Python语言是一种典型的脚本语言，简洁，语法约束少，接近人类语言。有丰富的数据结构，例如列表、字典、集合等。具有可移植性，支持面向过程和面向对象编程，并且开源。以下是小编为你整理的python标准库入门教程

下载安装：从python官网下载开发和运行环境程序。本例下载python-3.3.3.amd64的安装包，并安装。

开发工具：window系统中，python有多种开发工具，比如，一、直接在cmd命令窗口执行，但此种仅能单条语句执行，不能运行完整的程序。二、python自带的集成开发环境，可通过开始——所有程序——python3.3——IDLE(Python GUI)启动。三、其他集成开发环境，如PythonWin等，有编辑和调试能力，还实现了MFC类库存的包装。

本例中，使用python自带的开发环境。File—New File，新建py文档，编写程序，保存。Run——Run module，可得到运行结果。

封装性：可以把属性、方法结合在一起，不可以直接访问对象的属性，仅能通过接口与对象发生。以下把方法和属性封装成了一个类。

构造器：python有3种类型的构造器，且一个类中仅可以定义一个构造器，若多个，则以最后为准。1.若不声明，则默认为一个没有任何操作的特殊的__init__方法，__init__(self)，此时可通过obj = my_class()声明实例。 2.自声明__init__构造器，会覆盖默认的，且可以更新类的数据属性。3.构造器方法__new__()，用于不可变内置类型派生，不能通过实例访问属性，仅能通过类访问。

继承性：python支持多继承，且子类继承了父类的方法和属性。若子类中有和父类相同名称的方法，则子类会覆盖(Override)父类方法。父类方法依旧可以访问。

数据结构：有丰富的数据结构，例如列表、字典、集合等。本例简单介绍字典的使用。字典是键值对的无序集合，是可变对象。键在字典中是唯一的且必须是不可变对象。值可以是可变对象或不可变对象。以下例子对python字典的定义、访问、更新等的操作。

学会python的作用

Python高级工程师 ： 北上广深的话，薪金在1万以上，需要精通Linux/Unixg平台，有英语阅读功底。

Web网站开发方向： 熟悉Web开发的常用 Python框架，熟悉掌握Mysql类数据库的操作即可。

SEO工程师： 为自己或公司开发和改进SEO相关软件，实现自动化搜索引擎优化和日常重复工作。

Python自动化测试：熟悉自动化流程、方法和常用的模块的使用，有英文读写的能力。

Linux运维工程师： Linux服务器管理，数据分析、自动化处理任务、分析网站日志、定时计划管理，解放双手。

Python游戏开发工程师： 网络游戏后端服务器逻辑的开发和处理，有大型数据库使用经验，喜欢从事游戏相关工作。 Python自学爱好者： 可以自己开发一些小软件和应用，带图形化界面的软件，方便日常工作。

大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;

大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力;

大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备;

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;

大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度;

大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本;

大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。

其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”

Google也希望当用户在搜索时，的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。

而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。

未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。

比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：

医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况;

教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划;

服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务;

社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动;

政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生;

金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划;

道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排;

……

当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢?只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。