首页手记 Python零基础项目实战：从入门到独立完成项目

Python零基础项目实战：从入门到独立完成项目

标签：

Python

概述

本文详细介绍了Python零基础项目实战的全过程，从环境搭建和基础语法入门开始，逐步深入到Web爬虫、数据分析和数据挖掘等项目的实践，并涵盖了自动化脚本的编写。通过本文，读者可以系统地掌握Python编程技能并独立完成实际项目。

Python零基础项目实战：从入门到独立完成项目

Python环境搭建与基础语法

Python环境搭建

Python 环境搭建是学习 Python 的第一步，主要包括安装 Python 和安装必要的开发工具。以下是详细步骤：

下载并安装 Python

访问 Python 官方网站（https://www.python.org/）下载最新版本的 Python。根据你的操作系统选择合适的版本。下载完成后，按照安装向导进行安装。推荐选择安装路径不要包含中文字符，以免后期导入某些包时出现编码问题。
安装开发工具

PyCharm 是一款流行的专业 Python IDE，可以提供代码补全、语法检查、调试等功能。安装 PyCharm 社区版即可满足大部分需求。访问官网（https://www.jetbrains.com/pycharm/download/）下载安装。如果更喜欢轻量级的编辑器，可以使用 Visual Studio Code（VS Code），它同样支持 Python 开发，并且有丰富的插件供选择。
安装 Python 扩展

安装完成后，需要安装一些 Python 扩展来支持 Python 开发。例如，安装 pip（Python 的包管理器），可以使用以下命令：
```
python -m ensurepip --upgrade
```
确保 pip 已经安装，可以通过以下命令检查：
```
python -m pip --version
```

基础语法入门

Python 的基础语法是学习 Python 的关键。以下是一些关键概念和代码示例：

Hello, World!

输出 "Hello, World!" 是每个编程语言的入门示例。在 Python 中，可以这样实现：
```
print("Hello, World!")
```

变量与数据类型

Python 支持多种数据类型，包括整型（int）、浮点型（float）、字符串（str）等。

# 整型
num = 42
print(num)

# 浮点型
float_num = 3.1415
print(float_num)

# 字符串
text = "Hello, Python!"
print(text)

注释

注释用于解释代码，不被 Python 解释器执行。

# 这是一行注释
print("Hello, World!")  # 这是另一行注释

函数定义

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))  # 输出 Hello, Alice!

异常处理

try:
    x = int(input("输入一个数字: "))
    print(x * 2)
except ValueError:
    print("输入错误！请输入一个有效的整数。")

常用数据类型与操作

Python 提供了丰富的内置数据类型，包括列表（list）、字典（dict）、元组（tuple）、集合（set）和冻结集合（frozenset）。

列表操作

列表是一种有序的元素集合，元素类型可以相同或不同。

# 创建列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list)

# 访问列表元素
print(my_list[0])  # 输出 1

# 修改列表元素
my_list[2] = 10
print(my_list)  # 输出 [1, 2, 10, 4, 5]

# 添加元素
my_list.append(6)
print(my_list)  # 输出 [1, 2, 10, 4, 5, 6]

# 遍历列表
for item in my_list:
    print(item)

字典操作

字典是无序的键值对集合，键必须是唯一的。

# 创建字典
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "job": "Engineer"}
print(my_dict)

# 访问字典元素
print(my_dict["name"])  # 输出 Alice

# 修改字典元素
my_dict["age"] = 26
print(my_dict)  # 输出 {'name': 'Alice', 'age': 26, 'job': 'Engineer'}

# 添加字典元素
my_dict["city"] = "Beijing"
print(my_dict)  # 输出 {'name': 'Alice', 'age': 26, 'job': 'Engineer', 'city': 'Beijing'}

# 遍历字典
for key, value in my_dict.items():
    print(f"{key}: {value}")

元组操作

元组是不可变的有序序列，一旦创建，无法更改。

# 创建元组
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
print(my_tuple)

# 访问元组元素
print(my_tuple[0])  # 输出 1

# 遍历元组
for item in my_tuple:
    print(item)

集合操作

集合是一种无序且不重复的元素集合。

# 创建集合
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
print(my_set)

# 添加元素
my_set.add(6)
print(my_set)

# 删除元素
my_set.remove(3)
print(my_set)

冻结集合操作

冻结集合是一种不可变的集合。

# 创建冻结集合
my_frozenset = frozenset({1, 2, 3, 4, 5})
print(my_frozenset)

Python编程基础与流程控制

函数与模块

在 Python 中，函数是一种可重复使用的代码块，可以接受输入参数并返回输出。模块是包含一组相关函数和全局变量的文件。

定义和调用函数

定义一个函数，使用 def 关键字，然后是函数名和参数列表。
```
def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))  # 输出 Hello, Alice!
```
导入模块

