学习 Python 的过程让我产生了以下改变
- 找回当初选择计算机的初心
- 开始主动学习，关注新技术
- 尝试编写程序提高重复工作的效率
- 编码侧重可读性和性能
- 分享己学知识和感悟，寻找志同道合的朋友
Python 能带给我的，同样也能带给你，于是我决定尝试写一些 Python 基础系列文章，带你入门 Python，达到能使用 Python 解决日常问题的目的。同时也希望 Python 这门语言能带给你学习和编码的快乐。
如果不是基于以上目的，那么你仍有理由学习编程，学习 Python，原因如下：
李开复老师说过：“人工智能将快速爆发，十年后 50% 的人类工作将被 AI 取代”。
华尔街的交易员，这个曾经很光鲜的职业很快消失了；未来的保安也会部分消失，因为摄像头的监控，加上一些机器人巡视，已经不需要保安了；司机可能也会消失，还包括一些非常高端的白领，比如说放射科医生，他们的看片能力不如机器人。
可以思考一下，自己的工作在十年后是否会被人工智能取代，如果会，如何才能体现自己的价值呢 ？不妨从现在起就要开始做一些机器不能做的事情，一些人机结合的事情，比如编程，它是一门技术，也是一门艺术，而且人工智能最亲近的语言就是 Python ，所有语言当中，Python 是最接近人类思维的，代码的风格也是人类可读的， 比其他语言更易学，易用。常言道：人生苦短，我用 Python。
如果你决定开始学习 Python，请继续往下看。
1. 关于版本选择
Python 目前有两个版本 Python2 和 Python3，最新版本分别是 Python2.7.15 和 Python3.7.0 。
Python2 即将停止更新，第三方的库也会全部移植到 Python3，Python3 做了更多优化，可以说 Python3 是未来，初学者可以直接选择 Python3 来学习，其实根本不用纠结学习 Python2 和 Python3，他们的语法几乎没有差别。
2. 安装 Python 环境
官方网站： www.python.org。
-
对于 linux 系统，需要从官方下载源码编译安装，假定你有 linux 系统管理经验，可自行安装，否则请换回 windows。
-
对于 windows 系统，如果操作系统是 32 位，下载 官方 32 位安装程序；如果是是 64 位，下载
官方 64 位安装程序， 当然也可以下载官方 32 位安装程序，如果下载速度太慢，请从国内镜像下载。
3. 了解 Python 的解释器
Python 是开源的，任何人，只要你够厉害，你都可以编写 Python 的解释器。
CPython：是官方版本的解释器，使用 C 语言编写，因此叫 CPython 。从官方下载的安装包安装后，我们就获得了 CPython 解释器，也是使用最广泛的解释器，本系列所有代码也都在 CPython 下执行。
IPython：不是正在意义上的解释器，仍使用 CPython，只不过加了一层外壳，使执行结果在字符界面看起来更美观，如果你喜欢交互式环境下进行数据分析，可以使用这个。CPython 用 >>> 作为提示符，而 IPython用 In [序号]: 作为提示符。
PyPy：是使用 Python 实现的 Python 解释器，提供了 JIT 编译器和 沙盒 功能，目的是做到 动态编译
因此运行速度比 CPython 要快。绝大部分 Python 代码都可以在 PyPy 下运行，但是 PyPy 和 CPython 有一些是不同的，这就导致相同的 Python 代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy 下执行，就需要了解 PyPy 和 CPython 的不同点。
Jython：是使用 Java 实现 Python 解释器，可以直接把 Python 代码编译成 Java 字节码执行。
IronPython：是运行在微软 .Net 平台上的 Python 解释器，可以直接把 Python 代码编译成 .Net 的字节码。
对于初学者，使用 CPython 已经足够，其他解释器，做到了解即可。
4. 关于开发工具选择
有很多人包括我，在最开始阶段总是纠结使用哪个工具：
- 使用 vim 还是 emacs 还是 ue ？
- 使用 eclipse 还是 pycharm ？
这里我想说的是，工具它一点都不重要，也不会特别提高你编码效率，编程，耗时的是你思考的过程，而不是写代码的过程，你完全可以使用 Python 自带的 ide 或简单的记事本编写 Python 代码，然后在命令窗口执行：
python filename.py
即可。但是如果你碰巧会某个编辑工具或 开发工具，那么就使用它好了，如果没有使用过什么开发工具，那么请选择 Pycharm 社区版本（免费），它是最好的 Python 编程工具，没有之一。
5. 从科学计算器开始
编程是将问题数据化的一个过程，数据离不开数字，Python 的数字运算规则和我们在小学初中学习的四则运算规则是一样的，即使不使用 Python 来编写复杂的程序，也可以把它当作一个强大的科学计算器。初学者可以使用 Python 来代替你的计算器，先感觉下 Python 的魅力，命令窗口输入 Python 回车后进入交互式环境，如下所示：
Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
常见的科学计算如下
>>> 2 + 2
4
>>> 50 - 5*6
20
>>> (50 - 5*6) / 4
5.0
>>> 8 / 5 # 总是返回一个浮点数
