https://www.freecodecamp.org/news/best-python-tutorial/
Python是一种通用的编程语言，可以动态键入，解释并以其易于阅读的设计原理而闻名。
freeCodeCamp拥有最流行的Python课程之一。它是完全免费的（甚至没有任何广告）。您可以在YouTube上观看它。
想了解更多？
网络是一个很大的地方，还有很多值得探索的地方：
- Python实践手册：http：//anandology.com/python-practice-book/index.html
- Think Python：http：//greenteapress.com/thinkpython/html/index.html
- 实用的业务Python：http：//pbpython.com/
- 另一门课程：https ://realpython.com/?utm source = fsp＆utm medium = promo＆utm_campaign = bestresources
- 常规：https：//www.fullstackpython.com/
- 学习基础知识：https：//www.codecademy.com/learn/learn-python
- 使用Python的计算机科学：https : //www.edx.org/course/introduction-computer-science-mitx-6-00-1x-11? ref =hackernoon#！
- 用于学习python的更多资源列表：https : //github.com/vinta/awesome-python
- 互动Python：http：//interactivepython.org/runestone/static/thinkcspy/index.html
- Python开发人员指南：https：//devguide.python.org/
Python的用途是什么？
Python可以轻松地用于小型，大型，在线和离线项目。利用Python的最佳选择是Web开发，简单的脚本编写和数据分析。以下是Python可以帮助您完成的一些示例：
Web开发：
您可以使用Python创建许多复杂级别的Web应用程序。有许多出色的Python Web框架，包括Pyramid，Django和Flask等。
数据分析：
Python是许多数据科学家的首选首选语言。由于许多专注于数据科学的优秀库（其中NumPy和Pandas是最著名的两个）和数据可视化（如Matplotlib和Seaborn），Python在该领域变得越来越流行。Pyton的所有可用库确实使数据处理变得有趣。具有JupyterLab的Ipython是另一种Python形式，可改善Python在数据科学领域的使用。
自动化：
Python是一种非常灵活的语言，可用于自动执行无聊或重复的任务。系统管理员通常通过编写可从终端轻松执行的脚本来使用它。Python也可以用来创建自动执行我们日常任务的机器人。
人工智能：
Python在不断增长的人工智能（AI）领域中也得到广泛使用。Google选择Python作为使用Tensorflow训练模型并与模型进行交互的首批受支持的编程语言之一。
移动应用开发
可以使用Kivy，Pygame和PyQt使用python创建移动应用和游戏。
安全和网络：
Python用于构建广泛使用的网络工具和安全工具。Python的远程自动化是最安全，快速和高效的框架云测试。这就是为什么专业开发人员使用python来制作最安全的框架和进行套接字编程的原因。
机器学习，深度学习
Python是适用于机器学习，深度学习和数据分析的最佳语言之一，在所有语言中都有据点。
有最适合各种角色（例如R和MATLAB）的专用语言，但是当涉及到应用程序的重叠领域时，python因其灵活性，快速原型设计和库的可用性而脱颖而出。
电报机器人开发
您可以使用Python和一些Python库来开发自己的Telegram Bots。
通过抓取和抓取来收集数据
Python还可以用于解析页面的源代码并检索其数据。使用一些python模块，例如Scrapy和Selenium（对于某些使用javascript的页面）也可以解决问题！
Python通常用于
- 网络与互联网发展
- 教育进步
- 科学研究/计算
- 桌面开发
- 数值计算
- 软件开发
- 业务应用开发
- 机器学习
- 物联网
- 游戏开发
- 快速成型
- 浏览器自动化
- 数据分析
- 从网站抓取数据
- 图像处理
一些有关python可用性的文章
python的官方软件包索引在这里。
您应该使用Python 2还是Python 3？
这两个版本相似。如果您知道一个，就很容易切换到用另一种编写代码。
- 2020年后将不再维护Python2.x。
- 3.x正在积极开发中。例如，这意味着所有最新的标准库改进仅在Python 3.x中默认可用。
- 多年来，Python生态系统已经积累了大量的优质软件。在3.x中破坏向后兼容性的不利之处在于某些软件（尤其是公司内部的软件）仍无法在3.x上运行。
安装
大多数基于* nix的操作系统都安装了Python（通常是Python 2，最新版本是Python 3）。不建议更换系统Python，这可能会导致问题。但是，可以将不同版本的Python与系统Python一起安全地安装。请参阅Python设置和用法。
Windows并未随附Python，但可以在此处找到安装程序和说明。
Python解释器
Python解释器是用于运行Python脚本的工具。
如果可用并且在Unix shell的搜索路径中，可以通过键入命令python后跟脚本名称来启动它。这将调用解释器并运行脚本。
hello_campers.py
print('Hello campers!')从终端：
$ python hello_campers.py
Hello campers!当安装了多个版本的Python时，取决于安装配置，可以按版本调用它们。在Cloud9 IDE定制环境中，可以像这样调用它们：
$ python --version
Python 2.7.6
$ python3 --version
Python 3.4.3
$ python3.5 --version
Python 3.5.1
$ python3.6 --version
Python 3.6.2
$ python3.7 --version
Python 3.7.1Python解释器互动模式
可以通过带-i标志或不带任何参数的Python解释器来启动交互模式。
交互模式提示您可以输入和运行Python命令：
$ python3.5
Python 3.5.1 (default, Dec 18 2015, 00:00:00)
GCC 4.8.4 on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> print("Hello campers!")
Hello campers!
>>> 1 + 2
3
>>> exit()
$Python的禅宗
一些影响Python设计的原理作为复活节彩蛋包含在内，可以通过使用Python解释器交互模式内的命令来读取：
>>> import this
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!Python的优缺点
优点
- 带有模块的交互式语言几乎支持所有功能。
- 开源：因此，您可以为社区，为将来使用而开发的功能以及对他人的帮助做出贡献
- 很多优秀的口译员和笔记本都可以提供更好的体验，例如jupyter notebook。
缺点
- 作为开源，多年来为相同功能开发了许多不同的方法。有时，这会使其他人无法阅读别人的代码。
- 这是一种慢语言。因此，用于开发通用算法是一种非常糟糕的语言。
文献资料
Python有据可查。这些文档包括语言的教程，指南，参考和元信息。
另一个重要参考是Python增强建议（PEP）。PEP中包含用于编写Python代码的样式指南PEP 8。
调试
内联print语句可用于简单调试：
…通常，调试程序的最快方法是在源代码中添加一些打印语句：快速的edit-test-debug周期使这种简单的方法非常有效。
Python还包括更强大的调试工具，例如：
请注意，这些暂时存在。
你好，世界！
回到文档，我们可以阅读有关该print功能的信息，该功能是Python标准库的内置功能。
print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)内置功能按字母顺序列出。名称后面是带括号的形式参数列表，带有可选的默认值。在此之下是对该函数及其参数的简短描述，并且偶尔会有一个示例。
printPython 3中的函数取代了printPython 2中的语句。
>>> print("Hello world!")
Hello world!当函数名称后跟时，将调用该函数()。对于世界你好！例如，使用字符串作为第一个参数的参数调用打印函数。对于其余参数，将使用默认值。
我们使用该print函数调用的参数是str对象或字符串，这是Python的内置类型之一。另外，关于python的最重要的事情是，您不必在声明变量时指定数据类型。python的编译器将根据分配的值的类型自行执行此操作。
该objects参数以a开头*，表示该函数将对该参数采用任意数量的参数。