體系調整”的通知，決定自2018年3月起，在全國計算機二級考試中加入了“Python語言程序設計”科目。

9個月前，浙江省信息技術課程改革方案已經出臺，Python確定進入浙江省信息技術教材，從2018年起浙江省信息技術教材編程語言將會從vb更換為Python。

小學生都開始學Python了，天吶擼，學習Python看完這些準沒錯。

安利一波書單Python入門《Python編程快速上手——讓繁瑣工作自動化》作者： 【美】Al Sweigart(斯維加特)Python3編程從入門到實踐亞馬遜暢銷Python編程圖書本書是一本面向實踐的Python編程實用指南。

本書不僅介紹了Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。

本書的第一部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。第二部分的每一章都有一些項目程序，供讀者學習。

每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識，附錄部分提供了所有習題的解答。

《“笨辦法”學Python(第3版)》作者： 【美】Zed A. Shaw《“笨辦法”學Python(第3版)》是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。

這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟件開發的基本過程。

《“笨辦法”學Python(第3版)》結構非常簡單，共包括52個習題，其中26個覆蓋了輸入/輸出、變量和函數三個主題，另外26個覆蓋了一些比較高級的話題，如條件判斷、循環、類和對象、代碼測試及項目的實現等。

每一章的格式基本相同，以代碼習題開始，按照說明編寫代碼，運行并檢查結果，然后再做附加練習。

《Python編程初學者指南》作者： 【美】Michael Dawson《Python編程初學者指南》嘗試以輕松有趣的方式來幫助初學者掌握Python語言和編程技能。

全書共12章，每一章都會用一個完整的游戲來演示其中的關鍵知識點，并通過編寫好玩的小軟件這種方式來學習編程，引發讀者的興趣，降低學習的難度。

每章最后都會對該章的知識點進行小結，還會給出一些小練習讓讀者試試身手。作者很巧妙的將所有編程知識嵌入到了這些例子中，真正做到了寓教于樂。

《數據結構(Python語言描述)》作者： 【美】Kenneth A. Lambert(蘭伯特)在計算機科學中，數據結構是一門進階性課程，概念抽象，難度較大。Python語言的語法簡單，交互性強。

用Python來講解數據結構等主題，比C語言等實現起來更為容易，更為清晰。本書第1章簡單介紹了Python語言的基礎知識和特性。

第2章到第4章對抽象數據類型、數據結構、復雜度分析、數組和線性鏈表結構進行了詳細介紹，第5章和第6章重點介紹了面向對象設計的相關知識、第5章包括接口和實現之間的重點差異、多態以及信息隱藏等內容，第6章主要講解繼承的相關知識，第7章到第9章以棧、隊列和列表為代表，介紹了線性集合的相關知識。

第10章介紹了各種樹結構，第11章講解了集和字典的相關內容，第12章介紹了圖和圖處理算法。每章最后，還給出了復習題和案例學習，幫助讀者鞏固和思考。

像計算機科學家一樣思考Python》作者： 【美】Allen B. Downey本書按照培養讀者像計算機科學家一樣的思維方式的思路來教授Python語言編程。

全書貫穿的主體是如何思考、設計、開發的方法，而具體的編程語言，只是提供一個具體場景方便介紹的媒介。并不是一本介紹語言的書，而是一本介紹編程思想的書。

和其他編程設計語言書籍不同，它不拘泥于語言細節，而是嘗試從初學者的角度出發，用生動的示例和豐富的練習來引導讀者漸入佳境。

Python進階Python高級編程(第2版)》作者： 【波蘭】Micha? Jaworski(賈沃斯基) , 【法】Tarek Ziadé(萊德)本書基于Python 3.5版本進行講解，通過13章的內容，深度揭示了Python編程的高級技巧。

本書從Python語言及其社區的現狀開始介紹，對Python語法、命名規則、Python包的編寫、部署代碼、擴展程序開發、管理代碼、文檔編寫、測試開發、代碼優化、并發編程、設計模式等重要話題進行了全面系統化的講解。

本書適合想要進一步提高自身Python編程技能的讀者閱讀，也適合對Python編程感興趣的讀者參考學習。全書結合典型且實用的開發案例，可以幫助讀者創建高性能的、可靠且可維護的Python應用。

《Python高性能編程》作者： 【美】 戈雷利克 (Micha Gorelick) , 歐日沃爾德(Ian Ozsvald)本書共有12章，圍繞如何進行代碼優化和加快實際應用的運行速度進行詳細講解。

