下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
Python是由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于 1989 年年底、1990 年年初设计的编程语言。
作为ABC语言的替代品，Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言。随着版本的不断更新和语言新功能的添加，其逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C＋＋或者其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
Python从 2021 年年初TIOBE指数的第 3 位开始，热度不断上升。在 2022 年年初，其把原来分别位居前两名的C和Java甩在了后面，跃升到了TIOBE指数第一名，领先其他语言 1％以上，Python已成多个领域的编程实战语言。
（1）Python优点
①简单易学、易读易维护。
Python是一种代表简单主义思想的语言，阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。Python风格清晰划一、强制缩进。
②可扩展性、可移植性。
Python的可扩充性很强，除了核心语言，还提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C＋＋、Cython来编写扩充模块。Python编译器也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。人们可以把Python嵌入C ／ C＋＋程序，从而向程序用户提供脚本功能。
③免费、开源。
Python是开放源码软件之一。使用者可以自由地拷贝、阅读它的源代码，对它做改动，把它的一部分用于新的自由软件中。
④资源丰富，功能齐全。
Python标准库很庞大，它可以帮助人们处理各种工作。除了标准库以外，它还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等。Python中有MATLAB的大部分常用功能相应的扩展库。
⑤高层语言、解释性语言。
人们使用Python语言编写程序时无需考虑如何管理程序使用的内存等的底层细节。一个用编译性语言比如C或C＋＋写的程序，需要从源文件转换到一个计算机使用的语言（二进制代码，即 0 和 1），而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序。
⑥面向对象。
Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
（2）Python常用的库（见图 3－2）
图3－2 Python常用的库
（1）基本规则
①严格区分大小写。Python标识符英文字母是严格区分大小写的，即同一单词大小写不同代表不同的对象。
②必须用英文标点符号。Python语句中所使用的标点符号，必须是英文状态的标点符号，不能是中文状态的。
③多条语句分号分隔。Python可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用分号（；）分割。
④不能混用单双引号。字符串可以使用单引号或双引号括起来，但开头和结尾不能使用不同的符号，即不能混用单引号和双引号。
⑤严格缩进。Python语句需要使用缩进来编写模块。缩进的空白数量是可变的，但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量，这个必须严格执行，否则会报错。
number、Number、NUMBER三个变量名代表着三个完全不同的独立的变量。
正确示例：
错误示例：
●多行语句
Python通常是一行写完一条语句，但如果语句很长，我们可以使用反斜杠＼来实现多行语句。
在［］，｛｝，或（）中的多行语句，不需要使用反斜杠＼
示例：
●空行
函数之间或类的方法之间用空行分隔，表示一段新的代码的开始。类和函数入口之间也用一行空行分隔，以突出函数入口的开始。
空行与代码缩进不同，空行并不是Python语法的一部分。书写时不插入空行，Python解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码，便于日后代码的维护或重构。
记住：空行也是程序代码的一部分
●Python标识符（变量、函数、类、模块及其他对象的名称）可以由英文字母、下划线及数字组成，但是不能以数字开头，不能包含空格、＠、％、＄等特殊字符，不能与Python关键字（即在Python中代表一定功能的专用词）相同。
正确示例：
错误示例：
●Python语言中，以下划线开头的标识符有特殊含义，除非特定场景需要，应避免使用以下划线开头的标识符。
例如以单下划线开头的标识符（如＿width），表示不能直接访问的类属性，其无法通过from．．．import∗的方式导入；以双下划线开头的标识符（如＿＿add）表示类的私有成员；以双下划线作为开头和结尾的标识符（如＿＿init＿＿），是专用标识符。
（2）Python的标准数据类型
①数字（Number）：Python中的数字有整型、浮点型、布尔型和复数四种类型。
int：整型。
