python 知识架构拓扑图

1. Python 基础知识

从 Python 2.x 到 Python 3.x 的语言差异，到 Python 中的基本数据类型、运算符、流程控制语句、函数、模块等基础知识点，是每一位 Python 开发者都需要掌握的内容。

1.1 Python 2.x 和 Python 3.x 的语言差异

在 Python 3.x 中，最明显的改变是 print 语句被修改成了 print() 函数，还有 bytes 和 str 类型的区别等等，下面是 Python 2.x 和 Python 3.x 的差异表：

# Python 2.x:
print "Hello, World!"    # print 语句
unicode_string = u'你好'  # unicode string
# Python 3.x:
print("Hello, World!")  # print 函数
unicode_string = '你好'   # 默认为 unicode，不需要加 u 前缀
byte_string = b'hello'    # bytearray 类型

1.2 基本数据类型和运算符

Python 语言中支持的基本数据类型包括整型、浮点型、布尔型、复数型、字符串、列表、元组、集合、字典等等。

在 Python 中，使用运算符可以对基本数据类型进行基本运算，例如算术运算、赋值运算、比较运算、逻辑运算等等。

a = 10
b = 20
# 算术运算
c = a + b
d = a - b
e = a * b
f = a / b
# 比较运算
g = a > b
h = a >= b
i = a < b
j = a <= b
k = a == b
l = a != b
# 逻辑运算
m = a and b
n = a or b
o = not a

1.3 流程控制语句

在 Python 中使用的流程控制语句包括条件语句（if-else 语句）、循环语句（while、for 语句）等等。

# if-else 语句
a = 10
if a > 0:
    print("a > 0")
elif a == 0:
    print("a = 0")
else:
    print("a < 0")
# while 循环语句
i = 0
while i < 10:
    print(i)
    i += 1
# for 循环语句
num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in num_list:
    print(num)

1.4 函数和模块

函数是 Python 编程中的核心概念，它可以接收参数并返回结果。

模块是 Python 中的一个文件，用于组织代码，它包含变量、函数、类等对象。

# 定义函数
def add(a, b):
    return a + b
# 调用函数
sum = add(1, 2)
print(sum)
# 导入模块
import math
# 使用模块中的函数
square_root = math.sqrt(4.0)
print(square_root)

2. 面向对象编程

Python 是一门面向对象的编程语言，在 Python 中，一切皆对象。面向对象编程的核心是类和对象。

2.1 类和对象

类是面向对象编程中的一个重要概念，它是对象的模板，是用于创建对象的代码段。对象则是类的实例，具有类所定义的属性和方法。

# 定义类
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    
    def greet(self):
        print("Hello, my name is " + self.name)
# 创建对象
p = Person("Tom", 20)
# 调用对象的方法
p.greet()

2.2 继承和多态

在 Python 中，支持继承和多态，继承是指一个类可以继承另一个类的属性和方法，多态则是指不同类的对象可以调用相同的方法。

# 定义父类
class Animal:
    def say_hello(self):
        print("I am an animal.")
# 定义子类
class Dog(Animal):
    def say_hello(self):
        print("I am a dog.")
class Cat(Animal):
    def say_hello(self):
        print("I am a cat.")
# 多态
animals = [Animal(), Dog(), Cat()]
for animal in animals:
    animal.say_hello()

3. Python 标准库

Python 标准库是 Python 自带的一组模块，包含了大量的功能，可以满足大多数情况下的编程需求。学习 Python 标准库是 Python 编程的基础。

3.1 常用模块

Python 标准库中的常用模块包括 os、sys、re、datetime、math 等等，它们提供了文件操作、系统操作、正则表达式、日期时间处理、数学计算等常用功能。

import os # 文件操作
import sys # 系统操作
import re # 正则表达式操作
import datetime # 日期时间操作
import math # 数学操作

3.2 第三方模块

除了 Python 标准库，还有大量的第三方模块可以用于 Python 编程。常用的第三方模块包括 numpy、pandas、matplotlib、requests 等等，它们提供了强大的数据处理、数据可视化、网络请求等功能。

import numpy # 数组操作
import pandas # 数据处理
import matplotlib # 数据可视化
import requests # 网络请求

4. Python 数据库编程

Python 在数据库编程方面也非常强大，可以支持多种数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等等。

4.1 MySQL 数据库编程

在 Python 中使用 MySQL 数据库需要安装 python MySQL 客户端，然后使用相应的 API 进行操作。

# 安装 MySQL 客户端
pip install mysql-connector-python
# 连接 MySQL 数据库
import mysql.connector
cnx = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='test')
# 执行查询语句
cursor = cnx.cursor()
query = ("SELECT * FROM student")
cursor.execute(query)
# 获取查询结果
for (sid, name, age) in cursor:
    print("Student %s is %d years old" % (name, age))
# 关闭连接
cursor.close()
cnx.close()

