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python入门

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Python 是一种高级编程语言,具有以下特点:

  1. 简单易学:语法简单,可读性强,是适合小白的编程语言。
  2. 功能强大:拥有丰富的库,可用于完成各种任务,如画画、计算、整理东西等。
  3. 应用广泛:能用于网站开发、游戏开发、数据分析、自动化任务等领域。

其起源如下: 1989 年,Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica(CWI)开始开发 Python。1991 年,Python 的第一个公开发行版 Python 0.9.0 发布。1994 年,Python 1.0 发布,这是第一个具有稳定 API 的版本。2000 年,Python 2.0 发布,引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。2008 年,Python 3.0 发布,是重要里程碑,不完全向后兼容,引入新语法特性和改进。2020 年 1 月 1 日,Python 2 正式停止支持,社区鼓励迁移到 Python 3。2020 年,Python 3.9 发布,引入字典合并和更新操作符等新特性。

如果您想入门 Python,需要了解以下内容:

  1. Python 简介:包括 Python 的发展历史、特点与优势、应用领域。
  2. 安装与环境配置:Python 安装教程、配置环境变量、安装和使用 IDE(如 PyCharm、VSCode)。
  3. Python 基本语法:变量与数据类型、运算符、控制结构(条件判断、循环)。
  4. Python 函数与模块:函数定义与调用、参数传递、Python 模块与包。
  5. Python 数据结构:列表(List)、元组(Tuple)、集合(Set)、字典(Dictionary)。
  6. Python 面向对象编程:类与对象、封装、继承、多态、特殊方法(如__init__、str)。
  7. 常用 Python 模块:os 模块、sys 模块、datetime 模块、math 模块。
  8. 文件操作与异常处理:文件的打开、读写与关闭、异常捕捉与处理。

若希望继续精进,还需熟悉以下方面:

  1. 基本语法:了解变量命名、缩进等规则。
  2. 数据类型:熟悉字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。
  3. 控制流:掌握条件语句(if)、循环语句(for 和 while)控制程序执行流程。
  4. 函数:学会定义和调用函数,理解参数和返回值,以及作用域和命名空间。
  5. 模块和包:掌握导入模块,使用包来扩展程序功能。
  6. 面向对象编程(OOP):了解类和对象、属性和方法、继承和多态。
  7. 异常处理:理解异常,学会使用 try 和 except 语句处理错误。
  8. 文件操作:学会文件读写,处理文件与路径操作。
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References

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小白如何快速入门Python##目录1.Python简介-Python的发展历史-Python的特点与优势-Python的应用领域2.安装与环境配置-Python安装教程-配置环境变量-安装和使用IDE(如PyCharm,VSCode)3.Python基本语法-变量与数据类型-运算符-控制结构(条件判断、循环)4.Python函数与模块-函数定义与调用-参数传递-Python模块与包5.Python数据结构-列表(List)-元组(Tuple)-集合(Set)-字典(Dictionary)6.Python面向对象编程-类与对象-封装、继承、多态-特殊方法(如__init__、__str__)7.常用Python模块-os模块-sys模块-datetime模块-math模块8.文件操作与异常处理-文件的打开、读写与关闭-异常捕捉与处理9.实战项目-示例项目介绍-逐步实现项目功能-总结与优化大纲出来后,我们只需要针对每个主题进行内容补充就行,比如,我想让他简单介绍Python是什么,并限制好字数。按照这个流程,一个完整的PPT内容大概1小时就可以完成,换作以前,你至少花2到3天才能把内容建完。有了ChatGPT的加持,效率直接飞起。内容完成后,我们就可以用mindshow工具将markdown内容转换成PPT。在https://www.mindshow.fun/#/login?inviteCode=6487516注册账号登录后,我们直接把内容复制过来。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...在本份教程中,你会发现,在AI的帮助下,你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点,最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容:Python基础基本语法:了解Python的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。数据类型:熟悉Python中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for和while)来控制程序的执行流程。函数定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在Python中工作的。模块和包导入模块:学习如何导入Python标准库中的模块或者第三方库。使用包:理解如何安装和使用Python包来扩展程序的功能。面向对象编程(OOP)类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常:了解什么是异常,以及它们在Python中是如何工作的。异常处理:学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作:理解如何使用Python来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。

