python算法入门

‘壹’ 小白入门：用什么写python

怎么学python

俗话说得好，“摩天大楼从地起”，学习任何编程语言都一定要把该语言的基础打牢，而怎么打地基呢？秘诀只有一条：多敲代码多敲代码多敲代码。学习前期建议找一本讲python基础的书或博客，把里面的例题跟着操作一遍，在基础打扎实后，可上一些比较出名的竞赛项目的网站如kaggle等，通过做项目去巩固知识。

推荐书籍:《Python基础教程(第3版)》Magnus Lie Hetland着

推荐理由：全面介绍了Python的基础知识、基本概念，高级主题，还有Python程序测试、打包、发布等知识，及10个具有实际意义的Python项目的开发过程，涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。

基础知识

代码规范

1. 缩进

相比于其他语言用大括号和end来标识代码块，python语言比较“独特”，其通过代码的缩进来标识所属代码块，通常4个空格为一个缩进，可用tab键实现。缩进是python代码的重要组成部分，若你的代码缩进格式不正确，如同一段代码块语句缩进不一致，首句未顶格等，都会运行出错。

#一个完整的语句首句要顶格

i=0

#同一代码块的语句应缩进一致

for i in range(5):

print(i)

i+=1

2. 注释

编程语言的注释，即对代码的解释和说明。给代码加上注释，可提高代码的可读性，当你阅读一段他人写的代码时，通过注释迅速掌握代码的大致意思，读起代码将更加得心应手。

python语言的注释分为单行注释和多行注释，在注释符后的内容计算机会自动跳过不去执行。

单行注释：在需注释语句前加“#”，可在代码后使用，也可另起一行使用

i=1 #在代码后使用注释

#另起一行使用注释

多行注释：在语句开头和结尾处加三个单引号或三个双引号（前后须一致）

'''

使用单引号的多行注释

'''

"""

使用双引号的多行注释

"""

使用注释除了起到望文生义，迅速了解代码意思的作用外，还有一个小妙处，可以将某段未完成或需要修改的代码隐蔽起来，暂时不让计算机执行。

2. 输入语句

在python中获取键盘输入数据的函数是input()函数，input函数会自动将输入的数据转为字符串类型，并自动忽略换行符，同时可给出提示字符串。如果需要得到其他类型的数据，可对其进行强制性类型转换。

input( )语法：

input([prompt])

input( )参数：

prompt: 给输入者的提示信息，可选参数age=input("请输入您的年龄：")

‘贰’ 好用的python入门书籍

关于python的好书很多，这里从入门到进阶以此给你推荐一些：
1.Python编程：入门到实践
理论和实践恰到好处，行文逻辑流畅，不跳跃，手把手教的感觉，却绝不啰嗦，非常适合入门。小编强烈推荐这本书，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节，学编程最佳的方式就是多动动手、多动动脑。
2.Python基础教程第2版
学习一门编程语言的最好方法就是真正使用它
这本书内容涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。
3.笨办法学Python
编程入门的必备书，从一个个的小例子入手，不仅是教你写Python代码，还有编程的技巧。
这是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。
4.Python for data analysis
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库高效地解决各式各样的数据分析问题。这本书介绍了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等，只要掌握了python的基本语法就可以学习。

‘叁’ python初学者怎么入门

看一些简单的视频。Python作为一种高级编程语言，在2018年世界脚本语言列表中排名第一，也是许多领域的首选语言，无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理，Python都可以胜任。

Python基于清晰的语法和直观的问题解决方案还有其强大的跨平台GUI工具，也是激起许多小白初学者兴趣的重要条件，相比于其他语言，Python效率极高，程序包含的代码行更少，代码也更容易阅读、调试和扩展。

同时，Python工程师目前正处于人才需求旺盛、供应短缺的时期，工资一路上涨，所以Python是十分适合编程初学者进行学习的。

简单易学、语法优美Python相对于其他编程语言来说，应该算比较易学的一门语言。Python力求代码简洁、优美，其语法接近于人类语言，它的关注点更多在于如何解决问题，而不是复杂的语法和结构。所以越来越多的初学者选择Python作为编程的入门语言。