4.2 PostgreSQL 数据库编程

在 Python 中使用 PostgreSQL 数据库需要安装 psycopg2 客户端，然后使用相应的 API 进行操作。

# 安装 psycopg2 客户端
pip install psycopg2
# 连接 PostgreSQL 数据库
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(database="test", user="postgres", password="password", host="localhost", port="5432")
# 执行查询语句
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT id, name, age  from student")
# 获取查询结果
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print("id = ", row[0])
    print("name = ", row[1])
    print("age = ", row[2])
# 关闭连接
conn.close()

5. Python Web 开发

Python 在 Web 开发方面也非常强大，可以支持多种 Web 开发框架，包括 Django、Flask、Pyramid 等等。

5.1 Flask Web 开发框架

Flask 是一个轻量级的 Web 开发框架，可以用于快速地搭建 Web 应用程序。

# 安装 Flask
pip install flask
# 编写 Flask 应用程序
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def home():
    return "Hello, World!"
if __name__ == "__main__":
    app.run()

在浏览器中访问 http://localhost:5000 即可看到 Hello, World!。

5.2 Django Web 开发框架

Django 是一个基于 MVC（Model-View-Controller）设计模式的 Web 框架，提供了强大的数据模型、模板引擎、URL 路由、表单验证等功能，可以用于快速地开发高质量的 Web 应用。

# 安装 Django
pip install Django
# 创建 Django 项目
django-admin startproject myproject
# 创建 Django 应用
python manage.py startapp myapp
# 编写 Django 视图函数
from django.http import HttpResponse
def home(request):
    return HttpResponse("Hello, World!")
# 编写 Django URL 路由
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
    path('', views.home, name='home'),
]
# 启动 Django 服务器
python manage.py runserver

在浏览器中访问 http://localhost:8000 即可看到 Hello, World!。

6. Python 爬虫开发

Python 在爬虫开发方面也非常强大，可以支持多种爬虫框架，包括 Scrapy、BeautifulSoup、Selenium 等等。

6.1 Scrapy 爬虫框架

Scrapy 是一个成熟的、高效的、可扩展的爬虫框架，它提供了全面的爬虫工具集合，包括数据提取、数据处理、数据存储等功能。

在 Scrapy 中，需要编写 Spider 来完成爬虫的工作:

# 创建 Scrapy 项目
scrapy startproject myproject
# 创建 Scrapy Spider
scrapy genspider myspider example.com
# 编写 Scrapy Spider
import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://www.example.com/']
    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }
        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

6.2 BeautifulSoup 爬虫框架

BeautifulSoup 是一个非常易用的 Python 爬虫框架，它提供了一种解析 HTML 和 XML 文档的方式，可以用于抓取 Web 页面内容。

# 安装 BeautifulSoup
pip install beautifulsoup4
# 编写 Beautiful Soup 爬虫
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'http://example.com/'
response = requests.get(url)
content = response.text
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
title = soup.title.string
print(title)

7. Python 机器学习

Python 在机器学习方面应用非常广泛， Python 机器学习框架也很多，如 TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn 等等。

7.1 TensorFlow 机器学习框架

TensorFlow 是一个流行的、开源的深度学习框架，最初由 Google 推出。

在 TensorFlow 中，可以使用连续的矩阵处理和流水化的框架，便于开发复杂的机器学习算法。

# 安装 TensorFlow
pip install tensorflow
# 编写 TensorFlow 机器学习模型
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 搭建模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.01),
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

7.2 Scikit-learn 机器学习框架

Scikit-learn 是 Python 中常用的机器学习库之一，它集成了大量的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、特征提取等各种机器学习算法。

# 安装 Scikit-learn
pip install scikit-learn
# 编写 Scikit-learn 机器学习模型
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)

8. Python 可视化

Python 在可视化方面也非常强大，可以支持多种可视化框架，包括 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等等。

8.1 Matplotlib 可视化库

Matplotlib 是 Python 最著名的、广泛使用的可视化库之一，它提供了大量的绘图工具和 API，包括各种曲线图、散点图、柱状图等。

# 安装 Matplotlib
pip install matplotlib
# 编写 Matplotlib 绘图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Sin Function')
plt.show()

8.2 Seaborn 可视化库

Seaborn 是一个美学化的、基于 Matplotlib 的 Python 可视化库，提供了更容易上手的 API，并