本文目录一览：
- 1、如何学习python
- 2、可以用 Python 编程语言做哪些神奇好玩的事情
- 3、Python大数据好学吗？
- 4、如何自学 Python
- 5、万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
- 6、Python简直无所不能！在电脑上如何调用手机摄像头？教你轻松搞定
如何学习python
分享Python学习路线：
第一阶段：Python基础与Linux数据库
这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段：web全栈
这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。
学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段：数据分析+人工智能
这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段：高级进阶
这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发教程开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
可以用 Python 编程语言做哪些神奇好玩的事情
机器学习,比如手写字识别,人脸识别,垃圾邮件处理等。 当然还可以画图,和matlab类似,不过是工业级的。
也许最初设计 Python 这种语言的人并没有想到今天Python 会在工业和科研上获得如此广泛的使用。著名的自由软件作者Eric Raymond 在他的文章《如何成为一名黑客》中，将Python 列为黑客应当学习的四种编程语言之一，并建议人们从Python 开始学习编程。这的确是一个中肯的建议，对于那些从来没有学习过编程或者并非计算机专业的编程学习者而言，Python 是最好的选择之一。Python 第一次学习Python，我只用了不到二十分钟的时间，站在书店里把一本教初学编程的人学习Python 的书翻了一遍。也是从那时起，我开始被这种神奇的语言吸引。 Python 可以用来开发symbian 上的东西。 易用与速度的完美结合Python 是一种用起来很方便的语言，很多初学Java 的人都会被 Java 的CLASSPATH 搞得晕头转向，花上半天的时间才搞明白原来是CLASSPATH 搞错了自己的 Hello World 才没法运行。用Python 就不会有这种问题，只要装上就能直接用。 Python 是一种脚本语言，写好了就可以直接运行，省去了编译链接的麻烦，对于需要多动手实践的初学者而言，也就是少了出错的机会。而且Python 还有一种交互的方式，如果是一段简单的小程序，连编辑器都可以省了，直接敲进去就能运行。Python 是一种清晰的语言，用缩进来表示程序的嵌套关系可谓是一种创举，把过去软性的编程风格升级为硬性的语法规定。再不需要在不同的风格间选择、再不需要为不同的风格争执。与 Perl 不同，Python 中没有各种隐晦的缩写，不需要去强记各种奇怪的符号的含义。Python 写的程序很容易懂，这是不少人的共识。Python 是一种面向对象的语言，但它的面向对象却不象C++那样强调概念，而是更注重实用。不是为了体现对概念的完整支持而把语言搞得很复杂，而是用最简单的方法让编程者能够享受到面向对象带来的好处，这正是 Python 能像 Java、C#那样吸引众多支持者的原因之一。 Python 是一种功能丰富的语言，它拥有一个强大的基本类库和数量众多的第三方扩展，使得Python 程序员无需去羡慕Java 的JDK。Python 为程序员提供了丰富的基本功能使得人们写程序时用不着一切最底层做起。说到这里，人们通常会用一种担心：脚本语言通常很慢。脚本语言从运行的速度讲的确会慢一些，但 Python 的速度却比人们想象得快很多。虽然 Python 是一种脚本语言，但实际上也可以对它进行编译，就象编译Java 程序一样将Python 程序编译为一种特殊的ByteCode，在程序运行时，执行的是ByteCode，省去了对程序文本的分析解释，速度自然提升很多。在用Java 编程是，人们崇尚一种Pure Java 的方式，除了虚拟机一切东西都用Java 编写，无论是基本的数据结构还是图形界面，而Pure Java 的SWING，却成为无数Java 应用开发者的噩梦。Python 崇尚的是实用，它的整体环境是用C 来编写的，很多基本的功能和扩展的模块都是用 C/C++来编写的，当执行这一部分代码时，它的速度就是C 的速度。用Python 编写的普通桌面程序，其启动运行速度与用C 写的程序差别不大。除了这些，通过一些第三方软件包，用Python 编写的源代码还可以以类似JIT 的方式运行，而这可以大大提高Python 代码的运行速度，针对不同类型的代码，会有2 倍至100 倍不等的速度提升。 