导读：本文对Python的基本使用做一个简单的介绍。限于篇幅，本文不可能详细讲解Python的使用，只是针对本书涉及的数据挖掘案例所用到的代码进行基本讲解。如果读者是初步接触Python，并且使用Python的目的就是数据挖掘，那么相信本文的介绍对你来说是比较充足的了。

作者：张良均 谭立云 刘名军 江建明

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01 运行方式

本文示例代码使用的Python版本为Python 3.6。运行Python代码有两种方式：

• 一种方式是启动Python，然后在命令窗口下直接输入相应的命令；

• 另一种方式就是将完整的代码写成.py脚本，如hello.py，然后在对应的路径下通过python hello.py执行。

hello.py脚本中的代码如下：

# hello.py
print('Hello World!')

脚本的执行结果如图所示。

▲Hello.py脚本执行结果

在编写脚本的时候，可以添加适当的注释。在每一行中，可以用井号“#”来添加注释，添加单行注释的方法如下：

a = 2 + 3 # 这句命令的意思是将2+3的结果赋值给a

如果注释有多行，可以在两个“'''”（三个英文状态单引号）之间添加注释内容，添加多行注释的方法如下：

a = 2 + 3
'''
这里是Python的多行注释。
这里是Python的多行注释。
'''

如果脚本中带有中文（中文注释或者中文字符串，中文字符串要在前面加u），那么需要在文件头注明编码，并且还要将脚本保存为utf-8编码格式，注明编码的方法如下：

# -*- coding: utf-8 -*print('世界，你好！')

02 基本命令

1. 基本运算

初步认识Python时，可以把它当作一个方便的计算器来看待。读者可以打开Python，试着输入代码清单1所示的命令。

• 代码清单1：Python基本运算

a = 2
a * 2
a ** 2

代码清单1所示的命令是Python几个基本运算，第一个命令是赋值运算，第二个命令是乘法运算，最后一个命令是幂运算（即a²），这些基本上是所有编程语言通用的。不过Python支持多重赋值，方法如下：

a, b, c = 2, 3, 4

这句多重赋值命令相当于如下命令：

a = 2
b = 3
c = 4

Python支持对字符串的灵活操作，如代码清单2所示。

• 代码清单2：Python字符串操作

s = 'I like python'
s + ' very much'  # 将s与' very much'拼接，得到'I like python very much'
s.split(' ') # 将s以空格分割，得到列表['I', 'like', 'python']

2. 判断与循环

判断和循环是所有编程语言的基本命令，Python的判断语句格式如下：

if 条件1:语句2
elif 条件3:语句4
else:语句5

需要特别指出的是，Python一般不用花括号{}，也没有end语句，它用缩进对齐作为语句的层次标记。同一层次的缩进量要一一对应，否则会报错。下面是一个错误的缩进示例，如代码清单3所示。

• 代码清单3：错误的缩进

if a==1:print(a)# 缩进两个空格
else:print('a不等于1')# 缩进三个空格

不管是哪种语言，正确的缩进都是一个优雅的编程习惯。

相应地，Python的循环有while循环和for循环，while循环如代码清单4所示。

• 代码清单4：while循环

s,k = 0,0
while k < 101:# 该循环过程就是求1+2+3+...+100k = k + 1s = s + k
print(s)

for循环如代码清单5所示。

• 代码清单5：for循环

s = 0
for k in range(101): # 该循环过程也是求1+2+3+...+100s = s + k
print(s)

这里我们看到了in和range语法。in是一个非常方便而且非常直观的语法，用来判断一个元素是否在列表/元组中；range用来生成连续的序列，一般语法为range(a, b, c)，表示以a为首项、c为公差且不超过b-1的等差数列，如代码清单6所示。

• 代码清单6：使用range生成等差数列

s = 0
if s in range(4):print('s在0, 1, 2, 3中')
if s not in range(1, 4, 1):print('s不在1, 2, 3中')

3. 函数

Python用def来自定义函数，如代码清单7所示。

• 代码清单7：自定义函数

def add2(x):return x+2
print(add2(1)) # 输出结果为3

与一般编程语言不同的是，Python的函数返回值可以是各种形式，可以返回列表，甚至返回多个值，如代码清单8所示。

• 代码清单8：返回列表和返回多个值的自定义函数

def add2(x = 0, y = 0):  # 定义函数，同时定义参数的默认值return [x+2, y+2]  # 返回值是一个列表
def add3(x, y):return x+3, y+3  # 双重返回
a, b = add3(1,2) # 此时a=4,b=5

