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版本:1.20
- A Byte of Python
- Copyright © 2003-2005 Swaroop C H
- 简明 Python 教程
- 《简明 Python 教程》为 "A Byte of Python" 的唯一指定简体中文译本,版权 © 2005 沈洁元
- 本书的读者
- 本书的由来
- 本书目前的状况
- 官方网站
- 约定条款
- 欢迎给我反馈
- 值得思考的一些东西
- 本书的由来
- 1. 介绍
- 简介
- Python的特色
- 概括
- 为什么不使用Perl?
- 程序员的话
- Python的特色
- 2. 安装Python
- Linux和BSD用户
- Windows®用户
- 概括
- Windows®用户
- 3. 最初的步骤
- 简介
- 使用带提示符的解释器
- 挑选一个编辑器
- 使用源文件
- 输出
- 它如何工作
- 可执行的Python程序
- 获取帮助
- 概括
- 使用带提示符的解释器
- 4. 基本概念
- 字面意义上的常量
- 数
- 字符串
- 变量
- 标识符的命名
- 数据类型
- 对象
- 输出
- 它如何工作
- 逻辑行与物理行
- 缩进
- 概括
- 数
- 5. 运算符与表达式
- 简介
- 运算符
- 运算符优先级
- 计算顺序
- 结合规律
- 表达式
- 使用表达式
- 概括
- 运算符
- 6. 控制流
- 简介
- if语句
- 使用if语句
- 它如何工作
- while语句
- 使用while语句
- for循环
- 使用for语句
- break语句
- 使用break语句
- continue语句
- 使用continue语句
- 概括
- if语句
- 7. 函数
- 简介
- 定义函数
- 函数形参
- 使用函数形参
- 局部变量
- 使用局部变量
- 使用global语句
- 默认参数值
- 使用默认参数值
- 关键参数
- 使用关键参数
- return语句
- 使用字面意义上的语句
- DocStrings
- 使用DocStrings
- 概括
- 定义函数
- 8. 模块
- 简介
- 使用sys模块
- 字节编译的.pyc文件
- from..import语句
- 模块的__name__
- 使用模块的__name__
- 制造你自己的模块
- 创建你自己的模块
- from..import
- dir()函数
- 使用dir函数
- 概括
- 使用sys模块
- 9. 数据结构
- 简介
- 列表
- 对象与类的快速入门
- 使用列表
- 元组
- 使用元组
- 元组与打印语句
- 字典
- 使用字典
- 序列
- 使用序列
- 参考
- 对象与参考
- 更多字符串的内容
- 字符串的方法
- 概括
- 列表
- 10. 解决问题——编写一个Python脚本
- 问题
- 解决方案
- 版本一
- 版本二
- 版本三
- 版本四
- 进一步优化
- 软件开发过程
- 概括
- 解决方案
- 11. 面向对象的编程
- 简介
- self
- 类
- 创建一个类
- 对象的方法
- 使用对象的方法
- __init__方法
- 使用__init__方法
- 类与对象的变量
- 使用类与对象的变量
- 继承
- 使用继承
- 概括
- self
- 12. 输入/输出
- 文件
- 使用文件
- 储存器
- 储存与取储存
- 概括
- 使用文件
- 13. 异常
- 错误
- try..except
- 处理异常
- 引发异常
- 如何引发异常
- try..finally
- 使用finally
- 概括
- try..except
- 14. Python标准库
- 简介
- sys模块
- 命令行参数
- 更多sys的内容
- os模块
- 概括
- sys模块
- 15. 更多Python的内容
- 特殊的方法
- 单语句块
- 列表综合
- 使用列表综合
- 在函数中接收元组和列表
- lambda形式
- 使用lambda形式
- exec和eval语句
- assert语句
- repr函数
- 概括
- 单语句块
- 16. 接下来学习什么?
- 图形软件
- GUI工具概括
- 探索更多内容
- 概括
- GUI工具概括
- A. 自由/开放源码软件(FLOSS)
- B. 关于本书
- 后记
- 关于作者
- 关于译者
- 关于简体中文译本
- 关于作者
- C. 修订记录
- 时间表
- 术语表
本书依照 创作公用约定(署名-非派生作品-非商业用途) 发布。
概要
无论您刚接触电脑还是一个有经验的程序员,本书都将有助您学习使用Python语言。
前言
表格
- 5.1 运算符与它们的用法
- 5.2 运算符优先级
- 15.1 一些特殊的方法
- 5.2 运算符优先级
例子
- 3.1 使用带提示符的Python解释器
- 3.2 使用源文件
- 4.1 使用变量和字面意义上的常量
- 5.1 使用表达式
- 6.1 使用if语句
- 6.2 使用while语句
- 6.3 使用for语句
- 6.4 使用break语句
- 6.5 使用continue语句
- 7.1 定义函数
- 7.2 使用函数形参
- 7.3 使用局部变量
- 7.4 使用global语句
- 7.5 使用默认参数值
- 7.6 使用关键参数
- 7.7 使用字面意义上的语句
- 7.8 使用DocStrings
- 8.1 使用sys模块
- 8.2 使用模块的__name__
- 8.3 如何创建你自己的模块
- 8.4 使用dir函数
- 9.1 使用列表
- 9.2 使用元组
- 9.3 使用元组输出
- 9.4 使用字典
- 9.5 使用序列
- 9.6 对象与参考
- 10.1 备份脚本——版本一
- 10.2 备份脚本——版本二
- 10.3 备份脚本——版本三(不工作!)
- 10.4 备份脚本——版本四
- 11.1 创建一个类
- 11.2 使用对象的方法
- 11.3 使用__init__方法
- 11.4 使用类与对象的变量
- 11.5 使用继承
- 12.1 使用文件
- 12.2 储存与取储存
- 13.1 处理异常
- 13.2 如何引发异常
- 14.1 使用sys.argv
- 15.1 使用列表综合
- 15.2 使用lambda形式
- 3.2 使用源文件

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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