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Python学习，从安装，到简单应用
前言
Python作为胶水语言在web开发，数据分析，网络爬虫等方向有着广泛的应用
一、Python入门
相关基础语法直接使用相关测试代码
Python编译器版本使用3以后，安装参考其他教程，此处不展开。
主要介绍Python一些基础语法，如：字符串，字典，元组，列表使用，方法（函数），循环，类
测试代码：
import statistics
import requests
print("hello world")
print((2**3))val_test = "calulate success"print(val_test.upper())
print(val_test.isupper())
print(val_test.islower())
# 制表符 换行符
print("country:\n\t CHN \n\t USA")#列表
annimals = ["tiger","dog","puma"]
print(annimals)
print(annimals[0].title())
# del annimals[0]
new_annimals = annimals.pop(1 )
print(new_annimals)
#for 迭代
for animal in annimals:print(animal+" is bargining")
#函数
def dsfunc(point="AAA"):a=1b=2c=a+bprint("hello world"+str(c)+point)return cprint(dsfunc("DMAIC"))
#元组 + 字典
dict_car = {("tom","NewYork"):"Spider",("White","NewMexico"): "Cooker"}
print(dict_car)
dict_car[("White","NewMexico")]="Cancer"
print(dict_car)#数学计算引入包 statistics
median_data = statistics.median([2,3,5,8,99,8,7,55])
print("中位数： ",median_data)
#多行字符串
contentDS = """
1. 基础语法
2. 网络编程与文件操作
3. 其他补充
4. 爬虫
5. <其他>"""
print("contentDS: ",contentDS)pascal = -5
if pascal>0:print("pascal>0")
elif pascal==0:print("pascal=0")
else:print("pascal < 0")
效果如下：
hello world
8
CALULATE SUCCESS
False
True
country:
CHN
USA
['tiger', 'dog', 'puma']
Tiger
dog
tiger is bargining
puma is bargining
hello world3DMAIC
3
{('tom', 'NewYork'): 'Spider', ('White', 'NewMexico'): 'Cooker'}
{('tom', 'NewYork'): 'Spider', ('White', 'NewMexico'): 'Cancer'}
中位数： 7.5
contentDS:
1. 基础语法
2. 网络编程与文件操作
3. 其他补充
4. 爬虫
5. <其他>
pascal < 0
Python中，没有使用花括号定义代码域，使用冒号代表以下为类似代码域内容 定义与使用类 ：
class Dog:def __init__(self,name,age):self.name=nameself.age=agedef bargin(self):self.name="bargin Dog"print(self.name + " is barging")mydog = Dog("white",18)mydog.bargin()二、应用
1.爬虫
简单实现代码如下（示例）：
import requests
# 此处隐藏掉了对应的地址
url ="********"
response = requests.get(url)
response.encoding = 'utf-8'
codeVideo = response.status_code
# open("F:\\temp\\BBB.mp4","wb").write(response.content)其中URL地址被隐藏，在对应网页检查网页或者按下F12后通过网络（NetWork）使用媒体（media）中的头信息获取，如图：
需要注意的是，一些主流视频平台都有反爬机制，这个案例仅做参考。
2.数据分析
数据分析基础入门：
对业务深入理解；对数据分析不止停留在工具上，要深度融合业务达到深入思考后的关键信息用于决策；多思考，多实践培养数据敏感性，对业务提供合理发展建议；业务/技术/算法 都需要一定基础。
对待临时需求，需要追根寻底，建立模型
专题分析最能体现分析师业务价值，要形成自己的方法论建立模型，才能看到本质避免过多临时取数工作。
需求解读过程要贯穿整个数据分析过程，逻辑树建立，SQL提数要尽可能避免过多临时要求。
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。