1.6
>>> 19 / 3 # 整数除法返回浮点型
6.333333333333333
>>>
>>> 19 // 3 # 整数除法返回向下取整后的结果
6
>>> 17 % 3 # ％操作符返回除法的余数
1
>>> 5 * 3 + 2.0
17.0
Python 可以使用**操作来进行幂运算：
>>> 5 ** 2 # 5 的平方
25
>>> 2 ** 7 # 2的7次方
128
在交互模式中，最后被输出的表达式结果被赋值给变量 _ 。这能使您在把Python作为一个桌面计算器使用时使后续计算更方便，例如:
>>> 1+2
3
>>> _+3
6
>>> tax = 12.5 / 100
>>> price = 100.50
>>> price * tax
12.5625
>>> price + _
113.0625
>>> round(_, 2)
113.06
Python 数字类型转换：
>>> int(1.2) #将一个浮点数据转换为整数
1
>>> int(1.6) #将一个浮点数据转换为整数
1
>>> int("4") #将一个整数字符串转换为整数
4
>>> float(2)
2.0
>>> complex(2) #将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。
(2+0j)
>>> complex(2,3) # 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式
(2+3j)
>>>
常用的数学函数如下表格所示：
| 函数 | 返回值(描述) |
|---|---|
| abs(x) | 返回数字的绝对值，如abs(-10)返回10 |
| ceil(x) | 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1)返回5 |
| exp(x) | 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1)返回2.718281828459045 |
| fabs(x) | 返回数字的绝对值，如math.fabs(-10)返回10.0 |
| floor(x) | 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回4 |
| log(x) | 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0 |
| log10(x) | 返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回2.0 |
| max(x1,x2,...) | 返回给定参数的最大值，参数可以为序列。 |
| min(x1,x2,...) | 返回给定参数的最小值，参数可以为序列。 |
| modf(x) | 返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。 |
| pow(x,y) | x**y运算后的值。 |
| round(x[,n]) | 返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数。 |
| sqrt(x) | 返回数字x的平方根。 |
7. 使用 help 方法获取 Python 的帮助
在 Python 的世界里，一切都是对象，你可以定义一个变量，在使用这个变量时，你可能需要知道它有哪些方法，你不可能记忆所有的方法，但你可以通过 help(类名/对象名) 查看其帮助信息，以便快速选用你需要的方法。
例如，定义一个字符串，我想知道 python 提供的字符串方法有哪些，可以这样做：
>>> a="hello,world,hello,python" #定义了一个字符串
>>> type(a) #查看其变量的类型
<class 'str'>
>>> help(str) #查看 str 类的帮助信息
Help on class str in module builtins:
class str(object)
| str(object='') -> str
| str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) -> str
|
| Create a new string object from the given object. If encoding or
| errors is specified, then the object must expose a data buffer
| that will be decoded using the given encoding and error handler.
| Otherwise, returns the result of object.__str__() (if defined)
| or repr(object).
| encoding defaults to sys.getdefaultencoding().
| errors defaults to 'strict'.
|
| Methods defined here:
|
| __add__(self, value, /)
| Return self+value.
|
| __contains__(self, key, /)
| Return key in self.