丰富且强大的库Python的库非常全面且强大，针对方方面面，其包含了解决多种问题的类库。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，可以帮助初学者处理各种工作。合理使用Python的类库，能够快速的实现功能，满足业务需求。

‘肆’ 零基础可以学Python吗

Python学习路线。

第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。

‘伍’ 初学Python要多久才能入门

Python学习路线。

第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。系统学习一般在5-6个月。

‘陆’ 基于DEAP库的Python进化算法从入门到入土--（六）多目标遗传算法 NSGA-II

在很多实际工程问题中，我们的优化目标不止一个，而是对多个目标函数求一个综合最优解。例如在物流配送问题中，不仅要求配送路径最短，还可能需要参与运输车辆最少等。

多目标优化问题的数学模型可以表达为：

多目标优化问题通常具有如下特点：

对于多目标优化问题，传统方法是将原问题通过加权方式变换为单目标优化问题，进而求得最优解。该方法具有两大问题：

遗传算法具有多点多方向搜索的特征，在一次搜索中可以得到多个Pareto最优解，因此更适合求解多目标优化问题。

而当前用于求解多目标优化问题的遗传算法一般有两种思路：

NSGA-II(nondominated sorting genetic algorithm II)是2002年Deb教授提出的NSGA的改进型，这个算法主要解决了第一版NSGA的三个痛点：

针对这三个问题，在NSGA-II中，Deb提出了快速非支配排序算子，引入了保存精英策略，并用“拥挤距离”(crowding distance)替代了共享(sharing)。

在介绍NSGA-II的整体流程之前，我们需要先了解快速非支配排序和拥挤距离的定义。

解的支配关系与Pareto最优解

下图表示了解之间的支配和强支配关系：

下图表示了一个最小化问题解集中的Pareto最优解和Pareto弱最优解：

快速非支配排序步骤

快速非支配排序就是将解集分解为不同次序的Pareto前沿的过程。

它可以描述为：

DEAP实现

DEAP内置了实现快速非支配排序操作的函数 tools.emo.sortNondominated

tools.emo.sortNondominated(indivials, k, first_front_only=False)

参数：

返回：

拥挤距离的定义

在NSGA II中，为了衡量在同一个前沿中各个解质量的优劣，作者为每个解分配了一个拥挤距离。其背后的思想是 让求得的Pareto最优解在objective space中尽量分散 。也就有更大可能让解在Pareto最优前沿上均匀分布。

DEAP实现

DEAP中内置了计算拥挤距离的函数 tools.emo.assignCrowdingDist

tools.emo.assignCrowdingDist(indivials)

参数：

返回：

比较操作

根据快速非支配排序和拥挤距离计算的结果，对族群中的个体进行排序：

对两个解 ，

在每个迭代步的最后，将父代与子代合为一个族群，依照比较操作对合并后族群中的个体进行排序，然后从中选取数量等同于父代规模的优秀子代，这就是NSGA-II算法中的精英保存策略。

DEAP实现

DEAP内置了实现NSGA-II中的基于拥挤度的选择函数 tools.selNSGA2 用来实现精英保存策略：

tools.selNSGA2(indivials, k, nd='standard')

参数：

返回：

这里选用ZDT3函数作为测试函数，函数可表达为：

其Pareto最优解集为

这里为了方便可视化取 。

下图给出了该函数在Decision Space和Objective Space中的对应：

其pareto最优解在Objective Space中如下图红点所示：

将结果可视化：

得到：

可以看到NSGA-II算法得到的Pareto最优前沿质量很高：最优解均匀分布在不连续前沿的各个线段上；同时在最优前沿以外没有个体存在。

‘柒’ 初学python用什么书

1.《Python编程从入门到精通》

本书循序渐进、由浅入深地详细讲解了Python3语言开发的核心技术，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。通过两个综合实例的实现过程，介绍了Python
3语言在综合项目中的使用流程。全书内容循序渐进，以“技术解惑”和“范例演练”贯穿全书，引领读者全面掌握Python 3语言。

书中共有900多个实例和范例、300多个正文实例、600多个拓展范例、77个课后练习、63个技术解惑、两大综合案例，每个知识点除了一个实例外，还有两个拓展范例，达到举一反三的效果。

