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1. Python 特点

• 简洁易读：代码简洁，强制缩进（取代花括号）。
• 动态类型：变量无需声明类型（如 x = 10）。
• 跨平台：支持 Windows、Linux、macOS。
• 丰富的库：如 NumPy（科学计算）、Pandas（数据分析）、Django（Web开发）。

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2. 基础语法

(1) 变量与数据类型

a = 10           # 整数
b = 3.14         # 浮点数
c = "Hello"      # 字符串
d = True         # 布尔值
e = [1, 2, 3]    # 列表（可修改）
f = (4, 5, 6)    # 元组（不可修改）
g = {"name": "Alice"}  # 字典（键值对）

(2) 控制结构

# 条件判断
if a > 5:print("a 大于 5")
elif a == 5:print("a 等于 5")
else:print("a 小于 5")# 循环
for i in range(3):  # 输出 0,1,2print(i)while a > 0:a -= 1

(3) 函数

def add(x, y):return x + yresult = add(3, 5)  # 输出 8

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3. 常用数据结构

类型	特点	示例
列表	有序、可修改	nums = [1, 2, 3]
元组	有序、不可修改	point = (10, 20)
字典	键值对、快速查找	user = {"name": "Bob"}
集合	无序、元素唯一	s = {1, 2, 3}

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4. 模块与包

• 导入模块：

  import math
  print(math.sqrt(16))  # 4.0
  

• 安装第三方包：

  pip install requests  # 安装网络请求库
  

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5. 面向对象编程（OOP）

class Dog:def __init__(self, name):self.name = name  # 构造函数def bark(self):print(f"{self.name} 在叫！")# 创建对象
my_dog = Dog("旺财")
my_dog.bark()  # 输出 "旺财 在叫！"

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6. 文件操作

# 写入文件
with open("test.txt", "w") as f:f.write("Hello Python!")# 读取文件
with open("test.txt", "r") as f:content = f.read()print(content)  # 输出 "Hello Python!"

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7. 常用库速览

库名	用途
NumPy	高性能数值计算
Pandas	数据处理与分析
Matplotlib	数据可视化
Requests	发送HTTP请求
Flask	轻量级Web开发框架

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8. 小技巧

• 列表推导式：快速生成列表

  squares = [x**2 for x in range(5)]  # [0,1,4,9,16]
  

• 类型转换：

  num_str = "123"
  num = int(num_str)  # 字符串转整数
  

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总结

• 优势：语法简单、开发效率高、生态强大。
• 适用场景：数据分析、自动化脚本、Web开发、AI/机器学习。
• 学习建议：从写小工具开始（如文件批量重命名），逐步深入库的使用。