(python能干什么)(python能干什么项目)

python在数据科学中非常流行，有大量可供开发人员使用的库和框架，这些库对数据分析和机器学习都特别有用，为处理大数据提供了无数的支持，使python成为大数据最受欢迎的语言。

一、Python 环境搭建

1.1 安装 Python

安装Python最简单的方法是访问 Python 官方网站并下载相应的版本。Python 的官方网站（http://www.python.org/）提供了 Python 的 C 实现，即 CPython。

1.2 如何输出 hello world ？

1. 新打开一个记事本程序
2. 书写print('hello world!')， 注意,标点符号都是英文
3. 保存文件,文件的后缀是.py

4. 打开 cmd 窗口, 执行代码python 代码文件名

二、python 编程基础

• Python基础语法：变量,标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换、PEP8编码规范、比较/关系运算符、if判断语句语法格式、三目运算符、while语句语法格式、while 循环嵌套、break 和 continue、while 循环案例、for循环
• Python数据处理：字符串定义语法格式、字符串遍历、下标和切片、字符串常见操作、列表语法格式、列表的遍历、列表常见操作、列表嵌套、列表推导式、元组语法格式、元组操作、字典语法格式、字典常见操作、字典的遍历
• 函数：函数概念和作用、函数定义、调用、函数的参数、函数的返回值、函数的注释、函数的嵌套调用、可变和不可变类型、局部变量、全局变量、组包和拆包、引用
• 文件读写：文件的打开与关闭、文件的读写、文件、目录操作及案例、os模块文件与目录相关操作
• 异常处理：异常概念、异常捕获、异常的传递
• 模块和包：模块介绍、模块的导入、包的概念、包的导入、模块中的..all..、模块中..name..

Python 基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以飞机大战带领同学进入 Python 的编程殿堂。

三、全套大数据路线+资源

这是一套非常全面的大数据开发路线，将为大家解决以下几个问题：

• 零基础大数据先学什么，再学什么，具体的学习路线是怎样的？
• 学习过程分为几个阶段？每个阶段学习技术点是什么？
• 实战、面试要学哪些内容？大厂架构学习

路线导航：

• 开发入门：Linux入门 → MySQL数据库
• 核心基础： Hadoop
• 数仓技术： Hive数仓项目
• PB内存计算： Python入门 → Python进阶→ pyspark框架 → Hive+Spark项目

四、高效学习方法

1. 熟悉基本知识：首先熟悉Python的基本知识，包括语法、数据类型和控件结构。网上可以找到许多资源，如教程和视频课程，帮助你学习基础知识。

2. 练习写代码：你练习写代码越多，你就越熟悉这种语言。从简单的例子开始，逐步构建更复杂的程序。

3. 项目实践：做项目是一种很好的方法，可以巩固你所学的知识，并将知识应用于现实问题。从小项目开始，逐步发展到更复杂的项目。

4. 阅读书籍和教程：除了编写代码之外，阅读Python相关的书籍和教程可以帮助你加深对Python的理解。寻找详细解释概念的资源，并提供真实世界的示例。

5. 参与在线社区：参与在线社区，如论坛和讨论组，可以向他人学习并获得代码反馈。