有时候，像定义add2()这类简单的函数，用def来正式地写个命名、计算和返回显得稍有点麻烦，Python支持用lambda对简单的功能定义“行内函数”，这有点像MATLAB中的“匿名函数”，如代码清单9所示。

• 代码清单9：使用lambda定义函数

f = lambda x : x + 2  # 定义函数f(x)=x+2
g = lambda x, y: x + y # 定义函数g(x,y)=x+y

03 数据结构

Python有4个内建的数据结构—List（列表）、Tuple（元组）、Dictionary（字典）以及Set（集合），它们可以统称为容器（Container），因为它们实际上是一些“东西”组合而成的结构，而这些“东西”可以是数字、字符、列表或者是它们之间几种的组合。

通俗来说，容器里边是什么都行，而且容器里边的元素类型不要求相同。

1. 列表/元组

列表和元组都是序列结构，它们本身很相似，但又有一些不同的地方。

从外形上看，列表与元组存在一些区别是。列表是用方括号标记的，如a = [1, 2, 3]，而元组是用圆括号标记的，如b = (4, 5, 6)，访问列表和元组中的元素的方式都是一样的，如a[0]等于1，b[2]等于6，等等。刚刚已经谈到，容器里边是什么都行，因此，以下定义也是成立的：

c = [1, 'abc', [1, 2]]
'''
c是一个列表，列表的第一个元素是整型1，第二个是字符串'abc'，第三个是列表[1, 2]
'''

从功能上看，列表与元组的区别在于：列表可以被修改，而元组不可以。比如，对于a = [1, 2, 3]，那么语句a[0] = 0，就会将列表a修改为[0, 2, 3]，而对于元组b = (4, 5, 6)，语句b[0] = 1就会报错。

要注意的是，如果已经有了一个列表a，同时想复制a，并命名为变量b，那么b = a是无效的，这时候b仅仅是a的别名（或者说引用），修改b也会修改a。正确的复制方法应该是b = a[:]。

跟列表有关的函数是list，跟元组有关的函数是tuple，它们的用法和功能几乎一样，都是将某个对象转换为列表/元组，如list('ab')的结果是['a', 'b']，tuple([1, 2])的结果是(1, 2)。一些常见的与列表/元组相关的函数如下所示。

• cmp(a, b)：比较两个列表/元组的元素

• len(a)：列表/元组元素个数

• max(a)：返回列表/元组元素最大值

• min(a)：返回列表/元组元素最小值

• sum(a)：将列表/元组中的元素求和

• sorted(a)：对列表的元素进行升序排序

此外，作为对象来说，列表本身自带了很多实用的方法（元组不允许修改，因此方法很少），如下所示。

• a.append(1)：将1添加到列表a末尾

• a.count(1)：统计列表a中元素1出现的次数

• a.extend([1, 2])：将列表[1, 2]的内容追加到列表a的末尾

• a.index(1)：从列表a中找出第一个1的索引位置

• a.insert(2, 1)：将1插入列表a中索引为2的位置

• a.pop(1)：移除列表a中索引为1的元素

最后，不能不提的是“列表解析”这一功能，它能够简化我们对列表内元素逐一进行操作的代码。使用append函数对列表元素进行操作，如代码清单10所示。

• 代码清单10：使用append函数对列表元素进行操作

a = [1, 2, 3]
b = []
for i in a:b.append(i + 2)

使用列表解析进行简化，如代码清单11所示。

• 代码清单11：使用列表解析进行简化

a = [1, 2, 3]
b = [i+2 for i in a]

这样的语法不仅方便，而且直观。这充分体现了Python语法的人性化。在本书中，我们将会较多地用到这样简洁的代码。

2. 字典

Python引入了“自编”这一方便的概念。从数学上来讲，它实际上是一个映射。通俗来讲，它也相当于一个列表，然而它的“下标”不再是以0开头的数字，而是自己定义的“键”（Key）。

