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Python的100个经典例题

1234Python基础语法Python常用库和框架Python进阶特性Python在数据分析中的应用56Python在Web开发中的应用Python在自动化运维中的应用CONTENTS目录

PART/01Python基础语法

变量定义在Python中，变量是通过赋值语句来定义的。数据类型Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、复数、字符串、列表、元组、字典和集合等。变量命名规则变量名只能包含字母、数字和下划线，且不能以数字开头。变量和数据类型

控制流语句Python中的if语句用于根据条件执行不同的代码块。if语句while循环用于在满足特定条件时重复执行一段代码。while循环for循环用于重复执行一段代码，直到满足特定条件为止。for循环

01Python函数是执行特定任务的代码块，可以重复使用。Python函数02模块是Python中组织代码的一种方式，可以将一组相关的函数和变量组合在一起。模块函数和模块

PART/02Python进阶特性

在Python中，可以使用class关键字定义类，然后通过创建类的实例来创建对象。定义类和对象面向对象编程中的继承和多态是核心特性。子类可以继承父类的属性和方法，实现代码复用。多态则允许使用不同的形式表示同一事物。继承和多态封装是将对象的属性和方法封装在类中，隐藏实现细节，只通过对象接口与外界交互。抽象则是定义抽象类和抽象方法，子类必须实现这些抽象方法才能被实例化。封装和抽象面向对象编程

异常处理是Python中用于处理运行时错误的一种机制。什么是异常处理使用try/except语句来捕获和处理异常。try/except语句finally语句用于在try/except块之后执行清理操作，无论是否发生异常。finally语句异常处理

0103文件读写文件编码Python支持多种文件编码方式，如UTF-8和GBK等，可以根据需要选择合适的编码方式。Python提供了多种文件读写方式，包括使用内置函数和打开文件对象等。02Python提供了os和pathlib等模块来处理文件路径，方便进行文件操作。文件路径文件操作

PART/03Python常用库和框架

NumPy是Python中用于处理数组和矩阵的一个库，提供了高效的多维数组对象以及一系列操作这个数组对象的函数。NumPy库介绍NumPy库主要用于数值计算，可以处理大型多维数组和矩阵，支持高级数学函数运算，提供大量的线性代数、统计计算、科学计算等函数。NumPy库的主要功能NumPy库广泛应用于数据科学、机器学习、数据分析、信号处理等领域，是Python科学计算的基础库之一。NumPy库的使用场景NumPy库的使用

Pandas数据结构Pandas提供了DataFrame和Series两种主要的数据结构，可以用来存储和操作表格型和序列型数据。Pandas库介绍Pandas是一个强大的Python数据处理库，提供了数据结构和数据分析工具，使得数据清洗、处理和分析变得更加容易。Pandas基本操作Pandas提供了丰富的数据操作功能，如数据筛选、排序、聚合、映射等，可以方便地进行数据处理和分析。Pandas库的使用

Matplotlib是一个用于Python的绘图库，可以生成各种高质量的图表和图像。Matplotlib库介绍01包括绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等，还可以进行图像处理和可视化。Matplotlib库的主要功能02通过简单的代码示例，演示如何使用Matplotlib库绘制图表和图像。Matplotlib库的使用示例03Matplotlib库的使用

PART/04Python在数据分析中的应用

Python在数据清洗方面具有强大的功能，可以处理缺失值、异常值等问题。数据清洗通过Python，可以对数据进行标准化、归一化等预处理操作，为数据分析提供更好的基础。数据预处理数据清洗和预处理

Python在数据分析中，数据可视化是一个重要的环节，通过可视化可以更好地理解数据和发现数据中的规律和趋势。Python数据分析Python有许多数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn和Plotly等，这些工具可以帮助我们快速生成各种类型的图表和图像。数据可视化工具数据可视化在各个领域都有广泛的应用，如商业分析、科研、气象预报等，通过数据可视化可以更好地展示数据和发现问题。数据可视化应用数据可视化

Python在数据分析中常用于数据分类，如使用决策树、随机森林等算法对数据进行分类。数据分类1Python中的聚类分析算法如K-means可用于将数据集划分为具有相似特征的群组。聚类分析2Python中的关联规则挖掘算法可用于发现数据集中的有趣关系，如超市篮子分析。关联规则挖掘3机器学习