模块是一组定义了相关功能的代码块，可以使用 import 语句导入模块中的函数和变量。
```
import math

print(math.sqrt(25))  # 输出 5.0
```

使用 logging 模块

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, filename='app.log', filemode='w')
logging.info("This is an info message")

流程控制语句

流程控制语句用于控制代码执行的流程，包括条件语句、循环语句等。

条件语句

使用 if、elif 和 else 语句来控制执行路径。

age = 25

if age < 18:
    print("You are a minor.")
elif age >= 18 and age < 65:
    print("You are an adult.")
else:
    print("You are a senior.")

循环语句

使用 for 和 while 语句来控制代码的重复执行。

# for 循环
for i in range(5):
    print(i)  # 输出 0 1 2 3 4

# while 循环
count = 0
while count < 5:
    print(count)  # 输出 0 1 2 3 4
    count += 1

条件语句和循环语句的综合应用

for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        print(i, "是偶数")
    else:
        print(i, "是奇数")

文件操作

Python 提供了丰富的文件操作功能，包括读写文件、处理二进制文件等。

读取文件

使用 open() 函数打开文件，使用 read() 方法读取文件内容。
```
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)
```

写入文件

使用 write() 方法将内容写入文件。

with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("Hello, Python!")

读写 CSV 文件

使用 csv 模块读写 CSV 文件。

import csv

# 写入 CSV 文件
with open("example.csv", "w", newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["Name", "Age", "City"])
    writer.writerow(["Alice", 25, "Beijing"])

# 读取 CSV 文件
with open("example.csv", "r") as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

Python项目实践之Web爬虫

爬虫基础知识

Web 爬虫是一种自动化工具，用于抓取网页内容。基本原理是通过 HTTP 请求获取网页数据，并进行解析。

HTTP 请求

使用 requests 库发送 HTTP 请求。

import requests

response = requests.get("https://www.example.com")
print(response.status_code)  # 输出 HTTP 状态码
print(response.text)  # 输出网页内容

解析 HTML

使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 数据。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
print(soup.prettify())  # 输出格式化后的 HTML 内容

爬虫实战项目

假设我们需要抓取一个新闻网站的最新新闻标题。

获取网页内容

使用 requests 库获取新闻网站的首页内容。

import requests

url = "https://news.example.com"
response = requests.get(url)
content = response.text

解析 HTML

使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 内容，提取新闻标题。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")
titles = soup.find_all("h2", class_="news-title")

for title in titles:
    print(title.get_text())

异常处理

import requests

url = "https://news.example.com"
try:
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()
except requests.RequestException as e:
    print(f"请求出错: {e}")

多线程爬虫简要介绍

使用 concurrent.futures 库进行多线程爬虫。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch_page(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        print(f"请求出错: {e}")
        return None

urls = ["https://news.example.com", "https://news.example2.com"]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results = executor.map(fetch_page, urls)
    for result in results:
        if result is not None:
            soup = BeautifulSoup(result, "html.parser")
            titles = soup.find_all("h2", class_="news-title")
            for title in titles:
                print(title.get_text())

数据提取与存储

爬取到的数据需要进行存储，常见的存储方式有数据库存储和文件存储。

存储到文件

将提取到的新闻标题存储到本地文件中。

with open("news_titles.txt", "w") as file:
    for title in titles:
        file.write(title.get_text() + "\n")

存储到数据库

使用 SQLite 数据库存储新闻标题。

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("news.db")
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS news (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        title TEXT
    )
""")

# 插入数据
for title in titles:
    cursor.execute("INSERT INTO news (title) VALUES (?)", (title.get_text(),))

# 提交事务
conn.commit()

# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM news")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 关闭连接
conn.close()

存储到其他数据库

存储到 MySQL 数据库。

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='news')
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS news (id INT PRIMARY KEY, title TEXT)")
for title in titles:
    cursor.execute("INSERT INTO news (title) VALUES (%s)", (title.get_text(),))

