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一、基本语法

Python是一门高级编程语言，拥有简洁而优美的语法，其主要的代码块通过缩进来表示。以下是Python的基本语法：

#输出Hello World
print("Hello World")

Python中的变量定义不需要指定具体的数据类型，可以自动推断变量类型。以下是Python的变量定义：

#定义字符串
text = "Hello World"

#定义整数
num = 10

#定义列表
list = [1,2,3,4,5]

#定义字典
dict = {'name':'Tom','age':20}

Python中的代码块通过缩进来表示，如if和for语句：

#判断数字大小
x = 10
y = 20
if x > y:
    print("x is greater than y")
else:
    print("x is less than or equal to y")

#遍历字符串
text = "Hello World"
for char in text:
    print(char)

二、常用模块

Python拥有众多常用的模块，可以帮助开发者完成各种各样的任务。以下是一些常用模块的简单介绍：

1. os模块

os模块用于与操作系统进行交互，可以在Python中轻松完成文件和目录的操作。以下是os模块的一些代码示例：

#获取当前工作目录
import os
cwd = os.getcwd()
print(cwd)

#创建目录
os.mkdir("test")

#移动文件
os.rename("test.txt","test/test.txt")

#删除目录
os.rmdir("test")

2. datetime模块

datetime模块用于处理日期和时间，可以进行日期和时间的计算和格式化。以下是datetime模块的一些代码示例：

#获取当前日期和时间
import datetime
now = datetime.datetime.now()
print(now)

#获取当前年月日
year = now.year
month = now.month
day = now.day
print(year,month,day)

#计算两个日期之间的天数
date1 = datetime.date(2021,1,1)
date2 = datetime.date(2021,2,1)
days = (date2-date1).days
print(days)

#格式化日期和时间
print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

3. re模块

re模块用于正则表达式的处理，可以进行字符串的匹配和替换。以下是re模块的一些代码示例：

#匹配字符串中的数字
import re
text = "ABC123DEF456GHI"
result = re.findall("d+",text)
print(result)

#替换字符串中的字符
text = "Hello World"
result = re.sub("World","Python",text)
print(result)

三、Web开发

Python可以用来进行Web开发，拥有众多Web框架，如Flask和Django等。以下是一个使用Flask框架的Web应用程序的代码示例：

#导入Flask模块
from flask import Flask

#创建Flask应用程序
app = Flask(__name__)

#定义路由
@app.route('/')
def index():
    return "Hello World"

#启动应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run()

在运行上述代码之后，打开浏览器并输入http://localhost:5000，就可以看到Hello World被输出到页面上了。

四、数据分析

Python可以用来进行数据分析，拥有众多数据分析库，如NumPy和Pandas等。以下是使用Pandas库进行数据分析的一个示例：

#导入Pandas模块
import pandas as pd

#读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

#显示数据
print(data.head())

#计算统计数据
print(data.describe())

#绘制图表
import matplotlib.pyplot as plt
data['value'].plot()
plt.show()

在运行上述代码之后，会从CSV文件中读取数据并进行统计分析和绘图。

五、机器学习

Python可以用来进行机器学习，拥有众多机器学习库，如Scikit-Learn和TensorFlow等。以下是一个使用Scikit-Learn库进行机器学习的示例：

#导入Scikit-Learn模块
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

#读取数据
iris = load_iris()

#分割数据
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris['data'],iris['target'],random_state=0)

#创建模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)

#训练模型
knn.fit(X_train,y_train)

#测试模型
print(knn.score(X_test,y_test))

在运行上述代码之后，会从Iris数据集中读取数据，并使用K最近邻算法进行分类。