整型即整数，包含正整数，负整数和 0，整型小数点后无值。
如：－1、－2、0、1、2
float：浮点型。
浮点型由小数部分和整数部分组成，小数点后有值，即使是整数，也会以“．0”显示小数位。
如：1.23、1.0
bool：布尔型。
布尔型即是和否的判断。在数字运算中，我们可用“1”表示True，用“0”表示False。如：True、False。
complex：复数。
复数由实数部分和虚数部分构成，我们可以用a ＋ bj，或者complex（a，b）表示，复数的实部a和虚部b都是浮点型。
如：1.1 ＋ 2.2j
②字符串（String）：字符串是由一个个字符组成的。
指定字符串需要用引号括起来，Python中单引号＇和双引号＂使用完全相同。使用三引号（＇＇＇或＂＂＂）可以指定一个多行字符串。
如：x ＝＇HELLO！＇
③列表（List）：列表是Python中使用最频繁的数据类型。
列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同，它支持数字、字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。
列表是写在方括号［］之间、用逗号分隔开的元素列表。
如：list ＝ ［＇abcd＇，786，2.23，‘hello＇，70.2 ］
④元组（Tuple）：Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。
元组使用小括号（），列表使用方括号［］。
元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。
如：tup1 ＝（＇Google＇，‘Baidu＇，1997，2000）
⑤字典（Dictionary）：字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。
字典的每个键值（key ＝ ＞value）对用冒号（：）分割，每个对之间用逗号（，）分割，整个字典包括在大括号｛｝中。
如：d ＝ ｛key1：value1，key2：value2，key3：value3 ｝
⑥集合（set）：集合是一个无序的不重复元素序列。
我们可以使用大括号｛｝或者set（）函数创建集合。注意：创建一个空集合必须用set（）而不是｛｝，因为｛｝是用来创建一个空字典。
如：parame ＝ ｛value01，value02，．．．｝或者set（value）
（1）Python关键字（见表 3－1）
表 3－1 Python关键字
表3－1（续）
注：print函数默认是换行输出的，如果要实现不换行，则需要在末尾加上end ＝ ＂＂。
（2）任务实战
①print输出。
输出：print
print（要输出的对象）
内容写在一个print语句中，并在要输出的多个对象中间用逗号（，）分割。
除了使用多个print语句实现换行输出，还可以使用转义符号“＼n”，或者使用三引号实现。
示例：
输出对象类型：print ＋type
Print（type（要输出类型的对象））
示例：
输出：
②数据类型转换。
Python数据类型转换：将数据类型作为函数名即可实现数据类型的转换。
示例：
③字符串处理。
Python中的字符串有两种索引方式：从左往右以 0 开始，从右往左以－1 开始。截取字符串的语法格式如下：变量［头下标：尾下标］，截取出的字符包含“头下标”对应的元素，不包含“尾下标”对应的元素。
字符串可以用＋运算符连接在一起，用“（∗）”运算符重复。
示例：
输出：
索引号：0 1 2 3 4 5
H E L L O！
包含头下标“2”对应的元素“L”
不包含尾下标“5”对应的元素“！”
④列表处理。
和字符串一样，列表同样可以被索引和截取，截取规则与字符串相同，列表被截取后返回一个包含所需元素的新列表。
同样，加号＋是列表连接运算符，星号∗是重复操作。
示例：
输出：
⑤导入库、导入功能、导入文件。
安装第三方库：
Python中的标准库，不需要安装，可以直接进行导入，而第三方库，则需要先安装才能导入。安装一个新库时可以使用pip install。
如：＃安装pyecharts库pip install pyecharts。
导入库：
在python中用import或者from．．．import来导入相应的库及功能，用import ．．． as在导入库及其功能的同时给其命名。导入整个库，格式为：import库名。
如：＃导入pandas库并命名为pd import pandas as pd。
从某个库中导入某个功能：
格式为：from库名import功能名或import库名．功能名。
如：＃导入matplotlib库中的绘图功能并命名为plt。
from matplotlib import pyplot as plt
＃第二种写法：
import matplotlib．pyplot as plt
从某个包中导入多个函数：
格式为：from库名．包名import功能 1，功能 2，功能 3。将某个库中的全部功能导入，格式为：from库名import ∗，注意尽量少用∗，避免冗余。
如：
＃导入pyecharts库charts包中的折线图功能、柱形图功能、饼图功能。
from pyecharts．charts import Line，Bar，Pie