创建一个字典的基本方法如下：

d = {'today':20, 'tomorrow':30}

这里的today、tomorrow就是字典的“键”，它在整个字典中必须是唯一的，而20、30就是“键”对应的值。访问字典中元素的方法也很直观，如代码清单12所示。

• 代码清单12：访问字典中的元素

d['today']    # 该值为20
d['tomorrow'] # 该值为30

要创建一个字典，还有其他一些比较方便的方法来，如通过dict()函数转换，或者通过dict.fromkeys来创建，如代码清单13所示。

• 代码清单13：通过dict或者dict.fromkeys创建字典

dict([['today', 20], ['tomorrow', 30]])  # 也相当于{'today':20, 'tomorrow':30}
dict.fromkeys(['today', 'tomorrow'], 20) # 相当于{'today':20, 'tomorrow':20}

很多字典相关的函数和方法与列表相同，在这里就不再赘述了。

3. 集合

Python内置了集合这一数据结构，这一概念跟数学上的集合的概念基本上是一致的，它跟列表的区别在于：①它的元素是不重复的，而且是无序的；②它不支持索引。一般我们通过花括号{}或者set()函数来创建一个集合，如代码清单14所示。

• 代码清单14：创建集合

s = {1, 2, 2, 3}  # 注意2会自动去重，得到{1, 2, 3}
s = set([1, 2, 2, 3]) # 同样地，它将列表转换为集合，得到{1, 2, 3}

集合具有一定的特殊性（特别是无序性），因此集合有一些特别的运算，如代码清单15所示。

• 代码清单15：集合运算

a = t | s  # t和s的并集
b = t & s  # t和s的交集
c = t – s  # 求差集（项在t中，但不在s中）
d = t ^ s  # 对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）

4. 函数式编程

函数式编程（Functional programming）或者函数程序设计又称泛函编程，是一种编程范型，它将计算机运算视为数学上的函数计算，并且避免使用程序状态以及易变对象。

简单来讲，函数式编程是一种“广播式”编程，通常是结合前面提到的lambda定义函数用于科学计算中，会显得简洁方便。

在Python中，函数式编程主要由几个函数的使用构成：lambda、map、reduce、filter，其中lambda前面已经介绍过，主要用来自定义“行内函数”，所以现在我们逐一介绍后面3个。

（1）map函数

假设有一个列表a = [1, 2, 3]，要给列表中的每个元素都加2得到一个新列表，利用前面已经谈及的列表解析，我们可以这样写，如代码清单16所示。

• 代码清单16：使用列表解析操作列表元素

b = [i+2 for i in a]

而利用map函数我们可以这样写，如代码清单17所示。

• 代码清单17：使用map函数操作列表元素

b = map(lambda x: x+2, a)
b = list(b)  # 结果是[3, 4, 5]

也就是说，我们首先要定义一个函数，然后再用map命令将函数逐一应用到（map）列表中的每个元素，最后返回一个数组。map命令也接受多参数的函数，如map(lambda x,y: x*y, a, b)表示将a、b两个列表的元素对应相乘，把结果返回新列表。

也许有的读者会有疑问：有了列表解析，为什么还要有map命令呢？其实列表解析虽然代码简短，但是本质上还是for命令，而Python的for命令效率并不高，而map函数实现了相同的功能，并且效率更高，原则上来说，它的循环命令是C语言速度的。

（2）reduce函数

reduce有点像map，但map用于逐一遍历，而reduce用于递归计算。在Python 3.x中，reduce函数已经被移出了全局命名空间，被置于fuctools库中，使用时需要通过from fuctools import reduce引入reduce。先给出一个例子，这个例子可以算出n的阶乘，如代码清单18所示。

• 代码清单18：使用reduce计算n的阶乘

from fuctools import reduce# 导入reduce函数
reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

其中range(1, n+1)相当于给出了一个列表，元素是1～n这n个整数。lambda x,y: x*y构造了一个二元函数，返回两个参数的乘积。

reduce命令首先将列表的头两个元素作为函数的参数进行运算，然后将运算结果与第三个数字作为函数的参数，然后再将运算结果与第四个数字作为函数的参数……依此递推，直到列表结束，返回最终结果。如果用循环命令，那就要写成代码清单19所示的形式。

