python零基础入门教程

随着人工智能 大数据的火热 Python成为了广大科学家和普通大众的学习语言。在学习Python的过程中 有很多人感到迷茫 不知道自己该从什么地方入手，下面小编为大家带来python零基础入门教程，希望对您有所帮助!

python零基础入门教程

相信大多人在学习Python之前 肯定都自己了解过这门语言，也知道Python有很多的学习方向，比如说数据采集方向(爬虫)，或者Web开发方向，也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的，所以在我们学习完成Python的基础语法之后，一定要慎重选择自己之后的进阶方向。

就像学习其他编程语言或者是学习一门外语一样 ，我们应该从Python的基础语法开始学习 ，了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数，什么是模块。类等等。总之，基础是学习以后高级开发的基石。

学习完基础之后，我们肯定要进行一些简单的联系。文件的操作是我们不二的选择，因为无论是文本文件。XML格式的文件还是Office办公系列的文件。我们统称之为文件操作。

我们在学习文件操作的时候，要学习文件的写入和读取 以及了解各种文件之间的读写不同知识点。相信在学习完成之后，对于文件的操作 大家一定会得心应手。

选择操作系统

学习任何一门语言，选择操作系统，搭建开发环境是必不可少的。学习Python，这里推荐Linux系统，在Linux平台一般都是配置好Python开发平台，安装好系统就可以写程序。如果你选择windows，就要自己下载并配置好Python开发环境。【开发环境的选择】

选择一门重视大脑学习的书籍，在这里推荐《Head First Python》，这是我看过最注重大脑学习的书籍，对于新手入门极有好处。【书籍】

仔细阅读有关Python的书籍，好记心不如烂不同，一定要做笔记，过后回顾笔记。书上给出的练习，一定要做，并且争取全部弄懂。书上有的练习代码，一定要自己调试一遍，知其所以然。【看书练习】

每天的编码必不可少，既然选择学习编程，学习Python，坚持编码应该是必须做到的。没有代码积累，要写出高质量的代码，几乎不可能。【坚持编码】

在写过不少基础代码之后，可以去各大Python相关的网站阅读别人的代码，多阅读别人的也是提高自己的编码水平的很好途径，同时，有把自己的代码分享给别人阅读，一边互相交流促进。【阅读代码分享代码】

明确学习目标

最重要的是明白学python的目的是什么，是数据挖掘还是想刷个火车票啥的，是机器学习还是搞个小脚本装下，是想成为厉害的harker还是强大的web开发者。只有明白了目的，才有学下去的动力。

环境搭建。下载并安装好python及IDE,你需要明白什么是IDE，什么是命令行等，并配置好路径及环境变量。在这里推荐大家找下免费的pycharm，风格比较舒服，但是会比较慢。

基础练习。没有编程基础的可以先过一下基础，可以找本书练，也可以在网上寻找视频练习。现在网络这么发达，应该加强在网上找答案的能力。

根据自己的目标去深耕。知识的学习都是由浅入深的，先掌握基础，再根据自己的目标去练习，才会有效果。不要三心二意，今天学十分钟爬虫，明天学5钟机器学习什么的。

不断练习，不断练习。量变到质变的过程。只有在敲代码的过程中才会遇到自己的问题，解决了就提升了。

贝叶斯思维统计建模的Python学习法

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。

可是本书实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下(二战德军坦克问题)，法律问题上(肾肿瘤的假设验证)，体育博彩领域(棕熊队和加人队NFL比赛问题)贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模，你所支持的球队有多大可能赢得冠军，在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的最大值有什么样的期望，甚至在普通的彩弹射击游戏中，拥有一些贝叶斯思维也能帮助到你提高游戏水平。

除此以外，本书在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在这些问题的解决过程中，作者还潜移默化的帮助读者形成了建模决策的方法论，建模误差和数值误差怎么取舍，怎样为具体问题建立数学模型，如何抓住问题中的主要矛盾(模型中的关键参数)，再一步一步的优化或者验证模型的有效性或者局限性。在这个意义上，这本书又是一本关于数学建模的成功样本。

Python中配置安装easy_install和pip

setuptools安装1、Python的环境变量配置好：系统属性-->高级-->环境变量-->系统变量中path中加入python的安装路径Python的库路径环境变量配置好：系统属性-->高级-->环境变量-->系统变量中path中加入pythonScripts路径2、下载setuptools，https://pypi.python.org/pypi/setuptools#files，解压到setuptools目录3、运行cmd，切换到setuptools目录，输入python setup.py install4、运行cmd，任意目录可输入：easy_install --showhelp，显示内容则说明easy_install安装成功pip安装1、下载pip，解压到pip目录2、运行cmd，切换到pip解压目录，python setup.py install3、运行cmd，任意目录可输入：pip help，显示内容则说明pip安装成功

NumPy系统是Python的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵。NumPy的功能：1、一个强大的N维数组对象Array;2、比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。NumPy下载地址：http://sourceforge.net/projects/numpy/files/

SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。与其功能相类似的软件还有MATLAB、GNU Octav和Scilab。

Matplotlib是Python的图形框架，类似MATLAB和R。绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。

SymPy是Python的数学符号计算库，用它可以进行数学公式的符号推导，其功能包括基本的算术，基本简化，一系列扩大，功能(exp, ln, sin, cos, tan, 等)，分化，整合(目前只能做很简单的积分)，基本替代，任意精度的整数和有理数，标准(Python)的浮点，基本复杂的数字和符号的限制。Sympy安装地址：

https://github.com/sympy/sympy/releasesSympy安装：使用官网exe

Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。Scikit-Learn的安装需要numpy，scipy，matplotlib等模块。Scikit-Learn中的机器学习模型非常丰富，包括SVM，决策树，GBDT，KNN等等。scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理。对于具体的机器学习问题，通常可以分为三个步骤，数据准备与预处理，模型选择与训练，模型验证与参数调优。

python学习心得

Python对电脑的配置要求如下即可：cpu i5第六代起，内存8G起，最好安装一块固态硬盘。比这个高当然更好，毕竟配置越高运行越流畅。

笔记本、台式都可以，台式同等价格配置更高，笔记本便携，可视情况自由选择。

学习路线图如同一本书的目录，有了它就可以对一门语言有宏观概念，学习起来更有针对性，这一点对零基础小白尤其重要。

接下来，就可以按照学习路线图的顺序，按图索骥，寻找教程了。注意一定要去去Python官网看看，上面很多有价值的学习资料，包括视频、开发文档等。不过很多都是英文的。

如果英文学习困难，也可以找中文视频、书籍都可以，推荐视频，更直观更有效率。但要注意仔细甄别，尽量挑选成体系的视频。可以加入几个Python学习群，参考别人都学的哪些。后续学习中有了疑难问题，也可以跟大伙讨论。