本書主要包含以下主題：計算機內部結構的背景知識、列表和元組、字典和集合、迭代器和生成器、矩陣和矢量計算、并發、集群和工作隊列等。最后，通過一系列真實案例展現了在應用場景中需要注意的問題。

本書適合初級和中級Python程序員、有一定Python語言基礎想要得到進階和提高的讀者閱讀《Python極客項目編程》作者： 【美】Mahesh VenkitachalamPython是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。

通過Python編程，我們能夠解決現實生活中的很多任務。本書通過14個有趣的項目，幫助和鼓勵讀者探索Python編程的世界。

全書共14章，分別介紹了通過Python編程實現的一些有趣項目，包括解析iTunes播放列表、模擬人工生命、創建ASCII碼藝術圖、照片拼接、生成三維立體圖、創建粒子模擬的煙花噴泉效果、實現立體光線投射算法，以及用Python結合Arduino和樹莓派等硬件的電子項目。

本書并不介紹Python語言的基礎知識，而是通過一系列不簡單的項目，展示如何用Python來解決各種實際問題，以及如何使用一些流行的Python庫。

《Python核心編程(第3版)》作者： 【美】Wesley Chun(衛斯理 春)本書是經典暢銷圖書《Python核心編程(第二版)》的全新升級版本，總共分為3部分。

第1部分講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網絡編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、數據庫編程、Microsoft Office編程、擴展Python等內容。

第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和服務器、CGI和WSGI相關的Web編程、Diango Web框架、云計算、高級Web服務。

第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。本書適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。

Python機器學習——預測分析核心算法》作者： 【美】Michael Bowles(鮑爾斯)在學習和研究機器學習的時候，面臨令人眼花繚亂的算法，機器學習新手往往會不知所措。

本書從算法和Python 語言實現的角度，幫助讀者認識機器學習。本書專注于兩類核心的“算法族”，即懲罰線性回歸和集成方法，并通過代碼實例來展示所討論的算法的使用原則。

全書共分為7 章，詳細討論了預測模型的兩類核心算法、預測模型的構建、懲罰線性回歸和集成方法的具體應用和實現。

《Python機器學習實踐指南》作者： 【美】Alexander T. Combs機器學習是近年來漸趨熱門的一個領域，同時Python 語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。

本書結合了機器學習和Python 語言兩個熱門的領域，通過利用兩種核心的機器學習算法來將Python 語言在數據分析方面的優勢發揮到極致。全書共有10 章。

第1 章講解了Python 機器學習的生態系統，剩余9 章介紹了眾多與 機器學習相關的算法，包括各類分類算法、數據可視化技術、推薦引擎等，主要包括機器學習在公寓、機票、IPO 市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方面的應用。

《精通Python自然語言處理》作者： 【印度】Deepti Chopra , Nisheeth Joshi , Iti Mathur自然語言處理是計算語言學和人工智能之中與人機交互相關的領域之一。

本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基于真實生活應用的項目。

全書共10章，分別涉及字符串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。

本書適合熟悉Python語言并對自然語言處理開發有一定了解和興趣的讀者閱讀參考。

Python數據科學指南》作者： 【印度】Gopi Subramanian(薩伯拉曼尼安)60多個實用的開發技巧，幫你探索Python及其強大的數據科學能力Python作為一種高級程序設計語言，憑借其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言，并成為數據科學家的首選之一。

本書詳細介紹了Python在數據科學中的應用，包括數據探索、數據分析與挖掘、機器學習、大規模機器學習等主題。

每一章都為讀者提供了足夠的數學知識和代碼示例來理解不同深度的算法功能，幫助讀者更好地掌握各個知識點。本書內容結構清晰，示例完整，無論是數據科學領域的新手，還是經驗豐富的數據科學家都將從中獲益。

《用Python寫網絡爬蟲》作者： 【澳】Richard Lawson(理查德 勞森)本書講解了如何使用Python來編寫網絡爬蟲程序，內容包括網絡爬蟲簡介，從頁面中抓取數據的三種方法，提取緩存中的數據，使用多個線程和進程來進行并發抓取，如何抓取動態頁面中的內容，與表單進行交互，處理頁面中的驗證碼問題，以及使用Scarpy和Portia來進行數據抓取，并在最后使用本書介紹的數據抓取技術對幾個真實的網站進行了抓取，旨在幫助讀者活學活用書中介紹的技術。

本書適合有一定Python編程經驗，而且對爬蟲技術感興趣的讀者閱讀。

《貝葉斯思維：統計建模的Python學習法》作者： 【美】Allen B. Downey這本書幫助那些希望用數學工具解決實際問題的人們，僅有的要求可能就是懂一點概率知識和程序設計。

