极简 Python：10 段代码，学会基础 python

又到了每月一次的 Python 学习时间

（虽然今天是本月最后一天）

本篇延续

极简 Python：10分钟会用 OpenAI / Kimi API

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

本篇共包含 10 段简单的 Python

涉及常用语法和常用库

（但毫无疑问删减来很多）

任何不懂的地方

可问 ChatGPT（上面连接里有写）

请一定先看之前的文章

请一定上手试试

以及，请用 Colab 练手

（Colab 使用方法参见上面链接）

注

如果某个地方以 “#” 开始

意思是：这是注释

一、数据类型

涉及 Python 中最常用的基本数据类型及其操作

包括数字、字符串和列表

# 数字操作a = 10b = 3result = a + b  # 将a和b相加print(result)  # 输出：13
# 字符串操作s = "Hello, Python!"print(s.lower())  # 转为小写，输出：hello, python!print(s.upper())  # 转为大写，输出：HELLO, PYTHON!print(s.replace("Python", "World"))  # 替换子字符串，输出：Hello, World!
# 列表操作lst = ["apple", "banana", "cherry"]print(lst[0])  # 访问第一个元素，输出：applelst.append("date")  # 在列表末尾添加一个元素print(lst)  # 输出：['apple', 'banana', 'cherry', 'date']lst.remove("banana")  # 移除列表中的某个元素print(lst)  # 输出：['apple', 'cherry', 'date']print(len(lst))  # 获取列表的长度，输出：3

二、条件判断和循环

我们将遍历一个列表，并检查每个字符串的长度

# 遍历列表并检查字符串长度fruits = ["apple", "banana", "cherry", "date"]for fruit in fruits:    if len(fruit) > 5:  # 判断字符串长度是否大于5        print(f"{fruit} 的长度大于 5")          # 输出：banana 的长度大于 5, cherry 的长度大于 5    else:        print(f"{fruit} 的长度不大于 5")          # 输出：apple 的长度不大于 5, date 的长度不大于 5

三、函数

定义一个简单的问候函数，并调用它

# 定义和调用函数def greet(name):    print(


    
f"Hello, {name}!")  # 输出问候语
greet("Alice")  # 输出：Hello, Alice!greet("Bob")    # 输出：Hello, Bob!

四、文件操作

进行简单的文件操作，包括写入和读取文件内容

# 写入文件with open("example.txt", "w") as file:    file.write("Hello, file!\n")    file.write("This is a second line.")
# 读取文件with open("example.txt", "r") as file:    content = file.read()    print(content)      # 输出：Hello, file! \n This is a second line.

五、对象

定义一个简单的类和对象，包括类的属性和方法

# 定义类和对象class Student:    def __init__(self, name, age):        self.name = name        self.age = age
    def greet(self):        print(f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old.")
# 创建对象并调用方法student1 = Student("Alice", 20)student1.greet()  # 输出：Hello, my name is Alice and I am 20 years old.
student2 = Student("Bob", 22)student2.greet()  # 输出：Hello, my name is Bob and I am 22 years old.

六、异常处理

使用异常处理机制来处理可能发生的错误，例如文件未找到的情况

# 处理文件读取中的异常try:    with open("non_existent_file.txt", "r") as file:        content = file.read()except FileNotFoundError:    print("文件未找到！")
# 处理其他类型的异常try:    result = 10 / 0except ZeroDivisionError:    print("不能除以零！")  # 输出：不能除以零！

七、常用标准库

使用Python的标准库，例如datetime库来处理日期和时间

from datetime import datetime
# 获取当前日期和时间now = datetime.now()print(now)  # 输出示例：2023-05-31 15:23:45.123456
# 格式化日期和时间formatted_now = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(formatted_now)  # 输出示例：2023-05-31 15:23:45



    
# 解析日期字符串date_str = "2023-05-31"parsed_date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")print(parsed_date)  # 输出示例：2023-05-31 00:00:00

八、网络请求

用 requests 库发送 HTTP 请求

再用 BeautifulSoup 进行页面抓取

简而言之：爬虫

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
# 发送GET请求url = "https://news.ycombinator.com/"response = requests.get(url)
# 检查响应状态码if response.status_code == 200:    print("请求成功！")    html_content = response.content  # 获取页面内容
    # 使用BeautifulSoup解析HTML内容    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # 获取网页的标题    page_title = soup.title.get_text()    print(f"网页标题: {page_title}")
    # 获取所有新闻标题和描述    titles = soup.find_all('a', class_='storylink')  # 获取所有标题链接
    for i, (title, subtext) in enumerate(zip(titles, subtexts), start=1):        desc = subtext.get_text().strip()        print(f"{i}. 标题: {title.get_text()}")else:    print("请求失败！")

实际运行如下：

九、数据分析

使用pandas库进行简单的数据处理与分析

import pandas as pd
# 创建一个简单的数据框data = {    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],    "Age": [25, 30, 35],    "City": ["New York", "Los Angeles", "Chicago"]}df = pd.DataFrame(data)
# 查看数据框内容print(df)# 输出：#       Name  Age         City# 0    Alice   25     New York# 1      Bob   30  Los Angeles# 2  Charlie   35      Chicago
# 计算年龄的平均值average_age = df["Age"].mean()print(f"平均年龄是：{average_age}")  # 输出：平均年龄是：30.0

实际运行如下：

十、数据可视化

使用matplotlib库绘制图表，展示数据分析结果

import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 绘制折线图plt.plot(x, y)plt.xlabel("X")plt.ylabel("Y")plt.title("graph")plt.show()  # 显示图表

实际运行如下：