Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python可以用于很多的领域，从科学计算到游戏开发。同样Python是一种脚本语言，而且对于初学编程的人来说这是一条康庄大道。下面小迹就介绍一下初学时，应该做哪些事。以下是小编为你整理的python学习教程
首先是版本的选择，Python2和Python3两个版本各有优缺，Python2由于是比较早的版本，因此资料相对多;而Python3是以后的发展趋势，一般企业久而久之都会转成使用P3。根据自己的实际情况选择，虽然是两个版本，但差异也不大，通常一个学会以后另一个版本花些时间就可以。
所有初学者面临的*个问题便是：如何选择教材，好的开始是成功的一半，选择一本优秀的教材是事半功倍的关键因素。不幸的是，学校或教育机构通常会指定一本不是特别好的Python课本，因此我们需要去百度或者知乎等平台看看大家是如何选购学习教程的;
书本的选购完成后，我们需要查看是否有配套的视频教程，可以通过百度或者去某些平台购买实时授课，这样在学习过程中遇到的问题就可以得以解答，而不是无头苍蝇，浪费了过多时间;
书和视频已搞定，那就是环境配置了，PC平台的环境配置以及库的安装，对于能否成功运行Python文件，有着关键的作用。不懂事要学会自己百度搜索相关的资源，一般你遇到的问题许多人也遇到过;
就是仔细读书、认真抄写源代码、独立完成习题外加更进一步的实验，*将所有的代码留下，成为自己的经验和财富，绝对的辛苦，也绝对的事半功倍。
怎么打开path1路径
# path1路径 w:只写打开文件 utf-8：以怎样的编码打开文件 as f：打开后接口存为fwith open(path1, 'w', encoding='utf-8') as f: pass
with open(path1, 'w', encoding='utf-8') as f: s = 'good.123.love.456.make' f.write(s) f.flush() # 刷新缓冲区，类似于word中点击保存 f.seek(0) f.write('dog') # 代码执行后，会自动关闭文件。
with open(path, 'a', encoding='utf-8') as f: f.write('ying') f.flush() f.seek(0) f.write('love')
path = r'D:desk4.txt'with open(path, 'wb') as f: s = 'good morning 水立方' code = s.encode(encoding='utf-8') f.write(code)
# 查看4.txtpath = r'D:desk4.txt'with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: print(f.read())
如何设置生成器
from collections import Iterable, Iterator # 引入包# 将列表生成式的方括号改成圆括号，返回结果就不是列表了，而是一个生成器。g = (i for i in range(10))print(g)
print(isinstance(g, Iterator)) # 生成器属于迭代器。print(isinstance(g, Iterable)) # 生成器属于可迭代对象。print(isinstance('good', Iterator)) # 字符串等容器属于可迭代对象，但是不属于迭代器。
# 生成器每次被访问都会记录自己被访问的位置next(g) # 通过next()访问生成器中的下一个元素print(next(g))
# for-in遍历生成器会直接从记录的位置访问到*for i in g: print(i, end=' ')print()
# next(g) # 访问到*一个，就不能在访问了,否则崩溃g = (i for i in range(10))# 使用next()访问生成器中特定数量的数据# 生成器，访问一个加载一个，不访问不加载：俗称懒加载或惰性加载。for i in range(6): print(next(g))
# 利用函数创建生成器def back_genarator(n): print(111111) for i in range(n+1): print(2222222) yield i print(3333333)
# 生成器记录的是算法规则，依次加载# 调用next()才开始执行生成器内部的代码，每调用一次next，代码会走到yield，将结果抛出，然后代码暂停# 如果已经访问到*一个yield，就代码生成器结束了，不能再次调用next()g = back_genarator(3)print(next(g))print(next(g))
python常用的元素
举个例子如果我们要生产一个list [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 我们可以使用range(1,11)来表示，如果直接写range(11) 是从0开始，我们可以演示一下。print range(11)print range(1,11)print range(8,11)
然后我们想一下 如果要表示[1*1,2*2,3*3,4*4.....100*100]要怎么做呢?好肯定是要利用到循环的概念，正常的写法是这样的：
a = [] #定义一个空的列表for x in range(1,101): #假设X在从1开始循环到100 a.append(x * x) # 进行一次添加操作 x* xprint a
作为一个程序员，就要是使用最短的代码*效的完成程序表达的功能，如果使用循环写的话会感觉比较繁琐，特别是逻辑能力不太强的朋友，我们可以使用一行语句代替循环，我们测试看看
print [x * x for x in range(1,101)]
当然除了计算之外，我们还可以做一些比较特殊的字符串操作，比如：
print [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
我们可以看到我们把A B C 都加了一遍XYZ 如果要用正常的循环也是可以完成的就是了，这样的操作更加简单便捷。
之前有一道练习题 列出当前目录下的所有文件名和目录名,我们可以表示成：
import os #导入OS模块print [d for d in os.listdir('.')] #os.listdir 列出文件和目录
由于pycharm 解析器有一些异常出了一个错误，我们回到原始的python测试，可以看到完成列表目录的输出过程。