而貝葉斯方法是一種常見的利用概率學知識去解決不確定性問題的數學方法，對于一個計算機專業的人士，應當熟悉其應用在諸如機器翻譯，語音識別，垃圾郵件檢測等常見的計算機問題領域。

Python自然語言處理》作者： 【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。

它研究能夠實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及所有用計算機對自然語言進行的操作。

《Python自然語言處理》是自然語言處理領域的一本實用入門指南，旨在幫助讀者學習如何編寫程序來分析書面語言。

《Python自然語言處理》基于Python編程語言以及一個名為NLTK的自然語言工具包的開源庫，但并不要求讀者有Python編程的經驗。全書共11章，按照難易程度順序編排。

第1章到第3章介紹了語言處理的基礎，講述如何使用小的Python程序分析感興趣的文本信息。第4章討論結構化程序設計，以鞏固前面幾章中介紹的編程要點。

第5章到第7章介紹語言處理的基本原理，包括標注、分類和信息提取等。第8章到第10章介紹了句子解析、句法結構識別和句意表達方法。第11章介紹了如何有效管理語言數據。

后記部分簡要討論了NLP領域的過去和未來。本書的實踐性很強，包括上百個實際可用的例子和分級練習。

可供讀者用于自學，也可以作為自然語言處理或計算語言學課程的教科書，還可以作為人工智能、文本挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。

Python數據分析》作者： 【印尼】Ivan IdrisPython是一種多范型編程語言，既適用于面向對象的應用開發，又適合函數式設計模式。

Python已經成為數據科學家進行數據分析、可視化以及機器學習的一種理想編程語言，它能幫助你快速提升工作效率。

本書將會帶領新手熟悉Python數據分析相關領域的方方面面，從數據檢索、清洗、操作、可視化、存儲到高級分析和建模。

同時，本書著重講解一系列開源的Python模塊，諸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。

此外，本書還介紹了數據可視化、信號處理、時間序列分析、數據庫、預測性分析和機器學習等主題。通過閱讀本書，你將華麗變身數據分析高手。

適合兒童學習的python教材

鏈接： 提取碼：utio火遍全球的Python，名列IEEE2017編程語言排行榜首位，語言環境輕松，入門體驗極佳。堪稱最適合初學者的編程語言。Python不僅僅是世界上最流行的計算機語言之一。

也是人工智能、大數據開發的基礎語言。python編程冬令營--入門級，外灘教育攜手佩恩教授，亞馬遜最受熱烈歡迎孩童編程書的筆者。

引領孩子進入真實的編程世界，適應8-15歲零基礎孩子，8堂視頻文件錄播課+8天集訓小班。

想要自學python，有什么好的學習方法推薦?

人生苦短，我選Python!

可以說這是一個人人都應該懂 Python 的時代，財務、行政人員可通過 Python 操作 Excel;新媒體運營用爬蟲去進行文章搜集，做數據分析報告;編寫收款提示系統，此外還可以編寫游戲(開發拼圖游戲、飛機大戰);用 Python 搶火車票和低價機票等。

對于零基礎的小伙伴來說，如果想學編程，肯定有很多人都建議你從python開始。道理很簡單，因為它足夠簡單，而且容易上手。

就連現在的小學生都開始學python課程了，Python用途廣泛，幾乎可稱為全能，逐步廣泛應用于后端開發、前端開發、爬蟲、金融量化分析、自動化運維、自動化運維、大數據，Python 等領域，相信它的火熱程度也還會持續升溫。

當然，學習Python的方法有很多，有免費的，也有付費的，網上的的Python學習資源也有很多，書籍、文檔、視頻、音頻等等一大堆，如果有一定的學習能力和時間管理能力，可以通過網上的免費視頻資源自學入門，你如果不那么自律能合理安排自己的話，那可能。

。。emm....老老實實跟老師學吧就!我也會經常總結些教程，有需要的伙伴，可以關注!