＃导入pyecharts库charts包中的所有功能，注意尽量少用∗，避免冗余。
from pyecharts．charts import ∗
导入文件：在python中，使用pandas导入外部文件，使用read＿文件格式，在read前面要指定要读取文件的库，并用“．”链接。
在pandas库中导入excel文件的数据import pandas as pd df ＝ pd．read＿excel（‘文件名＇）。
pd．read＿excel利用pandas库中的封装函数“read＿excel”读取excel文件。
df ＝将读取的数据赋值给变量df
如：
＃导入文件《明康生物 2021 年销售区域汇总表． xlsx 》中的数据，赋值给变量df import pandas as pd df ＝ pd．read＿excel（＇明康生物 2021 年销售区域汇总表．xlsx＇）
⑥可视化。
常见图形：折线图plot
import pandas as pd ＃导入pandas库，用于数据处理
import matplotlib．pyplot as plt ＃导入matplotlib库中的绘图功能并命名为plt
plt．rcParams［＇font．sans－serif＇］＝ ［＇SimHei＇］ ＃设置中文字体为黑体，避免中文字符显示异常
df ＝ pd．read＿excel（‘大数据审计技术与工具／明康生物 2021 年销售区域汇总表．xlsx’）＃导入数据表
y ＝ ［“东北”，“华北”，“华东”，“华南”，“华中”，“西北”，“西南”］＃定义Y轴
plt．plot（df［‘月份’］，df［y］）＃定义X轴、Y轴数据内容
plt．legend（y）＃添加图例
plt．xlabel（‘月份’）＃添加X轴标签
plt．ylabel（‘销售金额’）＃添加Y轴标签
plt．title（‘2021 年月度区域销售趋势图＇，fontsize ＝ 18）＃添加标题
plt．show（）＃显示图形
运行结果见图 3－3。
图 3－3 运行结果——2021 年月度区域销售趋势
⑦条件语句。
Python中的条件语句，主要由if、else、elif构成。
当判断条件比较简单时，只使用if、 else即可。
if判断条件：
（缩进）当符合条件时要执行的代码
else：
（缩进）当不符合条件时要执行的代码
示例：
输出：
if语句中常用的操作运算符（见表 3－2）
表 3－2 if语句中常用的操作运算符
Python中的条件语句，主要由if、else、elif构成。
有多个判断条件时，就需要结合使用if、 elif、else。
if判断条件 1：
（缩进）当符合条件 1 时要执行的代码
elif判断条件 2：
（缩进）当不符合条件 1，符合条件 2 时要执行的代码
else：
（缩进）当不符合条件 1，也不符合条件 2 时要执行的代码
示例：
输出：
可修改“score”值，验证不同的运行结果。
可在第一个“elif”后面添加多个“elif”，添加更多的判断条件。
⑧循环语句。
Python中的循环语句有while和for。
while判断条件：
（缩进）当符合条件时要执行的代码重复执行以上脚本，直至不符条件时，停止循序，执行后面的代码。
示例：
输出：
for循环一般和in结合使用，在in后面写循环的范围。
for要循环的变量in限定的循环范围：
（缩进）当变量值在循环范围内时要执行的代码重复执行以上脚本，直至变量值不在循环范围时，停止循序，执行后面的代码。
range（）函数可以指定数字区间，它是一个左闭右开的区间，即包含左边的值，不包含右边的值。
range（start，stop，step），数字从start开始，缺省时默认为 0，到stop结束，但是不包含stop，step为步长，即数字间的间隔，缺省时默认为 1。
示例：
输出：
循环结束
Python中for循环可以遍历任何可迭代的对象，如一个列表或者一个字符串。
示例：
输出：
⑨数据表处理。
常用数据表处理：读取表、去除空值、分组统计、输出数据表。
import pandas as pd ＃导入pandas库，用于数据处理。
df ＝ pd．read＿excel（＇大数据审计技术与工具／新道物流 202101 加油对账单． xlsx＇，header ＝ 5）＃读取数据表，以第 6 行为表头。
df ＝ df．dropna（axis ＝ 1，how ＝＇all＇）＃去除空值，1 表示去除空列，0 表示去除空行；all删除全部为空，any删除包含空。
df［＇卡号＇］＝ df［＇卡号＇］．astype（str）＃将卡号转换为字符串格式
df［＇金额＇］＝ df［＇金额＇］．astype（float）＃将金额转换为浮点格式
df＿groups ＝ df．groupby（＇卡号＇）＃按照卡号分组
amount ＝ df＿groups［＂金额＂］．sum（）＃分组金额求和
amount ＝ amount．reset＿index（）＃转换为数据表，重置索引
amount．to＿excel（＇大数据审计技术与工具／卡号加油金额汇总． xlsx＇，index ＝ False，encoding ＝＇utf－8－sig＇）＃输出数据表
⑩SQL数据库操作。
Python可以通过mysql－connector来连接MySQL数据库，实现对MySQL数据库的相关操作。
接下来就可以使用“mycursor．execute”加SQL语言来对数据库相关操作啦。
