《程序设计语言 Python》 课件.ppt

Python：现代编程语言的瑞士军刀Python是一种功能强大且通用的编程语言，以其易于学习、易于使用和广泛的应用而闻名。它被誉为现代编程语言的瑞士军刀，因为它能够胜任各种任务，从简单的脚本编写到复杂的数据科学和机器学习项目。

课程大纲介绍Python简介与历史编程基础函数与模块面向对象编程

Python语言简介与历史1Python是一种高级、通用、解释型、面向对象编程语言，由GuidovanRossum在1991年创建。2Python的名字来源于BBC的喜剧节目“MontyPythonsFlyingCircus”。3Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁性，使其成为初学者友好的语言。

Python的发展历程11991Python0.9.0发布22000Python2.0发布，引入了垃圾回收机制和Unicode支持32010Python3.0发布，引入了许多重大改进，与Python2.x不完全兼容42020Python3.9发布，包含了许多新的功能和性能改进

GuidovanRossum：Python之父GuidovanRossum是Python的创造者，被尊称为“Python之父”。他是一位荷兰计算机科学家，在1989年开始开发Python，并一直领导Python的发展直到2018年。他以其对Python的贡献以及其对编程语言的哲学思想而闻名。

Python语言的设计哲学Python的设计哲学概括在“ZenofPython”中，可以通过在Python解释器中输入“importthis”查看。该哲学强调以下原则：优美胜于丑陋明了胜于隐晦简单胜于复杂

Python的主要特点与优势易于学习Python语法简洁易懂，更容易上手学习。可读性强Python代码注重可读性，易于维护和理解。跨平台Python可在各种操作系统上运行，包括Windows、macOS和Linux。丰富的库Python拥有庞大的标准库和第三方库，可以满足各种开发需求。

解释型语言的特性Python是一种解释型语言，这意味着代码在执行前不会被编译成机器码。解释器会逐行读取并执行Python代码。解释型语言的优点在于代码的开发速度快，易于调试，而缺点在于执行速度可能比编译型语言慢。

Python的应用领域概览数据科学数据分析、机器学习、数据可视化Web开发后端开发、框架（Django和Flask）自动化与脚本系统管理、自动化任务人工智能深度学习、自然语言处理

数据科学与机器学习Python在数据科学和机器学习领域被广泛使用。它拥有强大的库，例如NumPy、Pandas和Scikit-learn，能够处理大量数据、进行分析和构建机器学习模型。Python的易用性和丰富的库使其成为数据科学家的首选语言。

Web开发Python也被广泛用于Web开发。它拥有流行的框架，例如Django和Flask，可以简化Web应用程序的构建过程。Python的易用性和可扩展性使其成为构建各种规模Web应用程序的强大工具。

自动化与脚本编程Python是编写自动化脚本的理想语言。它可以用于自动化重复性任务，例如文件处理、数据提取和系统管理。Python的简洁语法和丰富的库使其成为高效的脚本编写工具。

人工智能与深度学习Python在人工智能和深度学习领域发挥着越来越重要的作用。它拥有TensorFlow、PyTorch和Keras等强大的库，可以构建和训练复杂的神经网络模型。Python的易用性和丰富的库使其成为人工智能和深度学习开发者的首选语言。

开发环境搭建要开始使用Python进行编程，首先需要搭建开发环境。这包括安装Python解释器、选择合适的集成开发环境（IDE）以及配置必要的库。

Python安装方法安装Python非常简单。您可以从Python官方网站下载适用于您操作系统的安装程序，并按照安装向导进行安装。

集成开发环境（IDE）选择IDE是一个集成开发环境，可以提供代码编辑、调试、测试和版本控制等功能。一些流行的PythonIDE包括：PyCharm、VSCode、SublimeText和Atom。

Anaconda环境配置Anaconda是一个Python数据科学平台，它包含了大量的科学计算库和工具，例如NumPy、Pandas和Scikit-learn。Anaconda可以帮助您轻松地安装和管理Python环境，并为数据科学和机器学习提供便捷的工具。

编程基础：变量与数据类型在Python中，变量用于存储数据。每个变