Python 3 编程入门指南 | Python 3: Fundamentals

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Python 3 编程入门指南 | Python 3: Fundamentals

采用正确的方法学习Python，开启编程之旅！

您将会学到

学习 Python 基础知识

从基础到高级的数据类型

函数式和面向对象编程

闭包和装饰器

日期和时间处理

读写文本、CSV 和 JSON 文件

发起 REST API 请求

NumPy 基础

Pandas 基础

Matplotlib 基础

要求

无需先前的 Python 知识

有解决算法问题的经验会更有帮助

你应该知道如何在你的电脑上安装应用程序

非常重要：你必须具备基本的命令提示符（Windows）或终端（Mac/Linux）的使用知识——我们用它来安装和运行 Python 和 Jupyter Notebooks

基础数学

描述

本课程概要

面向初学者 Python 开发者，本课程将为您提供关于如何用 Python 编程的基础 理解 。您的学习之旅将带您从完全的 Python 初学者成长为中级 Python 开发者，准备好应对自己的专业项目。

虽然技术上不是必需的，但任何编程语言的经验有限，以及对循环、分支等基本概念的理解将非常有帮助。

本课程将为您提供继续在 Python 开发道路上前进的坚实基础。本课程不是那种“这是我如何做的，请跟着打字”的课程——它的目标是让您理解我们将要一起编写的每一行代码，为什么编写它以及为什么它有效，从而让您能够将同样的编码技巧应用到自己的情况和问题中。

像任何一门优秀的大学课程一样，这门课程相当长，需要投入时间，不仅包括观看视频，还需要自己动手探索各种主题，尝试各种方法，并在每个部分结束时解决越来越复杂的问题。掌握一门编程语言需要一定的时间，这门课程也不例外。如果你正在寻找快速而肤浅的 Python 入门，那么这门课程可能不适合你。

非常重要 ：在尝试这门课程之前，你必须具备使用 DOS 提示符（Windows）或 shell（Linux/Mac）的基本知识。这意味着你需要知道如何在电脑上打开提示符/shell，使用 cd 导航文件结构，创建和删除目录，将文件/目录从一个位置复制到另一个位置，列出当前目录中的文件等。网上有很多 20-30 分钟的教程可以教你这些简单的基础知识。

课程概述

本课程平衡理论与实践。大多数主题都是两部分的：理论（或讲座 ）视频，我们涵盖特定主题并解释其工作原理，然后是实践（或编码 ）视频，我们将讲座内容通过实际代码应用。我强烈建议你在讲座时做笔记，并在编码视频时跟随我一起编码——这就是在线视频的美丽之处——你可以随时暂停、倒带、加速或减速！

所有课程幻灯片（超过900张！）都可以下载，如果你更喜欢这种方式而不是自己做笔记——不过我建议你自己做笔记，最好在观看相应的代码视频之后——这样你会记得更清楚！

我们使用 Jupyter notebooks 作为教授和学习 Python 的完美工具。

Jupyter notebooks 支持 Python 代码以及穿插的 markdown 文档。你会发现本课程中的每个代码视频都有一个对应的 Jupyter notebooks，在课程下载中提供，这些 notebooks 不仅重现了我们代码视频中的所有代码，而且完全注释 ，包含代码的解释，基本上是我代码视频中涵盖的内容，有时甚至更多！

所有 notebooks 和我们将要处理的数据文件，都可以在课程下载的第一部分以及 GitHub 上找到。

在每个章节的结尾 ，你将找到一套带答案的练习题 。你必须完成这些练习题，并且只有当你能够独立完成这些练习题时，才能继续下一章节。本课程的每个章节都是建立在之前章节的基础上的！

本课程大致分为三个主要部分：

Python 基础

什么是 Python

如何安装 Python

如何创建和使用虚拟环境

如何运行 Python 和 Jupyter 笔记本

基本数据类型，包括整数、浮点数、布尔值

布尔运算符

算术和比较运算符，以及运算符优先级

条件执行

循环（for 和 while）

序列类型，如列表、元组和字符串

处理序列类型（迭代、切片、操作、复制、解包）

更多关于字符串和 Unicode 的内容

字典和集合

Python 的列表、字典和集合推导式

异常和异常处理

可迭代对象和迭代器，包括生成器

编写用户定义的函数以及定义和传递参数的不同方法

Lambda 函数

Python 的一些内置函数（如 zip、sorted、min、max 和 round）

中级 Python

高阶函数（在函数中传递和返回函数）

映射（字典）

闭包

高级排序和过滤

装饰器——它们是什么，以及如何编写自己的装饰器

读写文本文件

Python 的模块和导入系统

如何处理日期和时间

如何读取和写入 CSV 文件

随机数和抽样

对 Python Math 和 Stats 模块的介绍

十进制数据类型 – 当浮点数不够精确时使用

如何编写自己的自定义类（面向对象编程）

第三方库

用于处理时区和夏令时的 pytz 库

用于解析日期/时间字符串的 dateutil 库

什么是 JSON 数据，以及如何读取和写入 JSON

什么是 REST API

如何使用 requests 库进行 HTTP/s 请求（以及如何与 REST API 交互）

NumPy 库的基础知识，用于快速数值计算

Pandas 库的基础知识，用于处理数据集（包括索引）

matplotlib 库的基础知识，用于数据绘图

此课程面向哪些人：

想要像软件工程师一样学习 Python 的初学者

想要获得 Python 语言及其生态系统的扎实基础知识的学员

掌握其他语言但新接触 Python 的软件工程师

不适用于寻找”快速轻松”Python 入门的学员