• 代码清单19：使用循环命令计算n的阶乘

s = 1
for i in range(1, n+1):s = s * i

（3）filter

顾名思义，它是一个过滤器，用来筛选列表中符合条件的元素，如代码清单20所示。

• 代码清单20：使用filter筛选列表元素

b = filter(lambda x: x > 5 and x < 8, range(10))
b = list(b)  # 结果是[6, 7]

使用filter首先需要一个返回值为bool型的函数，如上述“lambda x: x > 5 and x < 8”定义了一个函数，判断x是否大于5且小于8，然后将这个函数作用到range(10)的每个元素中，如果为True，则“挑出”那个元素，最后将满足条件的所有元素组成一个列表返回。

当然，上述filter语句，也可以使用列表解析，如代码清单21所示。

• 代码清单21：使用列表解析筛选

b = [i for i in range(10) if i > 5 and i < 8]

它并不比filter语句复杂。但是要注意，我们使用map、reduce或filter，最终目的是兼顾简洁和效率，因为map、reduce或filter的循环速度比Python内置的for循环或while循环要快得多。

04 库的导入与添加

前面我们已经讲述了Python基本平台的搭建和使用，然而仅在默认情况下它并不会将所有的功能加载进来。我们需要把更多的库（或者叫作模块、包等）加载进来，甚至需要安装第三方扩展库，以丰富Python的功能，实现我们的目的。

1. 库的导入

Python本身内置了很多强大的库，如数学相关的math库，可以为我们提供更加丰富且复杂的数学运算，如代码清单22所示。

• 代码清单22：使用math库进行数学运算

import math
math.sin(1)  # 计算正弦
math.exp(1)  # 计算指数
math.pi  # 内置的圆周率常数

导入库的方法，除了直接“import库名”之外，还可以为库起一个别名，如代码清单23所示。

• 代码清单23：使用别名导入库

import math as m
m.sin(1) # 计算正弦

此外，如果并不需要导入库中的所有函数，可以特别指定导入函数的名称，如代码清单24所示。

• 代码清单24：通过名称导入指定函数

from math import exp as e # 只导入math库中的exp函数，并起别名e
e(1)  # 计算指数
sin(1)  # 此时sin(1)和math.sin(1)都会出错，因为没被导入

若直接导入库中的所有函数，如代码清单25所示。

• 代码清单25：导入库中所有函数

# 直接导入math库，也就是去掉math.，但如果大量地这样引入第三库，就容易引起命名冲突
from math import *
exp(1)
sin(1)

我们可以通过help('modules')命令来获得已经安装的所有模块名。

2. 导入future特征（For 2.x）

Python 2.x与Python 3.x之间的差别不仅是在内核上，也部分地表现在代码的实现中。比如，在Python 2.x中，print是作为一个语句出现的，用法为print a；但是在Python 3.x中，它是作为函数出现的，用法为print(a)。

为了保证兼容性，本文的基本代码是基于Python 3.x的语法编写的，而使用Python 2.x的读者，可以通过引入future特征的方式兼容代码，如代码清单26所示。

• 代码清单26：导入future特征

# 将print变成函数形式，即用print(a)格式输出
from __future__ import print_function# 3.x的3/2=1.5，3//2才等于1；2.x中3/2=1
from __future__ import division

3. 添加第三方库

Python自带了很多库，但不一定可以满足我们的需求。就数据分析和数据挖掘而言，还需要添加一些第三方库来拓展它的功能。这里简单介绍一下第三方库的安装。

安装第三方库有多种方法，如下所示。

• 下载源代码自行安装：安装灵活，但需要自行解决上级依赖问题

• 用pip命令安装：比较方便，自动解决上级依赖问题

• 用easy_install命令安装：比较方便，自动解决上级依赖问题，比pip稍弱

• 下载编译好的文件包：一般是Windows系统才提供现成的可执行文件包

• 系统自带的安装方式：Linux系统或Mac系统的软件管理器自带了某些库的安装方式

这些安装方式已在《干货收藏！一文看懂8个常用Python库从安装到应用》中详细介绍。

有关Python及数据分析的更多内容，欢迎各位4月11日19:30来直播间交流：

关于作者：张良均，资深大数据挖掘与分析专家、模式识别专家、AI技术专家。有10余年大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。

本文摘编自《Python数据分析与挖掘实战》（第2版），经出版方授权发布。

延伸阅读《Python数据分析与挖掘实战》

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