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

Python项目实践之数据分析

数据分析基础

数据分析是处理和分析数据的过程，旨在发现数据中的模式和趋势。Python 提供了强大的库来支持数据分析，如 Pandas 和 NumPy。

Pandas 库简介

Pandas 是一个强大的数据处理库，提供了 DataFrame 和 Series 等数据结构。

import pandas as pd

data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "Age": [25, 30, 35],
    "City": ["Beijing", "Shanghai", "Guangzhou"]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

NumPy 库简介

NumPy 是一个科学计算库，提供了高性能的数组操作。
```
import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array)
```

常用库介绍（Pandas, Numpy）

Pandas

Pandas 提供了多种数据处理功能，如数据清洗、数据重塑、聚合等。

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

# 数据清洗
df.dropna(inplace=True)

# 数据重塑
df.set_index("Name", inplace=True)

# 聚合数据
print(df["Age"].mean())

NumPy

NumPy 提供了丰富的数组操作功能，如数组运算、统计分析等。

import numpy as np

# 创建数组
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 数组运算
print(array * 2)

# 统计分析
print(np.mean(array))

数据可视化

数据可视化是数据分析的重要组成部分，Python 提供了多种可视化库，如 Matplotlib 和 Seaborn。

Matplotlib 库简介

Matplotlib 是一个强大的可视化库，提供了多种绘图功能。

import matplotlib.pyplot as plt

data = [25, 30, 35]
labels = ["Alice", "Bob", "Charlie"]

plt.bar(labels, data)
plt.xlabel("Name")
plt.ylabel("Age")
plt.title("Age Distribution")
plt.show()

Seaborn 库简介

Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级可视化库，提供了更简洁的接口。

import seaborn as sns

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 绘制直方图
sns.histplot(df["Age"])
plt.show()

更多图表类型

散点图

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Scatter Plot")
plt.show()

箱线图

import seaborn as sns

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x="Age", data=df)
plt.show()

实战项目

假设我们需要进行一个简单的数据分析项目。

数据预处理

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 数据清洗
df.dropna(inplace=True)

# 数据转换
df['Age'] = df['Age'].astype(int)

# 数据重塑
df.set_index("Name", inplace=True)

# 数据聚合
print(df["Age"].mean())

数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 绘制直方图
sns.histplot(df["Age"])
plt.show()

# 绘制散点图
x = df["Age"]
y = df["Salary"]
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel("Age")
plt.ylabel("Salary")
plt.title("Age vs Salary")
plt.show()

Python项目实践之数据挖掘

数据挖掘入门

数据挖掘是从大量数据中发现模式和规则的过程。Python 提供了多种数据挖掘库，如 Scikit-learn 和 NLTK。

Scikit-learn 库简介

Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，提供了多种算法。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

NLTK 库简介

NLTK 是一个自然语言处理库，提供了多种文本处理功能。

import nltk
from nltk.corpus import stopwords

nltk.download("stopwords")

# 加载停用词
stop_words = set(stopwords.words("english"))

# 文本处理
text = "This is a sample text with some words."
words = text.split()
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
print(filtered_words)

简单的数据挖掘算法

逻辑回归

逻辑回归是一种分类算法，适用于二分类问题。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 训练数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [0, 0, 1, 1]

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 预测
new_data = [[5, 6]]
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction)

决策树

决策树是一种基于树形结构的分类算法。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 训练数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [0, 0, 1, 1]

# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 预测
new_data = [[5, 6]]
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction)

聚类

聚类是一种无监督学习算法，用于将数据分为不同的组。

from sklearn.cluster import KMeans

# 训练数据
X = [[1, 2], [5, 8], [1.5, 1.8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]]

# 训练模型
model = KMeans(n_clusters=2)
model.fit(X)

# 预测
new_data = [[2, 2], [5, 5], [8, 8]]
labels = model.predict(new_data)
print(labels)

关联规则挖掘

关联规则挖掘用于发现数据项之间的关联规则。

from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder

transactions = [['牛奶', '面包', '鸡蛋'],
                ['牛奶', '面包'],
                ['面包', '鸡蛋'],
                ['牛奶', '面包', '鸡蛋']]

te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.4, use_colnames=True)
print(frequent_itemsets)

实战项目

假设我们需要构建一个分类模型，用于预测用户是否购买商品。

数据预处理

首先，需要对数据进行清洗和转换。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 特征和标签分离
X = data.drop("Purchase", axis=1)
y = data["Purchase"]

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

构建模型

使用逻辑回归算法构建分类模型。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
from sklearn.metrics import accuracy_score