什么是python

作者:[木木的个人说明书](https://gida8fb9mrg.feishu.cn/wiki/GNJkwL39niyI3xkSfYWccq2bn4g)[heading1]Python是什么:[content]Python是一种高级编程语言,有简单易学、功能强大、库丰富等特点。你可以把Python想象成一个工具箱,里面有很多工具(功能),可以帮助你完成各种任务,比如画画、计算、整理东西等。[heading1]为什么使用Python:[content]环境部署简单:下载两个软件,然后点点点就安装好了简单易学:python的语法特别简单,而且可读性很强,是最适合小白的编程语言应用广泛:可以做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。[heading1]起源[content]1989年:Guido van Rossum在荷兰的Centrum Wiskunde&Informatica(CWI)开始开发Python。他希望创建一种易于学习、易于阅读且功能强大的编程语言。1991年:Python的第一个公开发行版Python 0.9.0发布,标志着Python的正式诞生。1994年:Python 1.0发布,这是Python语言的第一个具有稳定API的版本。2000年:Python 2.0发布,引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。2000年代初:Python社区开始迅速增长,Python的流行度也随之上升。2008年:Python 3.0发布,这是Python语言的一个重要里程碑,它不完全向后兼容,引入了新的语法特性和改进,以提高语言的可读性和性能。2020年1月1日:Python 2正式停止支持,社区鼓励所有用户迁移到Python 3。2020年:Python 3.9发布,引入了许多新特性,包括字典合并和更新操作符。