Python 是我见到过的语言中，在易用性和速度上结合的最完美的一个，通过丧失一点点经常可以忽略不计的运行速度从而获得更高的编程效率，这就是我选择Python 的原因。把精力放在要解决的问题上选择一种合适的语言，才能让你把有限的精力放到最需要解决的问题上。不同的语言有不同的作用，C 和汇编适合编写系统软件，如果用它们来编写企业应用，恐怕没几个人能得心应手。我以前就碰到一个用汇编写数据库程序的哥，虽然最基本的功能完成了，但要增加个报表预览什么的，他就没法应付了。聪明的程序员是用合适的工具去完成任务，想找一把万能钥匙是不太可能的。Python 的自动的垃圾回收机制是高级的编程语言的一种基本特性，用拥有这一功能的语言编程，程序员们通常不用去关心内存泄漏的问题，而当我们用 C/C++写程序时，这却是最重要的需要认真考虑却又很容易出错的问题之一。数据结构是程序构成的重要部分，链表、树、图这些在用C 编程时需要仔细表达的问题在Python 中简单了很多。在Python 中，最基本的数据结构就是数组、序列和哈希表，用它们想要表达各种常见的数据结构是非常容易的。没了定义指针、分配内存的任务，编程变得有趣了。CORBA 是一种高级的软件体系结构，它是语言无关平台无关的。C++、Java 等语言都有CORBA 绑定，但与它们相比，Python 的 CORBA 绑定却容易很多，因为在程序员看来，一个 CORBA 的类和 Python 的类用起来以及实现起来并没有什么差别。没了复杂体系结构的困扰，用 Python 编写CORBA 程序也变得容易了。好钢要用在刀刃上，要想用有限的时间完成尽量多的任务，就要把各种无关的问题抛弃，而Python 恰恰提供了这种方法。跨平台又易扩展随着Linux 的不断成熟，越来越多的人转到Linux 平台上工作，软件的开发者自然就希望自己编写的软件可以在所有平台下运行。Java 一次编写处处运行的口号使它成为跨平台的开发工具的典范，但其运行速度却不被人们看好。实际上，几乎所有的著名脚本语言都是跨平台的，Python 也不例外。Python 不仅支持各种Linux/Unix 系统，还支持Windows，甚至在Palm 上都可以运行 Python 的程序。一个程序想要跨平台工作，不仅仅需要语言本身能够做到在平台之间兼容，在图形化界面的时代，还需要有能跨平台工作的 Widget。Python 不仅支持老一些的 TK，还支持新的GTK+、QT 以及wxWidget，而这些Widgets 都可以在多个平台上工作。通过它们，程序员就可以编写出漂亮的跨平台GUI 程序。Python 通常是运行在native 代码与脚本代码之间，程序员可以用 C/C++为 Python 编写各种各样的模块，这不仅可以让程序员以 Python 的方式使用系统的各种服务及用C/C++编写的优秀函数库和类库，还可以大幅度提高Python 程序的速度。用C/C++编写Python 的模块并不复杂，而且为了简化这一工作，人们还制作了不少工具用来协助这一工作。正是因为如此，现在各种常用的函数库和类库都有Python 语言的绑定，用 Python 可以做到的事情越来越多了。万能钥匙？Python 功能强大，但它却不是万能的。如果你要编写操作系统或驱动程序，很显然，Python 是做不到的。要写软件，没有哪个工具是万能的，现在之所以有那么多的编程语言，就是因为不同的语言适合做不同的事情。因此，选择适合自己的语言工具是最重要的。
Python大数据好学吗？
本人学习大数据时间不久，2年左右吧，只能从个人经验给你一点建议，希望你少走一点弯路。
首先，你说到你刚接触大数据，你要明白大数据范围超级广，你具体想要学习哪个方向呢？数据挖掘？还是机器学习深度学习？亦或nlp（自然语言处理）？（我主要学数据挖掘，呜啦啦啦）
我给所有问我大数据该怎么入门的人都会有如下建议：学好数学！学好数学！学好数学！重要的事说三遍，不然你怎么理解各种模型的构建？所以从理解算法开始，什么svn啦，knn啦，k means啦，总之各种聚类分类的算法，把它搞懂，绝对有用。
扯远了，不好意思…言归正传，回到语言的选择问题。java和python这两个语言，我给你从这几个方面解释一下：
1. python是脚本语言，无需编译，java则是需要编译的语言
2. 我在letitcode（大概是这么拼）上测试过好多次，同一个功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平时我们做项目，都是用python写个demo去测试，真正发行的版本，是用java写的
4. 许多大数据平台（如spark），都提供多种语言的接口，所以你不用担心学一种语言没处用的问题
看到了吧？python和java的地位差别在企业中就是一个低一个高，氮素！以我个人的观点来看，我还是建议你先学python。
为啥腻？我可不是要坑你，而是因为：
1. 很多java中几行的代码，python中一行就搞定，学会了python，还怕学不会java？
2. python上手快，简洁事儿少
