Python

python基础基本知识点分享！列出来学习python所要掌握的基础知识点，涵盖基本概念、数据类型、运算符、控制流程、函数、面向对象、文件、异常处理八个部分，想要学习python的朋友可以根据这个脉络进行学习！

Python语言

特点

面向对象

数据类型丰富

功能强大的模块库

可拓展性（可嵌入性）

易读、易维护性

可移植性

集成开发环境

自带集成开发环境，IDLE

科学计算集成环境 ，Anaconda

其它集成开发环境，如PyCharm

语法

基本字符

数字字符，如0、1、2等

大小写拉丁字母：a~z，A~Z

中文字符

其他一些可打印字符，如：!@#

特殊字符，如空格符、换行符

标识符

通常使用有一定意义的标识符命名变量Day_of_year,ID_number

Python中的标识符命名规则：由大小写英文字母、汉字、数字、下划线组成；以英文字母、汉字、下划线为首字符，长度任意，大小写敏感；不能与python关键字同名。

关键字

如False，def，if， else等

对象和数据类型

Python对象

变量

变量的实质是对一个数据对象的引用。

不可变对象，一旦创建其值就不能被改变。如int、float、str、tuple等

可变对象的值可以被修改。list、dict、set等

数据类型

简单数据类型

整型 int

浮点型 float

复数 complex

布尔类型bool

序列对象

字符串str

元组tuple

列表list

其他类型

集合类型set

字典类型 dict

表达式和语句

表达式

语句

简单语句

复合语句

注释

单行注释，以#开始

多行注释，三个单引号开始，三个单引号结束三个双引号开始，三个双引号结束

赋值语句

<变量> =<表达式>

字符串

创建用""或''

输入、输出语句

输入语句，<变量>=input(<提示文本串>)

输出语句，print(value, ..., sep=' ', end='\n')

格式化输出，'格式控制串'% (值序列)

格式化函数format，“<输出字符串>”.format(参数列表)

模块和系统函数

内置模块，<函数名>（参数序列）

非内置模块

导入， import <模块名>

使用，<模块名>.<函数>(<参数>) <模块名>.<字面常量>

程序设计的一般过程

分析问题

设计算法

编写程序

调试运行

控制结构

顺序结构

选择结构

单分支，if

双分支，if、else

多分支，if、elif、else

循环结构

while循环

for循环

break与continue

模块化设计方法

模块化设计

模块是指提供特定功能的相对独立的单元，具有独立性、抽象性、互换性、灵活性等特点

函数的定义和调用

函数的定义包括函数名称、形参以及函数体，定义函数的语法如下： def 函数名( 形参列表 )： 函数体

Python的函数

参数

参数传递的实质

默认参数

可变参数

全局变量和局部变量

全局变量

局部变量

global语句声明全局变量

lambda函数

定义

lambda 参数列表: 表达式

作为高阶函数的参数

递归函数

特点

具备递归出口

每次递归调用，问题有所简化

批量数据的算法设计

序列

元组和列表

元祖

创建用()

列表

创建用[]

序列操作

联接和复制操作

索引操作

序列函数，如max，min等

逻辑判断操作，in/not in

遍历操作，for x in

集合和字典

集合

创建用{}或set()

字典

创建形式：d = {key1:value1, key2:value2,…… }，d = dict(key1=value1, key2=value2,…… )

文件

基本操作

打开文件

f=open(file, mode='r',coding=none...)

with open(file, mode=‘r’,...) as 文件对象

关闭文件

读取数据

f.read(size)

f.readline()

f.readlines()

for line in f：

数据写入到文件

Numpy数据分析模块

Numpy

NumPy Ndarray 对象

创建 ndarray

numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)

调整数组大小

ndarray.shape

reshape

创建特殊的数组

numpy.empty

numpy.zeros

numpy.ones

创建序列的函数

numpy .arrange()函数

numpy.linspace()函数

range()函数

数组的切片和迭代

numpy.nditer

NumPy计算

条件运算

统计计算

Pandas数据分析模块

Pandas

Series

创建：pd.Series(data, index)

DataFrame对象

创建：DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])

访问DataFrame对象

修改DataFrame数据