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Python语言入门教程(实用版)详情
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- Python Programming Tutorial - 1 - Installing Python
- Python Programming Tutorial - 3 - Variables
- Python Programming Tutorial - 4 - Modules and Functions
- Python Programming Tutorial - 5 - How to Save Your Programs
- Python Programming Tutorial - 6 - Strings
- Python Programming Tutorial - 7 - More on Strings
- Python Programming Tutorial - 8 - Raw Input
- Python Programming Tutorial - 9 - Sequences and Lists
- Python Programming Tutorial - 10 - Slicing
- Python Programming Tutorial - 11 - Editing Sequences
- Python Programming Tutorial - 12 - More List Functions
- Python Programming Tutorial - 13 - Slicing Lists
- Python Programming Tutorial - 14 - Intro to Methods
- Python Programming Tutorial - 15 - More Methods
- Python Programming Tutorial - 16 - Sort and Tuples
- Python Programming Tutorial - 17 - Strings n Stuff
- Python Programming Tutorial - 18 - Cool String Methods
- Python Programming Tutorial - 19 - Dictionary
- Python Programming Tutorial - 20 - If Statement
- Python Programming Tutorial - 21 - else and elif
- Python Programming Tutorial - 22 - Nesting Statements
- Python Programming Tutorial - 23 - Comparison Operators
- Python Programming Tutorial - 24 - And and Or
- Python Programming Tutorial - 25 - For and While Loops
- Python Programming Tutorial - 26 - Infinite Loops and Break
- Python Programming Tutorial - 27 - Building Functions
- Python Programming Tutorial - 28 - Default Parameters
- Python Programming Tutorial - 29 - Multiple Parameters
- Python Programming Tutorial - 30 - Parameter Types
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,也是一种功能强大而完善的通用型语言。它具有非常清晰的语法特点,适用于多种操作系统。第一视频教程提供的这部Python语言入门教程是一部内容丰富,结构清晰的实用教程,透过这部教程大家可以全面掌握Python语言实用知识。
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今,它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程。Python[1]已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。自从2004年以后,python的使用率是呈线性增长。
由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程。例如麻省理工学院的计算机科学及编程导论课程就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口,例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了,例如如下3个十分经典的科学计算扩展库:NumPy、SciPy和matplotlib,它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表,甚至开发科学计算应用程序。
说起科学计算,首先会被提到的可能是MATLAB。然而除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱还无法替代之外,MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。和MATLAB相比,用Python做科学计算有如下优点:首先,MATLAB是一款商用软件,并且价格不菲。而Python完全免费,众多开源的科学计算库都提供了Python的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python及其绝大多数扩展库。其次,与MATLAB相比,Python是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用户编写出更易读、易维护的代码。最后,MATLAB主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域,也经常会遇到文件管理、界面设计、网络通信等各种需求。而Python有着丰富的扩展库,可以轻易完成各种高级任务,开发者可以用Python实现完整应用程序所需的各种功能。
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