Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。这在由Tim Peters写的Python格言（称为The Zen of Python）里面表述为：There should be one--
and preferably only one --obvious way to do it. 这正好和Perl语言（另一种功能类似的高级动态语言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。
Python的作者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。
一个和其他大多数语言（如C）的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定的（而C语言是用一对花括号{}来明确的定出模块的边界的，与字符的位置毫无关系）。这一点曾经引起过争议。因为自从C这类的语言诞生后，语言的语法含义与字符的排列方式分离开来，曾经被认为是一种程序语言的进步。不过不可否认的是，通过强制程序员们缩进（包括if，for和函数定义等所有需要使用模块的地方），Python确实使得程序更加清晰和美观。
Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大，而是说和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。或者可以这么说，Python的Virtual Machine是一种抽象层次更高的Virtual Machine。基于C的Python编译出的字节码文件，通常是.pyc格式。除此之外，Python还可以以交互模式运行，比如主流操作系统Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接运行Python交互环境。直接下达操作指令即可实现交互操作。
Python—Pandas基础学习
概述
Pandas是⼀个软件包，提供快速，灵活和富于表现⼒的数据结构。
Pandas建⽴在NumPy之上，旨在与许多其他第三⽅库在科学计算环境中很好地集成。
Pandas 的两个主要数据结构Series(⼀维)和DataFrame(⼆维)，处理了⾦融，统计，社会科学和许多⼯程领域的绝⼤多数典型⽤例。
Pandas对许多不同种类的数据都⾮常适合，例如：
具有不同类型列的制表数据，如SQL表或Excel电⼦表格中的数据
有序和⽆序(不⼀定是固定频率)时间序列数据。
具有⾏和列标签的任意矩阵数据(类型相同或异构)
任何其他形式的观测/统计数据集。实际上，数据根本不需要标记就可以放⼊到pandas数据结构中
以下是Pandas⾮常擅长做的事：
易于处理浮点数据和⾮浮点数据中的缺失数据（表⽰为NaN）
⼤⼩可变性：可以从DataFrame和更⾼维的对象中插⼊和删除列
⾃动和显式的数据对齐：可以将对象显式地对齐到⼀组标签，或者⽤户可以简单地忽略标签并让Series，DataFrame等⾃动为您对齐数据
强⼤，灵活的分组功能，可对数据集执⾏拆分应⽤合并操作，以汇总和转换数据
便于将其他Python和NumPy数据结构中的不规则、不同索引的数据转换为DataFrame对象
基于智能标签的切⽚，花式索引和 ⼤数据集⼦集
直观的合并和联接数据集
灵活地重塑和旋转数据集
轴的分层标签（每个刻度可能有多个标签）
强⼤的IO⼯具，⽤于从平⾯⽂件（CSV和带分隔符），Excel⽂件，数据库中加载数据，以及从超快HDF5格式保存/加载数据
特定于时间序列的功能：⽇期范围⽣成和频率转换，移动窗⼝统计信息，⽇期移动和滞后。
安装
⽅式⼀：Anaconda
Anaconda作为⼀个跨平台（Linux,Mac OS X,Windows）的⼀个开源的Python发⾏版本
不仅包含了Pandas，还包含了其他诸如NumPy、Matplotlib等⼤量软件包
1、 前言
使用python版本python 3.6.4，ide使用pycharm（社区版，即免费版）
1、Python不用定义变量，对变量直接赋值就可以，删除元素使用“del变量名”，对于变量可以用type（）函数查看该变量的类型，直接赋予数值的类型确定，但是input输入的都是字符串，需要自己转换为需要的类型：（python的大数运算很强大）
2、python的函数里的关系不使用{}来表明，而是靠“：”和“缩进的行数”来判断每一层函数关系的，因此写函数的时候一定要处理好缩进关系，而且注意不要少写了“：”。
3、字符串赋值的时候，单引号和双引号效果相同
4、计算机中的所有结构的下标都是从0开始计数，而不是从1开始。比如一个集合{7,8,9}，这里面第0个元素是7，第一个元素是8
5、int为整型，就是整数，可以进行计算，float为浮点型，表示小数，也可以计算；str为字符串各种字母和数字的拼凑，不能进行数值计算。
6、python类class的定义和c++差不多，不多加说明。
2、 基本函数
2.1 输出Print（）
Print（）函数输出多个变量，变量之间自动以空格隔开，输出完会自动换行
输入：
2.2 输入Input（）
Input（）默认是字符串，但根据split（）可以将字符串分割，并且转化为自己想要的类型，type（）函数可以帮助你输出该变量的类型
输入：232 2332 .23
2.3 解析字符串Split（）
根据split函数中的内容序列解包，就是将输入的数据分割称自己想要的数据
str.split(str="",num=string.count(str))[n]
str：表示为分隔符，默认为空格，但是不能为空('')。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素
num：表示分割次数。如果存在参数num，则仅分隔成 num+1 个子字符串，并且每一个子字符串可以赋给新的变量
Python 基础学习笔记
基于《Python语言程序设计基础（第2版）》
第一部分 初识Python语言
第1章 程序设计基本方法
1.1 计算机的概念
计算机是根据指令操作数据的设备.具备功能性和可编程性两个基本特性。
计算机技术发展阶段：
1. 第一阶段：1946-1981年.“计算机系统结构阶段”。
2. 第二阶段：1982-2007年.“计算机网络和视窗阶段”。
3. 第三阶段：2008年至今.“复杂信息系统阶段”。
4. 第四阶段：月20年后某个时期开始.“人工智能阶段”。
1.2程序设计语言
1.2.1程序设计语言概述
机器语言：直接使用二进制代码表达指令.可被计算机硬件直接识别和执行。不同计算机结构的机器指令不同。
汇编语言：使用助记符对应机器语言中的指令.可直接操作计算机硬件。不同计算机结构的汇编指令不同。
机器语言和汇编语言都直接操作计算机硬件并基于此设计.统称“低级语言”。
高级语言：用更接近自然语言的方式描述计算问题。代码只与编程语言有关.与计算机结构无关。 1.2.2编译和解释
高级语言按执行方式可分为采用编译执行的静态语言和采用解释执行的脚本语言。
编译是将源代码转换成目标代码的过程。
解释是将源代码逐条转换成目标代码同时逐条运行目标代码的过程。
1.2.3计算机编程
我学习Python的原因：
1. 通过编程实现自动化.提高效率。
2. 通过编程了解一个新的广阔世界。
学习一门编程语言（重点在于练习）
1. 掌握该语言的语法
2. 结合问题设计程序结构
3. 掌握解决问题的能力
1.3Python语言概述
1.3.1 Python语言的发展
Python语言是一个语法简洁、跨平台、可扩展的开源通用脚本语言。
Python语言诞生于1990年.创世人为Guido。
2000年10月.Python 2.0正式发布.2010年.Python 2.x系列发布最后一版（2.7）。
