一、介绍
Python是一种通用、高级编程语言,由荷兰程序设计师Guido van Rossum于1989年发明。自90年代初以来,Python一直在不断发展,现在它被广泛用于Web开发、数据科学、人工智能、网络安全、金融等领域。
本文将带领读者从Python的基础知识开始,到逐步提升算法和软件开发技能,最终成为Python高手。
二、Python基础
1.数据类型
Python支持多种数据类型,包括整数、浮点数、布尔值、字符串、列表、元组、字典等。
count = 5
price = 29.99
is_valid = True
name = "John"
fruits = ["apple", "orange", "banana"]
person = {"name": "Mike", "age": 25}
Python还支持动态类型,即变量的数据类型不需要声明,解释器会根据赋值自动判断变量类型。
2.条件语句和循环语句
Python支持if-else条件语句和while和for循环语句。
num = 10
if num > 0:
print("Positive number")
else:
print("Negative number")
fruits = ["apple", "orange", "banana"]
for fruit in fruits:
print(fruit)
i = 0
while i < 5:
print(i)
i += 1
3.函数和模块
Python支持函数和模块的封装和调用。
def add(num1, num2):
return num1 + num2
import math
print(math.sqrt(9))
Python还支持匿名函数lambda、装饰器和生成器等高级特性。
三、数据科学
1.Numpy
Numpy是Python第三方库,用于支持大型多维数组和矩阵运算。
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[1], [2], [3]])
c = np.dot(a, b)
2.Pandas
Pandas是Python第三方库,提供了数据分析的常用工具,包括Series、DataFrame、Panel等数据结构,以及数据挖掘和清洗的函数。
import pandas as pd
data = [['Tom', 20, 'Male'], ['Sara', 25, 'Female']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Gender'])
print(df.groupby(['Gender']).size())
3.Matplotlib
Matplotlib是Python第三方库,用于绘制各种类型的图表。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]
plt.plot(x, y, 'o')
plt.show()
四、机器学习
1.Scikit-learn
Scikit-learn是Python第三方库,用于支持机器学习模型的训练和预测。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
y = [5, 8]
reg = LinearRegression().fit(X, y)
print(reg.predict([[7, 8, 9]]))
2.TensorFlow
TensorFlow是Google开源的机器学习框架,支持深度神经网络和自动微分等高级特性。
import tensorflow as tf
x = tf.Variable([0.5, 1.0])
y = tf.constant([1.5, 2.0])
loss = tf.reduce_sum(tf.square(x - y))
opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1)
train = opt.minimize(loss)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(100):
sess.run(train)
print(sess.run(x))
3.Keras
Keras是专为TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习库设计的高级神经网络API。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=1))
import numpy as np
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)
五、Web开发
1.Flask
Flask是Python第三方库,是一种微型的Web框架,支持快速构建Web应用程序。
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return 'Hello, World!'
@app.route('/index')
def index():
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run()
2.Django
Django是Python第三方库,是一种全功能Web框架,支持快速构建高性能Web应用程序。
from django.urls import path
from .views import hello
urlpatterns = [
path('', Hello.as_view(), name='hello')
]
3.Tornado
Tornado是Python第三方库,是一种非阻塞式Web框架,支持高并发和实时Web应用程序。
import tornado.web
import tornado.ioloop
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("Hello, world")
app = tornado.web.Application([(r"/", MainHandler)])
app.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
六、网络安全
1.Scapy
Scapy是Python第三方库,是一种交互式的数据包操作和分析框架,可用于网络安全测试和攻击。
from scapy.all import *
send(IP(dst="1.2.3.4")/ICMP())
2.Paramiko
Paramiko是Python第三方库,实现了SSH协议,可以远程连接服务器,执行命令和文件传输。
import paramiko
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('hostname', username='username', password='password')
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('ls')
print(stdout.readlines())
ssh.close()
3.PyCrypto
PyCrypto是Python第三方库,提供了常见的加密和解密算法,如AES、DES、RSA等。
from Crypto.Cipher import DES
key = 'abcdefgh'
des = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
text = 'encrypted message'
ciphertext = des.encrypt(text)
print(ciphertext)
plaintext = des.decrypt(ciphertext)
print(plaintext)
七、金融工程
1.Pyfolio
Pyfolio是Python第三方库,用于生成投资组合的性能分析报告,包括夏普比率、最大回撤、年化收益率等。
import pyfolio as pf
returns = pf.utils.get_symbol_rets('FB')
returns.name = 'FB'
benchmarks = pf.utils.get_symbol_rets('SPY')
benchmarks.name = 'SPY'
pf.create_returns_tear_sheet(returns, benchmark_rets=benchmarks)
2.Quandl
Quandl是Python第三方库,提供了全球各种金融数据的API接口,包括股票、指数、期货、外汇等。
import quandl
data = quandl.get("WIKI/AAPL", start_date="2017-01-01", end_date="2017-12-31")
print(data.tail())
3.Stockstats
Stockstats是Python第三方库,用于股票数据分析,提供日、周、月等不同时间周期的技术分析指标,如MA、MACD、KDJ等。
from stockstats import StockDataFrame as Sdf
import pandas_datareader.data as web
data = web.DataReader("AAPL", "yahoo", start="2017-01-01", end="2017-12-31")
stock = Sdf.retype(data)
print(stock['rsi_14'])
八、总结
Python是一种多功能、易学易用的编程语言,可以应用于数据科学、机器学习、Web开发、网络安全、金融工程等多个领域。本文介绍了Python的基础知识和各个领域的相关库,希望能够帮助读者尽快掌握Python技能,成为Python高手。