一、Python基础
Python是一种高级编程语言，其语法简单、易于学习。Python强大的标准库和第三方库，使得开发者能够快速开发出各种应用程序。以下是一些简单的Python代码示例。
1. Hello World!
print("Hello World!")
这是最简单的Python程序，输出"Hello World!"。print函数用于在控制台输出字符串。
2. 变量和数据类型
# 定义变量
message = "Hello World!"
# 输出变量的值
print(message)
# 数据类型
name = "Tom" # 字符串
age = 18 # 整数
height = 1.75 # 浮点数
is_male = True # 布尔值
# 输出数据类型
print(type(name)) #
print(type(age)) #
print(type(height)) #
print(type(is_male)) #
Python中的变量可以存储任意类型的数据。type函数用于查看变量的数据类型。
3. 列表和循环语句
# 列表
fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
# 循环遍历列表
for fruit in fruits:
print(fruit)
# 循环遍历数字范围
for num in range(1, 4):
print(num)
Python中的列表可以存储多个元素，可以使用for循环遍历列表或数字范围。
二、文件处理
Python可以读写各种类型的文件，包括文本、图片、音频、视频等格式。以下是一些简单的文件处理示例。
1. 读取文件内容
# 打开文件
file = open('example.txt', 'r')
# 读取文件内容
content = file.read()
# 关闭文件
file.close()
# 输出文件内容
print(content)
Python中使用open函数打开文件，可以指定读写模式。read函数用于读取文件内容。
2. 写入文件内容
# 打开文件
file = open('example.txt', 'w')
# 写入文件内容
file.write('Hello World!\n')
# 关闭文件
file.close()
Python中使用write函数写入文件内容。需要注意的是，写入字符串后需要手动添加换行符\n。
三、Web开发
Python可以用于Web开发，可以使用多种Web框架进行开发，例如Django、Flask等。以下是一个使用Flask框架的简单Web应用程序示例。
1. 安装Flask框架
pip install Flask
使用pip命令可以安装Python第三方库。
2. Web应用程序代码
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
return "Hello World!"
if __name__ == "__main__":
app.run()
使用Flask框架可以轻松开发出Web应用程序。route()函数用于设置URL路由，可以根据URL返回不同的响应内容。
3. 运行Web应用程序
python app.py
通过命令行运行Web应用程序，即可在浏览器访问http://localhost:5000/，看到"Hello World!"的响应内容。
四、机器学习
Python可以用于机器学习领域，可以使用多种Python机器学习库进行开发，例如TensorFlow、Scikit-learn等。以下是一个使用Scikit-learn库的简单机器学习示例。
1. 安装Scikit-learn库
pip install scikit-learn
使用pip命令可以安装Python第三方库。
2. 机器学习代码
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
# 使用K近邻算法进行分类
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(iris.data, iris.target)
# 预测
result = knn.predict([[6.5, 3.0, 5.5, 1.8]])
print(result)
使用Scikit-learn库可以轻松开发出机器学习模型。load_iris函数用于加载鸢尾花数据集，KNeighborsClassifier类封装了K近邻算法进行分类。
3. 运行机器学习代码
python machine_learning.py
通过命令行运行机器学习代码，可以预测出鸢尾花数据的分类结果。