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python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容: BORE 框架与数据分析: 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析,数据分析是一门独立完整的学科,包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上,写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析;从方法上,算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具: 1. Excel:是最熟悉和简单的工具,写公式、Excel 宏等都属于进阶用法,能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python:有很多强大的数据分析库,如 pandas、numpy 用于数据分析,seaborn、plotly、matplotlib 用于画图,产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行,用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言:专门用于搞统计,但 Python 通常已够用。 实践:用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图: 1. 项目要求:绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图,即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集,分析数据:发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件,开始编程:包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug:发现左纵坐标数据有误,重新分析数据集并修改代码,最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt: 在特定的设置下,当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时,它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行,有 60 秒的超时限制,'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件,本次会话禁用互联网访问,不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
从零开始学习python
以下是从零开始学习 Python 的相关指导: 一、最少必要知识与学习途径 1. 掌握最少必要知识,尽快开始并度过学习过程。 2. 参考。 3. 结合 ChatGPT,不懂的地方随时提问。 二、Python 是什么 1. Python 是一种高级编程语言,具有简单易学、功能强大、库丰富等特点。 2. 可以把 Python 想象成一个拥有很多工具(功能)的工具箱,能帮助完成画画、计算、整理东西等各种任务。 三、为什么使用 Python 1. 环境部署简单,下载两个软件,然后点点点就安装好了。 2. 语法简单,可读性强,是最适合小白的编程语言。 3. 应用广泛,可用于做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。 四、Python 的起源 1. 1989 年,Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica(CWI)开始开发 Python。 2. 1991 年,Python 的第一个公开发行版 Python 0.9.0 发布,标志着 Python 正式诞生。 3. 1994 年,Python 1.0 发布,这是 Python 语言第一个具有稳定 API 的版本。 4. 2000 年,Python 2.0 发布,引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。 5. 2000 年代初,Python 社区开始迅速增长,Python 的流行度上升。 6. 2008 年,Python 3.0 发布,不完全向后兼容,引入新的语法特性和改进,以提高语言的可读性和性能。 7. 2020 年 1 月 1 日,Python 2 正式停止支持,社区鼓励用户迁移到 Python 3。 8. 2020 年,Python 3.9 发布,引入了许多新特性,包括字典合并和更新操作符。 五、深入学习的内容 1. Python 基础 基本语法:了解变量命名、缩进等规则。 数据类型:熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流:学习使用条件语句、循环语句控制程序执行流程。 2. 函数 定义和调用函数,理解参数和返回值。 了解作用域和命名空间,包括局部变量和全局变量的概念。 3. 模块和包 导入模块,学习使用 Python 标准库中的模块或第三方库。 了解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程(OOP) 类和对象:了解类的定义和实例化。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系和实现多态。 5. 异常处理 理解异常及其工作原理。 学习使用 try 和 except 语句处理程序错误。 6. 文件操作 文件读写:学习打开文件、读取和写入文件内容。 文件与路径操作:处理文件路径,列举目录下的文件。
2025-04-12
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
python环境安装
以下是 Python 环境安装的步骤: 1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。 2. 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完,核对一下: 如果有的话,会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目”。 如果没有的话,需要进行安装。 4. 安装 Python: 对于 Windows 系统,可以点击以下链接下载安装包: (有小伙伴说下载不了,可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址:https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c) 对于 Mac 系统,可以点击以下链接下载安装包: 5. 安装注意: 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后,关闭窗口,再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
2025-04-08
学习python为什么要安装pandas,juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下: 数据处理基础:pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中,如读取数据(pd.read_csv)等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境:Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境,非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码,方便查看中间结果,并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中,有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE(如 PyCharm、VS Code)中运行。 在一些实践项目中,如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等,都需要 Python 基础与环境配置,包括通过 pip 安装 pandas 库,以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
帮我写一个基于python的新能源充电桩管理平台
很抱歉,目前知识库中没有关于基于 Python 的新能源充电桩管理平台的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和思路,您可以根据实际需求进一步完善和开发。 首先,您需要确定管理平台的功能需求,例如用户注册与登录、充电桩信息管理(包括位置、状态、充电功率等)、充电订单管理、计费系统、数据分析与报表等。 在技术实现方面,您可以使用 Python 的 Web 框架,如 Django 或 Flask 来构建 Web 应用。数据库可以选择 MySQL 或 PostgreSQL 来存储相关数据。 对于充电桩的状态监测和控制,可以考虑使用物联网技术,通过传感器获取充电桩的实时状态,并通过网络将数据传输到管理平台。 在计费系统方面,需要设计合理的计费规则和算法,并确保数据的准确性和安全性。 希望以上内容能为您提供一些帮助,祝您开发顺利!
2025-03-31
有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意,本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-04-14
七天入门计划
以下是为您提供的七天入门 AI 的计划建议: 第一天: 开始接触李宏毅的生成式人工智能课程。 资源:在 B 站直接搜索《李宏毅 2024 春《生成式人工智能导论》。 第二天至第十四天: 抽空陆续花 2 周时间学完李宏毅的课程。 第五天: 研究并开始使用 Kimi。 参考资料: 。 抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态,调整自己的思考模式,在工作和生活中养成有问题问 AI 的习惯。您还可以参考公众号文章【每天问 Kimi 们 100 个问题,你就 AI 入门了】。 在学习过程中,建议做好笔记,总结所学知识和心得体会,以便更好地掌握和应用。
2025-04-13
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接: https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册:https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH (2 月 11 日更新附录)
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册
以下是为您整合的相关信息: 清华大学出品了《DeepSeek:从入门到精通》的指南,该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能,如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了其使用方法,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略等,旨在帮助用户更好地掌握这一 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接获取:https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg 。 此外,还有一些相关的更新和资料,如 2 月 11 日更新附录的清华大学 104 页 Deepseek 从入门到精通、1 月 21 日更新热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知、1 月 14 日更新爱好者交流 g 群和微信群、12 月 30 日更新案例 24,25,26 等。 同时还有关于 AI 赋能教学的课程实施流程及案例亮点等内容,如利用 AI 生成开放性问题引发深度思考、通过多维数据分析支持全面客观的判断、通过辩论提升批判性思维和表达能力等。
2025-04-11
入门:Ai绘画
以下是为您提供的 AI 绘画入门相关的资源和教程: 在“通往 AGI 之路介绍.pdf”中,有关于 AI 绘画入门的部分,包括产品工具与案例实战,开箱即用。 以下是一些 B 站的视频教程链接: 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势: 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion: 「AI 绘画」革命性技术突破: 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论: 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置,消灭奇怪的报错: 「入门 2」stable diffusion 安装教程,有手就会不折腾: 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion?: 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装?: 还有 SD 新手从 0 入门的 AI 绘画教程,包括以下章节: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教你玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet! 您可以通过以上资源进行学习,祝您在 AI 绘画领域学有所成!
2025-04-10
AI入门
以下是为您提供的 AI 入门的相关指导: 一、Python + AI 入门 在深入学习 AI 时,编程可能会让您感到困难,尤其是对于不会代码的朋友。但别担心,这里有一份 20 分钟的简明入门指南,能帮助您更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并在接下来的 20 分钟内完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 关于 Python: Python 就像哆啦 A 梦,拥有装满各种道具的标准库,遇到问题时可直接使用。若标准库道具不够,还能通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。Python 在 AI 领域被广泛使用,遍地是大哥。 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务,一是通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,直接对话即可;二是通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。 二、JavaScript 的 AI 堆栈入门 尽管当前版本是一个很好的起点,但仍在逐步完善,路线图包括: 1. 交互式 CLI 用于 createaistack,开发人员可选择自己的项目脚手架和依赖项。 2. 用于高级用例的事务性数据库(例如,在问答中保留问题、用户偏好等)。 3. 更多的向量数据库和部署平台选项。 4. 用于开源模型的轻量级微调步骤。 同时,对在创建过程中发挥重要作用的开源项目表示感谢,如 Tailwind、ai sdk、dotenv、Next.js、langchain.js 等。 三、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能及其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,有一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,您可根据兴趣选择特定模块深入学习,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。
2025-04-10