Python 是一种解释型、面向对象的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的生态系统著称。本文详细介绍了 Python 的安装配置、开发环境搭建、基本数据类型、控制结构、函数定义及模块使用等核心知识。通过代码示例讲解了变量赋值、列表操作、条件判断、循环遍历以及简单的面向对象编程概念，帮助初学者快速掌握 Python 编程基础，为后续学习数据分析、Web 开发或人工智能打下坚实基础。内容还补充了文件操作、异常处理及列表推导式等实用技巧。
Python 最初由 Guido van Rossum 在 1991 年发布，旨在提供一种比 Shell 更强大且易于使用的脚本语言。经过三十多年的发展，Python 已成为全球最受欢迎的编程语言之一，广泛应用于 Web 开发、数据分析、人工智能、自动化运维等领域。其设计哲学强调代码的可读性和简洁性，使得开发者能够用更少的代码行数实现复杂的功能。
访问 Python 官方网站下载最新稳定版本（推荐 Python 3.8+）。安装过程中请注意勾选'Add Python to PATH'选项，以便在命令行中直接调用。
为避免依赖冲突，建议在项目中使用虚拟环境。使用内置的 venv 模块创建隔离环境：
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # Linux/Mac
myenv\Scripts\activate # Windows
推荐使用集成开发环境（IDE）如 PyCharm 或轻量级编辑器 VS Code。它们提供代码补全、调试器、语法高亮等功能，能显著提升开发效率。
Python 使用缩进（Indentation）来划分代码块，这是与其他语言最大的区别之一。
Python 是动态类型语言，变量无需声明即可使用。支持多种内置类型：
# 整数与浮点数
age = 25
height = 1.75
# 字符串
name = "Alice"
# 布尔值
is_active = True
# 列表（可变）
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
# 元组（不可变）
coordinates = (10, 20)
# 字典（键值对）
user = {"id": 1, "role": "admin"}
支持算术运算（+, -, *, /, %）、比较运算（==, !=, >, <）及逻辑运算（and, or, not）。字符串支持拼接（+）和重复（*）。
使用 if, elif, else 进行分支判断：
score = 85
if score >= 90:
print("优秀")
elif score >= 60:
print("及格")
else:
print("不及格")
用于遍历序列：
for i in range(5):
print(f"当前数字：{i}")
当条件满足时执行：
count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1
使用 def 关键字定义函数，可接收参数并返回值：
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"
print(greet("World"))
Python 拥有丰富的标准库。例如导入数学模块：
import math
result = math.sqrt(16)
print(result)
Python 支持类与对象的概念。类是对象的模板，对象是类的实例。
class Dog:
def __init__(self, name):
self.name = name
def bark(self):
print(f"{self.name} says Woof!")
my_dog = Dog("Buddy")
my_dog.bark()
良好的程序应包含错误处理机制，使用 try-except 捕获异常：
try:
x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
print("除数不能为零")
读写文件是常见需求。使用 with 语句可自动关闭文件：
# 写入文件
with open("example.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("Hello, Python!")
# 读取文件
with open("example.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
print(content)
列表推导式提供了一种简洁的方式来创建列表：
squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(squares)
print(evens)
本文涵盖了 Python 的基础语法、数据结构、流程控制、函数定义、面向对象编程、异常处理及文件操作等核心知识。掌握这些基础知识后，建议进一步学习常用第三方库（如 NumPy、Pandas、Django），并通过实际项目巩固技能。持续练习与阅读官方文档是提升编程能力的关键途径。
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