今天，我们正式开始数据分析课程的基础篇，Python 基础。

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为什么是 Python 呢，在相关的开发语言调查中，使用过 Python 的开发者，大多数人都会把 Python 作为自己的主要语言。在数据分析领域，使用 Python 语言更是最多的。Python 语言语法简洁，搭建方便，而且还拥有庞大健全的第三方库供使用。比如科学计算工具库 Pandas 和 NumPy；深度学习工具 Keras 和 TensorFlow；以及机器学习工具库 Scikit-learn 等等。

总之，如果你想在数据分析、机器学习等领域做深入研究的话，那么熟练掌握 Python 语言就是最好的敲门砖。

搭建语言环境

我们首先来了解下如何安装和搭建 Python 语言环境 

Python 版本的选择

当前流行的 Python 版本有两个，2.X 和 3.X，由于 2.X 即将不再维护，所以我建议直接使用 3.X 版本作为你的主要版本。

IDE 的选择

目前市面上流行着很多的 Python 编辑器，比如 Sublime，Notebook++ 等，不过我还是推荐如下两个

PyCharm：这是一个跨平台的 Python 开发工具，不但拥有常规的调试、语法高亮，智能提示等功能外，还自带多个数据库连接器，使你在调试数据库的时候也能得心应手，不再忙于到处下载各种数据库客户端。

Jupyter：这个是一个 web 式的在线编辑器，每次运行一行代码，你都可以立即得到结果，非常方便，在代码调试阶段，用处无限。

Python 软件的安装

如果你是 Linux 或者 MacOS 操作系统，那么一般会自带 Python2.6 的版本。如果想要安装 3.X 的版本，需要自行编译安装，如果没有 Linux 操作基础的话，建议还是使用 Windows，以后有机会了，再学习 Linux 及相关操作。

如果是 Windows 操作系统，可以直接到 Python 官网下载 .exe 安装包，一路下一步即可完成安装。

Python 基础语法

Hello World

相信大家都有这种经验，学习任何一门语言时，入门的都是输出 Hello World，下面我们就来看看如何使用 Python 来输出 Hello World

print("Hello World")
sum = 1 + 2
print("sum = %d" %sum)
>>>
Hello World
sum = 3

print 函数，用来在控制台打印输出，sum = 语法是声明变量并赋值，%d 是用来做字符串替换。

数据类型和变量

列表

list1 = ["1", "2", "test"]
print(list1)
list1.append("hello")
print(lists)
>>>
['1', '2', 'test']
['1', '2', 'test', 'hello']

list 是 Python 内置的一种数据类型，是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

元组

tuple1 = ("zhangsan", "lisi")
print(tuple1[0])
>>>
zhangsan

tuple 和 list 非常类似，但是 tuple 一旦初始化就不能修改。

字典

dict1 = {"name1": "zhangsan", "name2": "lisi", "name3": "wangwu"}
dict1["name1"]
>>>
'zhangsan'

Python 内置了字典：dict 全称 dictionary，在其他语言中也称为 map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。

集合

s = set([1, 2, 3])
print(s)
>>>
{1, 2, 3}

set 和 dict 类似，也是一组 key 的集合，但不存储 value。由于 key 不能重复，所以，在 set 中，没有重复的 key。

变量

变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的，只是在计算机程序中，变量不仅可以是数字，还可以是任意数据类型。

a = 1
a = 3
print(a)
>>>
3

条件判断

age = 30
if age >= 18:
    print('your age is', age)
    print('good')
else:
    Print('your are not belong here')
>>>
your age is 30
good

if ... else... 是非常经典的条件判断语句，if 后面接条件表达式，如果成立，则执行下面的语句，否则执行 else 后面的语句。同时还要注意，Python 语言是采用代码缩进的方式来判断代码块的，一般是四个空格或者一个 tab，两者不要混用。

循环语句

names = {"zhangsan", "lisi", "wangwu"}
for name in names:
    print(name)
>>>
lisi
zhangsan
wangwu

names 是一个集合，为可迭代对象，使用 for 循环，name 会依次被赋值给 names 中的元素值。

sum = 0
n = 99
while n > 0:
    sum = sum + n
    n = n - 2
print(sum)
>>>
2500

在循环内部变量 n 不断自减，直到变为-1时，不再满足 while 条件，循环退出。

高级特性

切片

L = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliu']
print(L[1])
print(L[1:3])
>>>
lisi
['lisi', 'wangwu']

Python 中，下标都是从 0 开始的，且都是左闭右开区间

迭代

对于列表、元组和字典，都是可迭代对象，可以使用 for 来进行迭代取值

L = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhaoliu']
D = {"zhangsan":1, "lisi": 2, "wangwu": 3, "zhaoliu": 4}
for l in L:
    print(l)
print('\n')
for k,v in D.items():
    print("键:", k, ",", "值", v)
>>>
zhangsan
lisi
wangwu
zhaoliu

键: zhangsan , 值 1
键: lisi , 值 2
键: wangwu , 值 3
键: zhaoliu , 值 4

对于字典，使用 items()，可是同时遍历键值对

函数

调用函数

Python 内置了很多有用的函数，我们可以直接调用

>>> abs(100)
100
>>> abs(-20)
20
>>> abs(12.34)
12.34
>>> max(1, 2)
2
>>> max(2, 3, 1, -5)
3

在调用函数时，如果传入的参数有问题，程序会抛出异常。
这里包含了 Python 中所有的内置函数：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html

