导读：今天这篇文章是「大数据DT」内容合伙人王皓关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万同行分享你的洞见。

本文旨在提高新手对Python的了解与兴趣，专门讲解一些平常在敲代码时，新手容易遇到的问题，规避一些容易陷入的思维误区。

作者：王皓

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

00 人生苦短，我学Python——Python除了不会生孩子，什么都会？

答案是当然！

比如：

下视频？我用Python；

玩跳一跳？我用Python跳到4999分；

抢红包？没错，还是Python；

就算是数瓜子，我也还是用Python！

甚至······

看完这些，你是不是很佩服Python的强大和实用？

现在，让我们正式推开学习Python的大门，但在此之前，你得需要几样东西：

1. 书——《Python3智能数据分析快速入门》

2. 电脑——

3. 大脑——乐于并坚持训练编程思维的大脑

4. 小学四年级以上的英语水平

01 Python特性之动态类型

Python语言是一门解释型、动态、强类型的面向对象的编程语言。解释型指由于计算机无法理解除机器语言之外的任何语言，所以必须将程序员编写的程序语言翻译成机器语言，计算机才能执行程序。

强类型定义语言指：一门计算机语言是否为强制数据类型定义的语言。强类型语言中的变量被指定为某个数据类型后，在被强制转换前永远是该数据类型。Python是一门强类型的语言，Python不会对数据类型做隐式转换，而是调用方法对数据类型进行强制转换。

而新手学习Python时，往往会在动态类型这里出现问题，所谓动态类型，是指在程序运行期间才去做数据类型检查的语言。好，让我们先来举一个简单的栗子：

1. 正常示范

#Python是一种典型的动态类型的语言
#正常示范
a=int(input("请输入一个整数:"))
b=int(input("请再次输入一个整数:"))print(a+b)

摁F5运行之后并依次输入3，4：

结果为7。

这时我们使用type()函数查看输出结果的数据类型：

#接下来我们用type()查看一下数据类型print(type(a+b))

数据类型是数字数据类型中的整数。

2. 不声明变量的数据类型

操作同上，只是在每一步之后都打印出数据类型以便于观察：

#第二种:不声明变量的数据类型
a=input("请输入一个整数:")print(type(a)) #查看数据类型
b=input("请再次输入一个整数:")print(type(b)) #查看数据类型print(a+b)print(type(a+b)) #查看数据类型

结果是:

显然，计算结果出错，原因在于不使用int()函数对输入进行数据类型声明，导致这里的“+”的作用变成了将两个字符串连接起来变成一个新的字符串，输出结果是34（'str'）。

3. 缺少声明变量类型

操作同上，只是缺少声明变量a的数据类型：

#第三种:缺少声明变量类型
a=(input("请输入一个整数:"))
b=int(input("请再次输入一个整数:"))print(a+b)

和这样的：

n=input("输入一个整数n")
if n%5==0 and n%7==0:print("n能被5和7整除")
else:print("n不能被5和7整除")

输出后报错：

和这样的：

总结一下就是，Python就是一种典型的动态类型语言。在编程时，永远也不用给任何变量指定数据类型，它会在第一次赋值给变量时，在内部将数据类型记录下来；而它又是一门强类型定义语言，即是否为强制数据类型定义的语言。Python中的变量，被指定为某个数据类型之后，在被强制转换之前，永远是该数据类型。

这些就是Python的特性，以后我们在进行一些操作时，永远要根据实际需求对变量进行一些处理与转换。

所以，细心才能走得更远。

02 Python之IDE

Python是一门解释性语言，在运行时需要解释才能执行，此时需要解释器，执行解释这项工作。集成开发环境，简称IDE，是一种辅助程序开发人员开发软件的应用软件，在开发工具内部就可以辅助编写源代码文本，并编译打包成为可用的程序，有些甚至可以设计图形接口。

选择合适的IDE能有效帮助开发者提高编程效率。IDE大致上可分为下述两类。免费的IDE和为更高级的面向企业和专业开发人员的商业IDE（当然，有些也会提供免费的社区版）。

在《Python3智能数据分析快速入门》第一章，作者详细介绍了IDLE，PyCharm，Eclipse+PyDev，Rodeo，Jupyter Notebook，Spyder六种IDE类型，接下来，我们做几点总结与补充：

Python的 IDLE是Python自带的、默认的、常用的与入门的编写工具，它包含交互式与文件式两种方式，在交互式中，我们可以提交一行或多行语句并且立刻看到结果，我们可以像其它编辑器一样去编写相关的程序，应该说对于Python入门的同学，想编写功能简单直接，300+代码以内这个功能应用的同学来说，IDLE是非常好的编辑工具。

对于PyCharm，它分社区版，这是免费的，和专业版，是收费的。那我们编写的绝大多数程序，有社区版的免费版本就可以完成，PyCharm是所有这类集成工具中简单和集成度高的，它非常适合编写较大和较复杂的工程。

对于Anaconda，它是开源、免费的一个集成开发框架，它支持近800个第三方库，非常强大与使用。

《Python3智能数据分析快速入门》中对PyCharm和Anaconda做了非常详细的介绍，同学们可以去学习。但在本文中，我用IDLE作为讲解，对于新手非常友好。

03 小结概述

Python是一门高层次计算机程序语言，拥有20多年的发展历史，关键的特性包括：解释型、动态、强类型。其应用领域涵盖机器学习、数值运算、数据可视化、网络编程、数据库开发、自动化运维和GUI编程等。

Python核心团队即将停止对Python2版本的维护，建议新的Python项目使用Python3版本。

Python拥有多种IDE，其中PyCharm是一个专业的Python集成开发环境，安装完毕后的初次启动需经一系列设置才可使用，其创建的.py文件存储在工作目录下。

Jupyter Notebook可通过菜单目录或命令行启动，支持LaTex与Markdown，支持整个代码与其结果输出为html。

以上内容是基于《Python3智能数据分析快速入门》第一章的学习心得，难免有许多纰漏和错误，欢迎大家指正与批评！

2020年，新年伊始，让我们立一个flag——学好Python，解放双手，解放思想！

最后祝大家新年快乐！

关于作者：王皓，一名就读于北京石油化工学院大数据管理与应用专业的同学，热爱并致力于学习Python语言及相关应用领域。「大数据DT」内容合伙人。

延伸阅读《Python3智能数据分析快速入门》

点击上图了解及购买

转载请联系微信：DoctorData

推荐语：本书假设你有一定的数据分析基础，但是没有Python和AI基础，为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法，书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点，内容由浅入深，循序渐进。从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用，对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽，确保所有满足条件的读者都能快速入门。

有话要说????

Q: Python入门阶段，你遇到了哪些问题？

欢迎留言与大家分享

猜你想看????

• 机器学习入门必读：6种简单实用算法及学习曲线、思维导图

• 2020大风口！什么是图神经网络？有什么用？终于有人讲明白了

• 学AI哪家强？2019全球排行清华第1，北大第2

• 什么是折线图？怎样用Python绘制？怎么用？终于有人讲明白了

据统计，99%的大咖都完成了这个神操作

????

原来你也在看