2.《易学Python 》

《易学Python》采用简洁、有趣、易学的方式对Python 3编程语言进行了讲解，其风格与通篇介绍编程特性、罗列语言功能的大多数编程图书不同，而是引导读者带着好奇，带着问题去学习、掌握Python编程语言，继而编写真实而有用的程序。

无尘茄论你是零基础的Python初学人员，还让此是具有其他语言编程经验，但是想从事Python开发的人员，《易学Python》都将带领你踏上有趣的Python学习之路。

3.《Python核心编程(第3版)》

畅销经典的Python书，兼顾Python2和Python3，Python开发人员的案头常备。本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用派滑察开发相关的多个领域，而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外，本书还包含了一些使用Python2和Python 3编写的代码案例，以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。

4.《趣学Python编程》

Python是一种强大并通俗易懂的编程语言，而且它易学又好用！但是关于学习Python语言的书大多很枯燥无趣，读起来没什么乐趣。本书把你带入一个鲜活的Python编程世界。每章后面都配有编程练习来帮助训练思维并加强理解。

对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发书籍开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

‘捌’ python零基础怎么学

‘玖’ 如何把Python入门

阶段一：基础阶段
Python语言基础
· 环境搭建与装备· 变量和数据类型· 编程根底· 装修器· gui介绍
简易爬虫实战
· http和urllib2· 正则表达式和re· 编写爬虫代码· 多线程
工具阶段
· Pip安装办法以及环境· Pip根底运用和指定源· Virtualenv安装· Pycharm&pdb调试技巧
Python面向目标
· 面向目标入门及特征· 类办法运用及特征· 访问束缚· super和self目标· 嵌套类和嵌套函数
web前端根底
· HTML+CSS· Javascript· Jquery
万丈高楼平地起，再牛逼的大神也需求打好根底，Python语言根底、面向目标编程、开发工具及前端根底等知识点。
阶段二：爬虫阶段
爬虫根底
· 简略爬虫实例· 办法抓取· 正则表达式的根本运用· 模仿登陆· cookie操作· requsts
Git根本运用
· 基于github文档装备· pull requst· 常用命令· remote和clone· big分支· feature分支
Scrapy结构
· Scrapy初步简介· Scrapy常用命令· 爬虫中心· 图片抓取· cookie处理
MYSQL数据库
· sql标准和创建· 主外键束缚· 数据关联处理· 运算符· 常用函数
从爬虫根底，到各大爬虫结构的应用，能熟练掌握常用的爬虫技巧并能独立开发商业爬虫
阶段三：Web阶段
flask入门
· flask上下文呼应· flask路由· flask模板· flask入门数据库操作· Jinja2根本语法· flask入门布置
Django根底
· 创建网站· sqlite3数据库简介· 数据库根本操作· admin运用
Ajax初步
· Ajax简介/运转环境· eval&dom· 数据封装· ajax注册用户
Django进阶
· jinjia2替换模板引擎· admin高档定制· admin actions· 集成已有的数据库· 通用视图
实战：个人博客系统
· 项目分析· Web开发流程介绍· 数据库设计· 自定义Manger管理· 项目布置上线
flask，django等常用的python web开发结构，以及ajax等交互技术，经过学习能够将爬取的数据以网页或者接口的形式来呈现给用户
阶段四：项目阶段
· 开发前预备· 需求和功用解说· 代码结构· 注意事项
版本控制管理软件
· 常用版本控制和原理· Svn常用实操· Svn高档· 四大开源站点· Git详解· Git对比Svn
Diango缓存优化
· Filesystem缓存解析· Database缓存解析· 缓存装备与运用· 自定义缓存· Redis缓存· Django缓存优化性能评估
网站发布
· 介绍Diango和它的基· 布置前预备· 主流布置方法介绍· Diango多服务器分离· 脚本自动化· Diango的服务器安全
丰厚的项目经验是找工作的必要条件

‘拾’ Python需要学习什么内容，好学吗

Python相对来说挺好入门的，不过也不要掉以轻心，学习的时候还是应该认真努力，学习内容整理如下：
Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。
Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。
Pythonweb开发：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。
Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。
Linux运维自动化开发：主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。
Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。
Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。