網上的教程也比較多，魚龍混雜的，大家最好能找隨堂的教程，這樣是比較有章程的，有邏輯，對小白比較友好，算是比較好的自學方法了，當然如果再加上有技術大牛的指導，那就再完美不過了。

以下內容適合對Python有深厚的興趣，想在數據分析方向、人工智能領域深入研究的小伙伴。

Python學習路線可以作以下參考：2020Python人工智能+數據分析課程大綱：第一階段 - Python 數據科學Python 基礎語法入門及環境安裝 、基本語法與數據類型、控制語句、錯誤及異常、錯誤處理方法、異常處理方法 、常用內置函數 、函數創建與使用、Python 高級特性、高級函數、Python 模塊、PythonIO 操作 、日期與時間 、類與面向對象 、Python 連接數據庫Python 數據清洗數字化 Python 模塊Numpy、數據分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高級操作Python 數據可視化數據可視化基礎、MLlib(RDD-Base API)機器學習、MatPlotlib 繪圖進階、高級繪圖工具第二階段 - 商業數據可視化Excel 業務分析Excel 基礎技能、Excel 公式函數、圖表可視化、人力 & 財務分析案例、商業數據分析方法、商業數據分析報告Mysql 數據庫Mysql 基礎操作(一)、Mysql 基礎操作(二)、Mysql 中級操作、Mysql 高級操作、電商數據處理案例PowerBI初級商業智能應用 (PowerQuery)、初級商業智能應用 (PowerPivot)、初級商業智能應用案例、存儲過程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例統計學基礎微積分、線性代數基礎、統計基礎TableauTableau 基本操作、Tableau 繪圖、Tableau 數據分析、Tableau 流量分析SPSS客戶畫像、客戶價值模型、神經網絡、決策樹、時間序列第三階段 - Python 機器學習Python 統計分析數據準備、一元線性回歸、多元線性回歸、一般 logistic 回歸、ogistic 回歸與修正Python 機器學習基礎機器學習入門、KNN 講義、模型評估方法、模型優化方法、Kmeans、DBSCAN、決策樹算法實戰Python 機器學習中級線性回歸、模型優化方法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、關聯規則、協同過濾、推薦系統案例Python 機器學習高級集成算法 - 隨機森林、集成算法 -AdaBoost、數據處理和特征工程、SVM、神經網絡、XGBoost第四階段 - 項目實戰電商市場數據挖掘項目實戰項目背景 & 業務邏輯 、指定分析策略 、方法實現與結果 、營銷活動設計及結果評價 、撰寫數據分析報告金融風險信用評估項目實戰項目背景 & 業務邏輯 、建模準備 、數據清洗 、模型訓練 、模型評估 、模型部署與更新第五階段 - 數據采集爬蟲類庫解析 、數據解析 、動態網頁提取 、驗證碼、IP 池 、多線程爬蟲 、反爬應對措施 、scrapy 框架第六階段 - 企業課團隊戶外拓展訓練 、企業合作項目課程 、管理課程 、溝通表達訓練 、職業素養課程以上就是零基礎Python學習路線的所有內容，希望對大家的學習有所幫助。

最后，一點學習建議：在學習之前先給自己定一個目標規劃，培養自己對編程的興趣，在學習過程中一定要碰敲代碼，學會做筆記，但不用刻意去記住這些代碼，理解代碼比記住代碼更重要。

學會使用搜索引擎的能力，學會自己解決問題，除了這些要多看大牛的技術專欄，通過對比大牛認清自己的現狀并及時做出調整和改變。學編程是一個長期的過程。

所有各位小伙伴一定要有自己的一個長期計劃，并把長期的計劃分解成段目標，目標完成后給自己一定的激勵，一句話，加油就完事兒了。

python要學些什么?

Python是膠水語言，學習時要有所取舍。對于有用python進行數據分析需求的人來說，我們至少需要學習python中的pandas，這個句子里有兩個關鍵詞，至少和pandas，先來說pandas。

什么是pandas，百度百科是這樣解釋的：“pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的”，雖然又出現了一個新名詞“numpy”，但這并不影響我們對這句話的理解：pandas是python中用來做數據分析的一種工具。

看到這，你可能就會有疑問了，pandas是用來做數據分析的，那python就不是用來做數據分析的嗎?

答案是YES，python是編程語言啊，它不是專門用來分析數據的，專門用來分析數據/統計數據的工具是如SPSS這種工具。

因此pandas之于python就好比Excel里的數據分析功能之于Excel一樣，你說Excel是用來做數據分析的嗎?

不是啊，人家Excel明明是辦公軟件，可以被各行各業拿來運用，又不是專屬數據分析，對吧。第二個關鍵詞pandas說完了，再回過頭來看第一個關鍵詞，至少。

這個太好理解了，我們學習用Excel進行數據分析的時候，學習了其中的數據分析功能就能進行大部分的運用了，但這并不影響我們接著學習作圖、函數等。

就是這個意思，pandas包只是基礎的，想要深入，學習學習再學習是很有必要的。