......
|
| rjust(...)
| S.rjust(width[, fillchar]) -> str
|
| Return S right-justified in a string of length width. Padding is
| done using the specified fill character (default is a space).
|
| rpartition(...)
| S.rpartition(sep) -> (head, sep, tail)
|
| Search for the separator sep in S, starting at the end of S, and return
| the part before it, the separator itself, and the part after it. If the
| separator is not found, return two empty strings and S.
|
| rsplit(...)
| S.rsplit(sep=None, maxsplit=-1) -> list of strings
|
| Return a list of the words in S, using sep as the
| delimiter string, starting at the end of the string and
| working to the front. If maxsplit is given, at most maxsplit
| splits are done. If sep is not specified, any whitespace string
| is a separator.
|
| rstrip(...)
| S.rstrip([chars]) -> str
|
| Return a copy of the string S with trailing whitespace removed.
| If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
|
| split(...)
| S.split(sep=None, maxsplit=-1) -> list of strings
|
| Return a list of the words in S, using sep as the
| delimiter string. If maxsplit is given, at most maxsplit
| splits are done. If sep is not specified or is None, any
| whitespace string is a separator and empty strings are
| removed from the result.
|
......
| ----------------------------------------------------------------------
| Static methods defined here:
|
| maketrans(x, y=None, z=None, /)
| Return a translation table usable for str.translate().
|
| If there is only one argument, it must be a dictionary mapping Unicode
| ordinals (integers) or characters to Unicode ordinals, strings or None.
| Character keys will be then converted to ordinals.
| If there are two arguments, they must be strings of equal length, and
-- More --
从上面的帮助信息中我们看到有个 split 方法可以分割字符串，可以返回一个列表，调用下试试看：
>>> a.split(",")
['hello', 'world', 'hello', 'python']
>>> type(a.split(","))
<class 'list'>
>>> help(list)
Help on class list in module builtins:
class list(object)
| list() -> new empty list
| list(iterable) -> new list initialized from iterable's items
|
| Methods defined here:
|
| __add__(self, value, /)
| Return self+value.
|
......
|
| append(...)
| L.append(object) -> None -- append object to end
|
| clear(...)
| L.clear() -> None -- remove all items from L
|
| copy(...)
| L.copy() -> list -- a shallow copy of L
|
| count(...)
| L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
|
| extend(...)
| L.extend(iterable) -> None -- extend list by appending elements from the iterable
|
| index(...)
| L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value.
| Raises ValueError if the value is not present.
|
| insert(...)
-- More --
这里我们看到了关于 list 这个类，Python 提供的所有方法，可以直接调用，例如统计列表中单词 hello 的个数：
>>>a="hello,world,hello,python"
>>> a.split(",").count("hello")
2
关于类中变量或方法的标识符号说明
（1）_xxx "单下划线 " 开始的成员变量叫做保护变量，意思是只有类实例和子类实例能访问到这些变量，
需通过类提供的接口进行访问；不能用'from module import *'导入。
（2）__xxx 类中的私有变量/方法名 （Python的函数也是对象，所以成员方法称为成员变量也行得通。）,
" 双下划线 " 开始的是私有成员，意思是只有类对象自己能访问，连子类对象也不能访问到这个数据。
（3）__xxx__ 系统定义名字，前后均有一个“双下划线” 代表python里特殊方法专用的标识，如__init__（）代表类的构造函数。
如果暂时看不懂可以先不理会这些，主要是学会使用 help(obj) 函数 来获取关于类的最专业的帮助信息，这里不联网也可以使用，不需要查搜索引擎，养成这个习惯，可以让你在编码过程中保持专注
7. 使用浏览器查看 Python 的帮助
如果你不喜欢在字符界面查看帮助信息，你可以使用浏览器来查看，命令如下
调用浏览器命令
浏览器界面如下所示：
使用浏览器查看 Python 的帮助文档
这里可以检索模块的帮助信息，非常方便和直观，建议你经常使用这个，而不是搜索引擎，防止某度会转移的你稀缺的注意力资源。
（完）
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