3. （个人经验）我学数据挖掘入门是用的scikit-learn（一个python库），当时用的超爽的好吧！几分钟搞个模型出来。当然现在看来那不算什么啦，可当时真的体验很好，特有成就感。相反拿java写程序我就各种别扭，总觉得啰嗦得很
4. 其实，我觉得scala更适合大数据…linkedin后台好像就是它写的，但是我觉得scala难，再加上种种原因，一直没来得及学
以上就是我的看法。
最后给你推荐个小工具：jupyter notebook，一个在线交互式编译器，不但支持python在线编译，还支持matplotlib及各种绘图库哦！在你前期做数据清洗和特征提取的时候很有用。
如何自学 Python
其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块，免去了很多“重复造轮子”的工作，可以更快地写出东西。
我是真正零基础开始学Python的，从一开始的一窍不通，到3个月后成功搭建了一个动态网站（没有用任何框架）。相比于计算机大牛，我更加知道一个小白将会遇到什么坑，遇到哪些难点。我把我的学习过程写在下面，并附上在每个阶段的学习资料，希望对零基础的Python学习
想学习编程但不知如何开始的朋友。回答这类问题的人往往只是列出书单资源然后给出一个大致的方向。有些朋友一开始就扎入了理论学习的汪洋大海，从苦读类似《算法导论》开始，能够坚持读下来的寥寥无几，学习的积极性也被不断的挫败感消磨的所剩无几。可以加Python技术直播裙【三零四零五零七九九】 群里大佬生动的讲解可以让你思路更清晰，互动直播，遇到问题里面有大佬解答指导！
一直以来，编程对我而言是一种「黑魔法」般的存在。今年阿里月饼门，当很多人都参与到是非之争的时候，我更加着迷于程序员区区几行代码的脚本所展现出的威力，对于外行而言，这是超乎他们想象之外的某种能力——为什么我守在电脑面前盯着秒针然后拼命点击鼠标都不一定能抢到的礼物，程序员只需要提前花5分钟写3行代码就轻松搞定？
所以，我的心底深处一直都想变成这样的一位魔法师。今年的8月，刚好工作上想要开发一个基于微信的英语学习网站，借此机会，我决定好好学习一下编程。在此之前，我所有关于程序的知识仅仅来源于两部分，一是本科时期的C语言必修课，现在已经忘的一干二净，不过好歹我从中明白编程是怎么回事；第二部分是大概两年前由于工作关系学的一些Python，不过只是皮毛，现在忘的七七八八。
简单说，我的目标是建立一个网站，不过这个网站是动态的，也就是说它能识别谁登陆，然后对不同的人显示不同的内容。而当时的现实是，我完全不明白网页是如何显示出来的？譬如每个人登陆知乎的时候看到的是定制化的页面，后台是如何基于每个ID来组织出不同的页面的？所有我们看到的问题，回答，参与的评论在背后的服务器上是以一种什么样的形式存在的？又比如为什么有些页面只能在微信端打开，在电脑上就会出错？（不知道你有没有发现这一点）
当时我的心中充满了无数个类似的问号？当然如果你也是小白，一定有着同样的疑问。
好处是一开始就明确了学习的目的：Web建站。所以我的学习方案基本就是通过做项目学习，哪里不懂就解决哪里，边做边学习，不断推进。另外，由于知道很多成功的网站在用Python做服务器开发，比如知乎，所以我就自然选择了Python。
于是我就开始了我充满着挫败感和成就感的编程之路……
从8月到12月的四个月里，除去本来的工作，为了学习质量，我会保证平均每天4个小时的学习时间，周末也不例外。另外，所有的文档，问答都尽量看英文的，这可以帮你剩下大量的时间。12月13日，我做的网站上线了，3天时间大概有5000人访问了这个网站，我有时在后台看着日志，不免有些心潮喷涌，我想把自己的经验写下来，希望对于那些有心学习编程但无从下手的朋友提供一些帮助和鼓励。
现在回头看，我认为这一段时间的造轮子是提升编程能力最快的时候。比如为了写ORM，就必须去花很多时间学习SQL，去了解Python里面的metaclass，而如果用一个现成的框架，我很有可能偷懒不去关注某些细节。而不出问题还好，一旦出问题，我就只能跪。另外，造轮子迫使我在开始的时候就构思整个框架，因为我必须尽可能的考虑到所有的情况，于是就会不断的强迫自己完善知识体系，和别人的代码作对比从而改进自己的，这个过程充满了无尽的挫败感，但是得来的成就和快乐也是无可比拟的。
关于自学python
个人最大3点经验
1. 找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。
不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。我当时看的是《简明python教程》，不过这本书不是非常适合零基础初学者。
2. 去找一个实际项目练手。
我当时是因为要做一个网站，不得已要学python。这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多。所以最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目，你写一个只是自己会用的博客网站也是真实项目，关键是要核心功能完整。
