前言
前言
章节主张
前言这一章真正要建立的，不是孤立知识点，而是围绕“基础语法是后续一切抽象的地基、函数与模块是从会写到会组织的分水岭”形成一套能反复练习、能迁移到真实任务里的 Python 学习路径。
中文释读
读 前言 时，不要只把它当作语法或模块说明书。更有价值的读法，是问自己：这一章解决了我在编程、科学计算或数据分析流程中的哪个瓶颈？
这本书的强项在于把工具、基础语法、科学计算库和案例工作流连成一条线。章节页因此会把原书内容翻译成“知识点 -> 操作动作 -> 易错边界 -> 迁移练习”的学习结构。
本章知识路线
关键论据
- ” Python是一门越来越流行的编程语言，它免费、易学，而且功能强大，在网络编程、图像用户界面编程、科学计算、数据挖掘、机器学习、人工智能等方面都有着广泛的应用。
- 我在一年多的时间里，通过自学，从一个Python“小白”成长为一个Python“老手”，在这个过程中，用笔记的形式记录了自己学习和使用Python的经验。
- 根据这段经历，于2019年出版了本书的第1版（基于Python 2.7版本）。
- 经过数年的时间，这个学习笔记依然有着不小的阅读量：在知乎的高分问答“如何系统地自学Python？
- ”阅读量达到千万量级（ 由于对Python的学习、应用需求与日俱增，并且Python 3已成为主流，所以我对第1版的内容进行了大量的修改，升级改版为基于Python 3的自学笔记，相信会对开始学习并使用Python的朋友有所帮助。
行动清单
- 先用最小代码样例跑通本章核心知识点。
- 把本章知识点接到一个真实小任务上，而不只停留在示例。
- 记录本章最容易报错的边界条件和调试方式。
- 复盘：这一章内容如何进入自己的长期 Python 学习系统。
本章图版学习路径
图版按知识点分组，适合拿来做复现、迁移和复盘练习，不只是“看一眼效果”。
本章暂无图版。
源章节深读
入口定位
这节解决什么问题：这节要解决的不是背下“入口定位”，而是把这个知识点放进真正可运行、可调试、可迁移的 Python 学习流程里。
怎么用到自己的系统：把它写进自己的学习系统：先用最小例子跑通，再把“入口定位”迁移到一个实际小任务中，最后记录哪些边界条件最容易报错。
常见错误：常见误区是只记住 API 或代码片段，却没理解 入口定位 背后的对象模型、输入输出和适用边界。
“人生苦短，我用Python。 ” Python是一门越来越流行的编程语言，它免费、易学，而且功能强大，在网络编程、图像用户界面编程、科学计算、数据挖掘、机器学习、人工智能等方面都有着广泛的应用。 我在一年多的时间里，通过自学，从一个Python“小白”成长为一个Python“老手”，在这个过程中，用笔记的形式记录了自己学习和使用Python的经验。
核心操作
这节解决什么问题：这节要解决的不是背下“核心操作”，而是把这个知识点放进真正可运行、可调试、可迁移的 Python 学习流程里。
怎么用到自己的系统：把它写进自己的学习系统：先用最小例子跑通，再把“核心操作”迁移到一个实际小任务中，最后记录哪些边界条件最容易报错。
常见错误：常见误区是只记住 API 或代码片段，却没理解 核心操作 背后的对象模型、输入输出和适用边界。
根据这段经历，于2019年出版了本书的第1版（基于Python 2.7版本）。 经过数年的时间，这个学习笔记依然有着不小的阅读量：在知乎的高分问答“如何系统地自学Python？ ”阅读量达到千万量级（ 由于对Python的学习、应用需求与日俱增，并且Python 3已成为主流，所以我对第1版的内容进行了大量的修改，升级改版为基于Python 3的自学笔记，相信会对开始学习并使用Python的朋友有所帮助。
易错边界
