一直以來以分享Python、數(shù)據分析、數(shù)據科學為主，即使有了大受好評的程序入門系列，但考慮到多數(shù)文章使用分析工具都以Python為主，決定撰寫這一系列文章幫助剛看完程序，對于Python數(shù)據分析感到好奇的朋友入門，并且銜接與實作我過往的文章。如此一來您能夠透過這一系列文章學習Python程序語言，做Python商管程序設計，同時配合其他文章實作數(shù)據分析。

目前初步規(guī)劃章節(jié)如下：

• Python簡介：Python介紹與初探
• 變數(shù)與基礎運算
• 條件
• 循環(huán)
• 函式
• 面向對象程序語言設計
• 迭代物件
• Python數(shù)據結構：String，List，Tuple
• Python數(shù)據結構：Dict，Set
• 數(shù)據處理Pandas / Numpy

理論上讀完所有章節(jié)可以預期您學習完畢大學程度的一學期程序語言課程，能夠使用Python作到自動化部分Excel工作、了解基礎電腦科學知識、基礎程序語言知識，并且透過進一步項目來學習完成項目所需學習的其他Python library。

Python概述—什么是Python？

Python的創(chuàng)始人為吉多·范羅蘇姆，當時他在阿姆斯特丹的荷蘭數(shù)學和計算機科學研究學會工作。1989年的圣誕節(jié)期間，吉多·范羅蘇姆為了打發(fā)時間，決心開發(fā)一個新的指令碼解釋程序，作為ABC語言的一種繼承，替代使用Unix shell和C語言進行系統(tǒng)管理，擔負同Amoeba操作系統(tǒng)的互動和例外處理。

之所以選中Python作為程序的名字，是因為他是BBC電視劇——《蒙提·派森的飛行馬戲團》（Monty Python’s Flying Circus）的愛好者。

Python支持多種程序設計范式，包括函數(shù)式、指令式、結構化、面向對象和反射式程序。它擁有動態(tài)型別系統(tǒng)和垃圾回收功能，能夠自動管理內存使用，并且其本身擁有一個巨大而廣泛的標準庫。

Why Python？Python商管程序設計定位？

其實許多工具都能夠作為數(shù)據分析的利器，比如Google Analytics、Power BI、Tableau，許多程序語言也具有開發(fā)為數(shù)據分析工具的能力，比如股票、金融分析常用的C#/C++、常用于統(tǒng)計、計量運算的R，甚至操作數(shù)據庫語言SQL、熟悉的電子表格應用開發(fā)Excel VBA，那為什么我會挑選Python作為數(shù)據分析的工具呢？相比與「軟件」與「其他程序語言」，為何是Python？

勝過軟件：方便度、彈性

Python彈性相比軟件高出非常多，比如我可以自己撰寫SPSS、SAS等分析功能，透過自己撰寫來達到客制化效果，甚至運用Plotly等Python庫來做酷炫、互動式的數(shù)據可視化

勝過程式語言：端到端數(shù)據處理，一次搞定

Python滿足數(shù)據抓取、基礎數(shù)據分析、數(shù)據處理的良好特質，又蘊含強大的計算效果，甚至可以進一步開發(fā)為數(shù)據產品（比如數(shù)據儀表板、機器學習可解釋性儀表板），意思就是，作為運行端到端數(shù)據分析的工具，我只需要透過Python基本上是可以滿足所有需求的。

為什么這很重要呢？因為過去許多分析師的做法是下載數(shù)據直接從數(shù)據庫讀入、對于爬蟲不熟悉，用Excel分析，但受限于數(shù)據量與可視化不夠直覺因此拖慢效率與處理性能，最后要輸出報表也只能透過大量截圖、截表格再放到word、PPT上

但透過Python可以直接滿足整個數(shù)據收集、分析、輸出、產品化流程，甚至輸出成報表、嫁接到網頁上等來呈現(xiàn)。

而其他Python特點如下：

• 開源/免費：個人可增加數(shù)據力，企業(yè)可增強運行效率
• 強大的學習交流和培訓資源：學習資源多，99%遇到問題可透過Google解決
• 開發(fā)效率高：數(shù)位轉型必備
• 簡單易學：對于第一門程序語言入門友善
• 可移植性強：跨平臺開發(fā)，不必擔心硬件與系統(tǒng)
• 與其他語言的集成：集成性高，是好的工程師team player
• 擴展性強：學過基礎，想要拓展到其他分析、產品等應用領域都很容易

我將會分述如下：

開源/免費

Python是FLOSS（自由/開放原始碼軟件）之一，使用Python（及其第三方庫）無需任何產品購買，授權或許可費用，舉例來說相比于許多企業(yè)常用的SAS、SPSS，Python基本上都能達到相同的功能，但不分團體或者個人均為免費。

強大的學習交流和培訓資源

Python已經成為世界上最主流的數(shù)據分析工具與程序語言，有非常多的學習社群，Blog，論壇，培訓，教育機構提供了許多交流、互相學習的機會。

開發(fā)效率高

Python語言簡潔。這對于以效率優(yōu)先的程序工作或驗證性項目非常關鍵，尤其是在數(shù)位轉型需求上特別重要，舉例來說通常我們不確定一個數(shù)位項目的導入對于企業(yè)的影響，此時用Python可以快速構建一個MVP（最小可行性產品）嘗試數(shù)位使用案例對組織的影響，方便又零成本。

簡單易學

Python語法簡單，沒有任何程序語言基礎的人也能在幾個小時能掌握基本的Python語法與撰寫方法。這對于初學者而言很友善，透過英文式語法就可以學習使用Python來運算，并且完成許多Excel的數(shù)據自動化處理需求。

可移植性

Python可以跨Windows，Linux，Mac等多平臺運行，這使得它的移植性非常強，一次開發(fā)，多平臺應用。

與其他語言的集成

Python具有“膠水”能力，能與Java，C，C ++，MATLAB，R等集成使用，這意味著你既可以把其他語言寫到的腳本嵌入Python，也可以把Python Script嵌入其他語言（比方說我可以把Python嵌入C/C++），集成不同代碼。

擴展性強

通常寫程序很多功能不需要自己寫，工程師習慣透過模塊化來重復利用某些特定功能，這個我們在庫與包章節(jié)會詳細介紹，Python具有豐富的結構化和非結構化包與程序庫，可以透過方便的pip來快速安裝、使用。

• 信息工程方面：線程、正規(guī)表示法、網頁瀏覽、電子郵件、XML、GUI（圖形化用戶界面）
• 數(shù)據分析方面：Python自帶數(shù)學、科學計算庫，還包括豐富的第三方庫和工具，例如用于連接Oracle，MySQL，SQLite等數(shù)據庫連接，數(shù)據科學計算庫Numpy，Sciy，Pandas，文本處理庫NLTK，機器學習庫Scikit-Learn，Theano，圖形視頻分析處理和挖掘庫PIL和Opencv以及開源計算框架Tensorflow等。

之后我們會透過Colab來學習寫程序與實作Python

下一章開始，我就會開始帶大家正式開始寫程序，因為Python已經被大量使用，我們可以透過Google云端來建立寫程序的界面（甚至提供機器學習的免費運算資源），幫助大家跳過繁雜的環(huán)境設定而專心在語言學習上面。

那么這就是本次的第一篇：Python從入門到數(shù)據分析—Python介紹與初探，下一章我們就會開始介紹基礎的變數(shù)啰！

歡迎對數(shù)據分析、商業(yè)策略有興趣的讀者追蹤，我們下一篇文章見！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python从入门到数据分析第一篇—Python简介- Python介绍与初探的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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