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

Python项目实践之自动化脚本

自动化脚本基础

自动化脚本是一种自动化执行任务的脚本，可以大大提高工作效率。Python 提供了多种库来支持自动化脚本，如 Sched、os 等。

Sched 库简介

Sched 库提供了定时任务功能。

import sched
import time

# 创建调度器
scheduler = sched.scheduler(time.time, time.sleep)

# 定义任务函数
def task():
    print("Task executed")

# 添加任务到调度器
scheduler.enter(5, 1, task, ())
scheduler.run()

os 库简介

os 库提供了操作文件和目录的功能。

import os

# 创建目录
os.mkdir("new_dir")

# 删除文件
os.remove("file.txt")

# 删除目录
os.rmdir("new_dir")

常见应用场景

自动化脚本可以应用于多种场景，如任务调度、文件操作、网络请求等。

任务调度

使用 Sched 库进行定时任务。

import sched
import time

scheduler = sched.scheduler(time.time, time.sleep)

def task():
    print("Task executed")

scheduler.enter(5, 1, task, ())
scheduler.run()

文件操作

使用 os 库进行文件操作。

import os

# 创建文件
with open("file.txt", "w") as file:
    file.write("Hello, Python!")

# 读取文件
with open("file.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

# 删除文件
os.remove("file.txt")

实际案例解析

假设我们需要编写一个脚本，用于每天定时发送邮件。

发送邮件

使用 smtplib 库发送邮件。

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def send_email(subject, body, to_email):
    # 邮件内容
    msg = MIMEText(body)
    msg["Subject"] = subject
    msg["From"] = "sender@example.com"
    msg["To"] = to_email

    # 发送邮件
    with smtplib.SMTP("smtp.example.com", 587) as server:
        server.starttls()
        server.login("sender@example.com", "password")
        server.sendmail("sender@example.com", to_email, msg.as_string())

# 发送邮件
send_email("Test Subject", "Hello, this is a test email.", "receiver@example.com")

定时发送邮件

使用 Sched 库定时发送邮件。

import sched
import time

scheduler = sched.scheduler(time.time, time.sleep)

def send_email_task():
    send_email("Daily Report", "Hello, today's report is ready.", "receiver@example.com")

def schedule_email():
    scheduler.enter(60 * 60 * 24, 1, send_email_task, ())
    scheduler.run()

# 定时发送邮件
schedule_email()

增加更多应用场景

自动化测试

使用 unittest 模块编写自动化测试。

import unittest

class TestMyFunction(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

通过以上步骤，我们可以编写一个简单的定时发送邮件脚本，帮助我们自动化日常任务。

点击查看更多内容

为 TA 点赞

若觉得本文不错，就分享一下吧！

评论

评论

共同学习，写下你的评论

评论加载中...

展开查看更多评论

作者其他优质文章

正在加载中

翻阅古今

手记
篇

粉丝

9

获赞与收藏

36

关注作者，订阅最新文章

阅读免费教程

Python 办公自动化教程

17个小节 25583 865

Python 算法入门教程

15个小节 27260 1065

Python 进阶应用教程

38个小节 65152 1019

推荐

评论

收藏

共同学习，写下你的评论



感谢您的支持，我会继续努力的～

扫码打赏，你说多少就多少

赞赏金额会直接到老师账户

支付方式

打开微信扫一扫，即可进行扫码打赏哦

今天注册有机会得

100积分直接送

付费专栏免费学

大额优惠券免费领

立即参与放弃机会

点击
抽奖

慕课手记新用户专享福利

恭喜你，你的运气太好了，居然抽中了 100个积分！

恭喜你，抽中了价值元的专栏！

太棒了，直接落到你账户里！

积分商城里的罗技鼠标、机械键盘、
Kindle 阅读器、小米平衡车
Apple iPad （10.2英寸）、大额优惠券
在等着你去兑换了噢

作者：

免费赠送

兑换码：1111222211 复制

优惠券可用于购买实战课、体系课
无门槛使用

先去看看，有什么好东西马上兑换我爱学习，选课去


热搜

最近搜索清空

Python零基础项目实战：从入门到独立完成项目

Python环境搭建

基础语法入门

常用数据类型与操作

函数与模块

流程控制语句

文件操作

爬虫基础知识

爬虫实战项目

数据提取与存储

数据分析基础

常用库介绍（Pandas, Numpy）

数据可视化

实战项目

数据挖掘入门

简单的数据挖掘算法

实战项目

自动化脚本基础

常见应用场景

实际案例解析

增加更多应用场景

阅读免费教程