这节解决什么问题：这节要解决的不是背下“易错边界”，而是把这个知识点放进真正可运行、可调试、可迁移的 Python 学习流程里。
怎么用到自己的系统：把它写进自己的学习系统：先用最小例子跑通，再把“易错边界”迁移到一个实际小任务中，最后记录哪些边界条件最容易报错。
常见错误：常见误区是只记住 API 或代码片段，却没理解 易错边界 背后的对象模型、输入输出和适用边界。
本书的集成开发环境是Anaconda，它是一个功能强大的Python计算环境。 本书利用IPython解释器、Jupyter Notebook等工具开展Python编程的实践。 本书首先介绍了Python工具的使用、Python基础和进阶用法、面向对象编程，为读者打下良好的基础：优秀的工具能帮助读者更有效地学习和使用Python；基础和进阶用法能让读者对Python的用法有一些基本的认知；面向对象编程可以让读者了解一些基础的设计模式。
迁移练习
这节解决什么问题：这节要解决的不是背下“迁移练习”，而是把这个知识点放进真正可运行、可调试、可迁移的 Python 学习流程里。
怎么用到自己的系统：把它写进自己的学习系统：先用最小例子跑通，再把“迁移练习”迁移到一个实际小任务中，最后记录哪些边界条件最容易报错。
常见错误：常见误区是只记住 API 或代码片段，却没理解 迁移练习 背后的对象模型、输入输出和适用边界。
接下来，本书介绍了一些关键的Python模块，这些模块包括Python标准库中的自带模块，以及NumPy、Matplotlib、SciPy、Pandas等最常用的模块。 这些模块提供了强大的功能：标准库模块提供了处理编程常见问题的工具，NumPy模块提供了科学计算的基础类型——数组，Matplotlib模块可以对数据进行可视化，SciPy模块可以进行概率、线性代数等的操作，而Pandas模块则提供了数据分析的基本功能。 最后，本书详细讲解了两个用Python进行数据分析与机器学习编程的实例，通过这两个例子，读者可以了解数据分析和机器学习的一些基本流程。
迁移练习
这节解决什么问题：这节要解决的不是背下“迁移练习”，而是把这个知识点放进真正可运行、可调试、可迁移的 Python 学习流程里。
怎么用到自己的系统：把它写进自己的学习系统：先用最小例子跑通，再把“迁移练习”迁移到一个实际小任务中，最后记录哪些边界条件最容易报错。
常见错误：常见误区是只记住 API 或代码片段，却没理解 迁移练习 背后的对象模型、输入输出和适用边界。
本书基于学习笔记而来，内容更贴近实际，例子也简单易懂。 除了介绍Python的用法，本书还加入了很多原理上的解释，并辅以实例进行说明。 因此，与其他Python书籍相比，本书不仅具有知其然的功能，还具有知其所以然的特点，从而能更好地帮助Python初学者进行自学。
迁移练习
这节解决什么问题：这节要解决的不是背下“迁移练习”，而是把这个知识点放进真正可运行、可调试、可迁移的 Python 学习流程里。
怎么用到自己的系统：把它写进自己的学习系统：先用最小例子跑通，再把“迁移练习”迁移到一个实际小任务中，最后记录哪些边界条件最容易报错。
常见错误：常见误区是只记住 API 或代码片段，却没理解 迁移练习 背后的对象模型、输入输出和适用边界。
本书使用Python 3版本。 考虑到书中涉及模块的功能可能会随版本更新而改变，因此，本书主要介绍各个模块的核心功能，对于一些细节用法不做过多介绍。 特别地，结合我学习工作以来遇到的实际情况，虽然Python 2已经不再被维护，但一些企业和项目由于历史原因仍然保留了许多用Python 2编写的代码。
辨析题：如果你只会照抄 前言 里的例子，却无法换一个输入自己写出来，真正缺的是什么？
多数时候缺的不是记忆，而是对象模型、输入输出边界和操作顺序的理解。把知识点换到新输入上依然能运行，才算真的进入了自己的系统。