数据分析笔记07：Python编程语言介绍

数据分析笔记07：Python编程语言介绍

编程语言的本质

软件的本质是一大堆代码的集合，包括：

• 前端代码：负责视觉呈现。
• 后端代码：负责逻辑功能。
• 数据库代码：负责数据存储。

编程语言的层次

低维度语言（机器语言）：

• 机器直接识别的0和1代码。
• 汇编语言：将高级语言转换为机器码。

高维度语言（人类可读）：

• Python、Java、C++等。
• 使用人类逻辑思维编写。
• 需要通过汇编语言转换为机器码执行。

为什么选择Python

优势：

1. 简单易学：语法简单，可读性强，适合初学者。
2. 丰富的库：截至目前，PyPI上拥有超过530,000个免费第三方包。
3. 开源免费：完全免费下载和使用。
4. 数据处理能力强：由数学家发明，特别适合数据分析。
5. 高效开发：用Python几行代码就能实现Java几十行的功能。

Python的应用领域

• 数据分析与数据挖掘。
• 网络爬虫。
• 科学计算。
• 机器学习与人工智能。
• Web后端开发。

Python环境搭建

环境搭建的核心组件

1. Python解释器： 作用：将人类编写的Python代码翻译成机器能识别的0和1代码。 两种选择：

   类型	Python官方解释器	Anaconda集成解释器
   库的数量	较少，需手动安装	丰富，已预装大量库
   适用场景	精简安装	数据分析、科学计算
   优点	体积小、加载快	功能全面、开箱即用
   缺点	需要手动安装库	首次加载较慢

   推荐使用Anaconda集成解释器，特别适合数据分析学习，包含大量常用库，如NumPy、Pandas等。

2. Python编辑器（PyCharm）： 作用：提供代码编写、调试、运行的集成环境。 版本选择：

   • 专业版：支持前端Django开发，需付费。
   • 社区版：满足数据分析需求，完全免费。