3.最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议（上知乎也是个途径），然后在遇到卡壳的地方找他指点。
这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问。没人愿意帮你写作业或是回答“一搜便知”的问题。
然而，别人的经验未必能完全复制。比如我没有说的是，在自学python之前，我已在学校系统学习过其他的编程语言。
对于完全没有编程经验的初学者，在学习python的时候，面对的不仅仅是python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，比如：
· 从零开始，不知道从何入手，找了本编程教材发现第二章开始就看不懂了
· 缺少计算机基础知识，被一些教程略过的“常识性”问题卡住
· 遇到问题不知道怎么寻找解决方案
· 看懂语法之后不知道拿来做什么，学完一阵子就又忘了
· 缺少数据结构、设计模式等编程基础知识，只能写出小的程序片段
所以除了前面说的3点经验，
给编程初学者的额外建议
1、首先要有信心。虽然可能你看了几个小时也没在屏幕上打出一个三角形，或者压根儿就没能把程序运行起来。但相信我，几乎所有程序员一开始都是这么折腾过来的。
2、选择合适的教程。有些书很经典，但未必适合你，可能你写了上万行代码之后再看它会比较好。
3、写代码，然后写更多的代码。光看教程，编不出程序。从书上的例程开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。
4、除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。
5、不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。
6、学会查官方文档，用好搜索引擎和开发者社区。
万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的, || 和！。
在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，表示大于，=表示大于等于， 表示小于，=表示小于等于，!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and，or之间的优先级，其中not and or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。
字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............
Python简直无所不能！在电脑上如何调用手机摄像头？教你轻松搞定
看到标题，卧槽！Python好牛批~
实际上它真的也牛批！
兄弟们用的台式电脑现在很少装摄像头的吧，笔记本就不要说话了！
虽然电脑没有摄像头，不过万一要是想跟女朋友电脑来个视频啥的，但是咱们不是还有手机吗 ，哈哈~
我们要做一件事，首先要知道目标是啥吧，那我们要干啥，在电脑上使用手机摄像头~
小明：那么问题来了，要怎么调用手机摄像头嘞？
经过我不断的尝试，最后让我找到一个非常厉害的软件，在局域网中可以自由调用手机摄像头捕捉到的信息，哎，这不就解决了~
小明：那怎么把捕捉到的镜头，实时的显示出来嘞？
这个都是小问题，Python那么多库，分分钟就能找到合适的，使用这个库，我们就可以让我们的图像显示出来了。
我们来实际操作一下
将摄像头apk安装在手机上并开始使用，验证一下显示情况.
1、将手机和电脑连接在同一个wifi下面。
2、启动app，可以看见app中有一个链接地址。
3、将这个局域网链接地址写入浏览器的地址中，然后运行起来。
账号：admin
密码：admin
然后就可以看见如下画面：
这其实是一段视频，看见这个的话，那就说明你成功了一半。
如何来处理这段视频呢？这时候就到我们编码了。
先安装一下要用的模块，对没错，就是这个神器~
pip install opencv-python
先到图一下库，你的窗口名字命名一下，@后面换成之前获取到的app局域网地址，最后面引入视频地址，video其实也可以换成你电脑中的视频地址可以制作成一个播放器。
这样就将视频引入进来了，你可以换一个视频地址，把它变成视频播放器，然后就需要去读取引入的视频地址。
既然实时的，而且要长时间运行，那当然少不了while true。
然后终于可以正常运行了，但无法退出，绝望~
虽然这是一个bug，但是在不同场景中他就不是bug，就比如你如果将这个软件发送给你的铁汁，让他一找不到关闭窗口的办法，只能重启电脑，让你高兴一阵，那这个就不是bug。不过他会把你怎么样我就不不知道了。
那怎么解决退出的问题，那不简单，给它加一个判断~
然后就退出了，虽然退出了，但是需要做后续处理。
然后电脑调用摄像头就圆满搞定！