定义函数

在 Python 中，定义一个函数要使用 def 语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用 return 语句返回。

def add(num1, num2):
    return num1 + num2

result = add(1,2)
print(result)

>>>
3

在代码中，定义了一个叫做 add 的函数，它会接收两个参数，并且会返回他们之和。函数定义之后，可以使用函数名称后面跟()来调用，如果函数有返回值，可以赋给一个变量来接收。

模块

调用模块

Python 本身就内置了很多非常有用的模块，只要安装完毕，这些模块就可以立刻使用。

import time

def sayTime():
    now = time.time()
    return now

nowtime = sayTime()
print(nowtime)
>>>
1566550687.642805

使用 import 来导入模块，之后就可以调用该模块为我们提供的各种方法变量等。

模块说白了就是一组工具的集合，我们当然可以自己编写一些工具，然后组成自己的模块，供后面编程使用。

我们自己编写模块，一般目录结构如下

mytest
├─ __init__.py
├─ test1.py
└─ test2.py

现在我们就可以在其他的文件中引用并调用这两个 test 工具文件了

import mytest

mytest.test1

你应该注意到了 init.py 文件，这个文件可以是空文件，包含了 init.py 文件的文件夹就是一个”包“（Package）。如果我们需要像上面那样引用文件，就必须包含 init.py 文件。

安装第三方模块

在 Python 中，安装第三方模块，是通过包管理工具 pip 完成的。

一般来说，第三方库都会在 Python 官方的 pypi.python.org 网站注册，要安装一个第三方库，必须先知道该库的名称，可以在官网或者 pypi 上搜索，比如 Pillow 的名称叫 Pillow，因此，安装 Pillow 的命令就是：

pip install Pillow

面向对象编程

类和实例

面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如 Student 类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都会拥有类所提供的方法，但各自的数据可能不同，也可能各自定义不同的方法。

在 Python 中，使用 class 关键字来定义类

class Student(object):
    pass

定义好类之后，就可以实例化该类了

zhangsan = Student()
zhangsan.age = 20
print(Student)
print(zhangsan)
print(zhangsan.age)
>>>

<__main__.Student object at 0x00EA7350>
20

此时，变量 zhangsan 就是类 Student 的一个实例了。同时我们还给 zhangsan 绑定了一个属性 age 并赋值。

请谨记面向对象三大基本要素：抽象，封装，继承。如果你当前对这些还没有太多的概念的话，也不要紧，你可以在后面的学习中慢慢体会。

IO 编程

读取文件，是后面要经常用到的操作，在 Python 中，使用 open 函数可以非常方便的打开一个文件

f = open('/Users/tanxin/test.txt', 'r')
f.read()
f.close()

标示符 'r' 表示读，这样，我们就成功地打开了一个文件，然后使用 read 函数来读取文件内容，最后用 close 来关闭文件。
文件使用完毕后必须关闭，因为文件对象会占用操作系统的资源，并且操作系统同一时间能打开的文件数量也是有限的

使用 with 来方便的打开文件

with open('/Users/tanxin/test.txt', 'r') as f:
    print(f.read())

with 语句帮助我们完成了 close 的过程

文件读取还有 readline() 和 readlins() 两个函数。readline() 一次读取一行数据，readlines() 一次读取所有内容并按行返回一个列表。

正则表达式

正则表达式是一个很大的学科，其中的内容是完全可以单独写满一本书的，我们这里只做些简单的介绍。

Python 中提供了 re 模块来做正则

import re
str1 = "010-56765"
res = re.match(r'(\d{3})-(\d{5})', str1)
print(res)
print(res.group(0))
print(res.group(1))
print(res.group(2))
>>>

010-56765
010
56765

match() 方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个 Match 对象，否则返回 None
配合 group 方法，可以有效的提取出字字符串。

requests 库简介

requests 库，是一个非常常用的 HTTP 网络请求库，后面的爬虫课程，我们会大量的使用它。

import requests

r = requests.get('https://www.baidu.com')
r = requests.post('http://test.com/post', data = {'key':'value'})

payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.get("http://test.com/get", params=payload)

此时的 r 是一个 response 对象，我们可以从中获取到相关信息

r.text  # 获取响应内容
r.content  # 以字节的方式读取响应信息
response.encoding = "utf-8"  # 改变其编码 
html = response.text  # 获得网页内容 
binary__content = response.content  # 获得二进制数据 
raw = requests.get(url, stream=True)  # 获得原始响应内容 
headers = {'user-agent': 'my-test/0.1.1'}  # 定制请求头 
r = requests.get(url, headers=headers) 
cookies = {"cookie": "# your cookie"}  # cookie 的使用 
r = requests.get(url, cookies=cookies)

这里只是简单介绍了 Python 的语法，如果要深入学习，你还需要花费更多的精力。不过世上无难事，只怕肯攀登。不要一直停留在入门的阶段，平时多找些刷题的网站，比如 Leetcode，online Judge 等等，在刷题的同时，更能锻炼自己的编程思维和算法能力。

总结

本节课我们知道 Python 作为数据分析领域最主流的语言，掌握它是必备的技能。同时还了解了 Python 的一些基本语法，相信你一定体会到了它的简洁之处。下面就是练习，练习，再练习了。俗话说，熟能生巧，巧后达精。我们只有把 Python 这个工具完全掌握熟练，在进行数据分析的时候，就会事半功倍了。

练习题

第一题：定义一个函数，求解 1 到 99 之和，再以面向对象的思维，定义一个类，使得调用该类的方法来计算数字之和。

第二题：尝试用 requests 库获取某个网站的响应信息

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