Python 是一种灵活、开源、解释型的高级编程语言，适用于各种现实世界的环境。由于其简单的语法和快速原型开发的适应性，Python 在某种程度上成为了数据科学的语言。
Python 还恰好是世界上最流行的编程语言之一——如果不是最流行的编程语言的话——正如TIOBE 指数 2022 年 6 月排名 Python 第 1 所证明的那样。
TIOBE 编程社区指数（来源）
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Python 的吸引力是什么? 其继续广泛采用的贡献因素包括其庞大的生态系统、灵活性和性能、它作为倍增器的事实（"Python 确实让你快速完成某些东西）以及开源社区。
对于大多数数据科学和机器学习职位来说，不懂 Python 是获得就业的主要障碍，无论你的其他资格如何。这就是为什么你应该现在学习 Python——如果你还不懂的话——或者巩固你的 Python 知识，如果你已经熟悉基础知识。
freeCodeCamp 和 Did Coding 的 Bobby Stearman 最近发布了Python 初学者教程，这是一个针对想要掌握语言的人的速成课程。
直接从其网站上，这门课程承诺涵盖以下内容：
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安装
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Python 解释器
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文本编辑器
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Git：支持文档
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数字
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字符串
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列表
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元组
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集合
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字典
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条件语句
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匹配语句
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循环
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循环子句
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模块
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循环子句
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错误和异常
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类
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虚拟环境
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构建项目
如你所见，这门课程从安装和基础知识开始，一直深入到项目构建，涵盖了语言的主要方面。除了学习 Python 的语言结构和语法，如基本类型、控制语句和异常处理外，你还会接触到一些稍微次要但同样重要的概念，比如 Git 和虚拟环境。
你可以在下面找到 ~3 小时的课程，或者直接在 YouTube 上观看。
我真诚地鼓励你学习 Python，如果你还不知道的话。freeCodeCamp 提供的这个免费课程看起来是一个很好的帮助你实现这个目标的方法，所以现在就去看看，确保你掌握了今天数据科学中最重要和最需求的技术技能之一。
Matthew Mayo (@mattmayo13) 是数据科学家以及 KDnuggets 的主编，KDnuggets 是一个开创性的在线数据科学和机器学习资源。他的兴趣包括自然语言处理、算法设计与优化、无监督学习、神经网络以及自动化机器学习方法。Matthew 拥有计算机科学硕士学位和数据挖掘研究生文凭。他可以通过 editor1 at kdnuggets[dot]com 联系到。
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