编程学习为什么都优先推荐 Python ？

编程学习为什么都优先推荐 Python ？

如果要从事编程开发领域，还是建议先从C语言开始，对于编程语言基础知识和概念的理解会更有帮助。
如果从效率角度出发，只想学一门编程语言来拓展自己的计算机知识，提升工作效率，Python的确是一个不错的选择。
Python是一门高阶的编程语言，把很多难以理解的概念和用法全部清除掉了，在用法上已经非常接近自然语言的表达方式。
所以，通过短时间的学习就可以轻松上手处理一些简单的任务，尤其是Python有丰富的工具包，结合这些工具包可以应用到我们工作、生活中的很多方面，能够让我们从这种低投入、低成本的学习中受益很多。
下面就找一些比较常用的场景给大家举一下例子。
1. 图像编辑

使用这个自动化脚本，以编程方式编辑你的图像。
下面是我在编辑图片的常用功能，如模糊、旋转、翻转、合并等。
要实现这些功能，往常都需要安装一些臃肿的软件，但是，一个简单的Python脚本就可以轻松解决。

1. from PIL import Image
2. from PIL import ImageDraw
3. ​
4. # 合并图像
5. img1 = Image.open('img101.jpg')
6. img2 = Image.open('img102.jpg')
7. combine = Image.blend(img1, img2, 0.5)
8. ​
9. # 调整图像大小
10. resize = Image.open('img101.jpg')
11. resize = resize.resize((300, 300))
12. ​
13. # 翻转图像
14. flip_image = Image.open('img101.jpg')
15. flip_image = flip_image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
16. ​
17. # 模糊图像
18. blur_image = Image.open('img101.jpg')
19. blur_image = blur_image.filter(Image.BLUR)
20. ​
21. # 添加阴影
22. shadow_image = Image.open('img101.jpg')
23. shadow_image = shadow_image.filter(Image.EDGE_ENHANCE_MORE)
24. ​
25. # 裁剪图片
26. crop_image = Image.open('img101.jpg')
27. crop_image = crop_image.crop((50, 50, 300, 200))
28. ​
29. # 增加亮度
30. bright_image = Image.open('img101.jpg')
31. bright_image = bright_image.point(lambda p: p + 50)
32. ​
33. # 添加文字
34. text_image = Image.open('img101.jpg')
35. text_image = text_image.convert('RGB')
36. draw = ImageDraw.Draw(text_image)
37. draw.text((10, 10), "Hello World", (255, 255, 255))
38. ​
39. # 旋转图像
40. rotate_image = Image.open('img101.jpg')
41. rotate_image = rotate_image.rotate(90)
42. ​
43. # 保存图像
44. img1.save('img101.jpg')

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2. 音频编辑

这个自动化脚本将为你编辑音频文件，你可以提取声音、合并声音、播放声音、分割/切割声音等等，通过这个脚本，终于可以扔掉那些付费软件了。

1. from pydub import AudioSegment
2. from pydub.utils import mediainfo
3. from pydub.playback import play
4. ​
5. # 从视频中提取声音
6. sound = AudioSegment.from_file("video.mp4", format="mp4")
7. sound.export("music.mp3", format="mp3")
8. ​
9. # 获取媒体信息
10. info = mediainfo("musci.wav")
11. print(info)
12. ​
13. # 播放音频
14. play("music.mp3")
15. ​
16. # 合并音频
17. sound1 = AudioSegment.from_file("music.mp3")
18. sound2 = AudioSegment.from_file("music.mp3")
19. combined = sound1 + sound2
20. combined.export("music_combined.mp3", format="mp3")
21. ​
22. # 分割音频
23. sound = AudioSegment.from_file("music.mp3", format="mp3")
24. sound_1 = sound[:10000]
25. sound_2 = sound[10000:]
26. sound_1.export("music_1.mp3", format="mp3")
27. sound_2.export("music_2.mp3", format="mp3")
28. ​
29. # 增大或减小音量
30. sound = AudioSegment.from_file("music.mp3", format="mp3")
31. sound_volumn = sound + 10
32. sound_volumn.export("music_volumn.mp3", format="mp3")
33. ​
34. # 为音频添加静音
35. sound = AudioSegment.from_file("music.mp3", format="mp3")
36. sound_silence = sound + AudioSegment.silent(duration=1000)
37. sound_silence.export("music_silence.mp3", format="mp3")

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3. 文件加解密

工作中，我们经常会产生一些重要的文件，需要限制阅读人员，那么这个脚本就可以提供帮助。
这个脚本使用密码学技术对你的文件进行加密，当你需要打开它们时，你可以使用密码解密它们。
这是一个非常安全的方法来锁定你的文件，因为在没有钥匙的情况下就没办法阅读。

1. from cryptography.fernet import Fernet
2. ​
3. # 加密函数
4. def Lock_file(file_name, key):
5.     with open(file_name, 'rb') as file:
6.         data = file.read()
7.     f = Fernet(key)
8.     encrypted_data = f.encrypt(data)
9.     with open(file_name, 'wb') as file:
10.         file.write(encrypted_data)
11.     print("File Lock...")
12.    
13. # 解密函数
14. def Unlock_file(file_name, key):
15.     with open(file_name, 'rb') as file:
16.         data = file.read()
17.     f = Fernet(key)
18.     decrypted_data = f.decrypt(data)
19.     with open(file_name, 'wb') as file:
20.         file.write(decrypted_data)
21.     print("File Unlock...")
22.    
23. key = input("Enter the key: ")
24. Lock_file('test.txt', key)
25. Unlock_file('test.txt', key)

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4. 录屏工具

录屏是现如今使用非常频繁的一类工具，但是，目前很多录屏软件都收费，有的导出时会在视频上添加水印。
所以，知乎上也经常看到有不少人迫切需求无水印、免费的录屏软件。
其实，一个Python脚本就可以搞定！

1. import pyautogui
2. import numpy as np
3. import cv2
4. import keyboard
5. ​
6. def Screen_Recording():
7.     while True:
8.         # Press R to Start Recording
9.         if keyboard.is_pressed('r'):
10.             print("Recording Has been Started...")
11.             # resolution
12.             capture_area = (1920, 1080)
13.             
14.             codec = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
15.             filename = "Your_Recording.mp4"
16. ​
17.             fps = 60.0
18.             output_video = cv2.VideoWriter(filename, codec, fps, capture_area)
19.             while True:
20.                 image = pyautogui.screenshot()
21.                 Image_frame = np.array(image)
22.                 Image_frame = cv2.cvtColor(Image_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
23.                 output_video.write(Image_frame)
24.                 cv2.waitKey(1)
25.                 # Press Q button to Stop recording
26.                 if keyboard.is_pressed('q'):
27.                     print("Recording Has been Stopped...")
28.                     break
29.             output_video.release()
30.             cv2.destroyAllWindows()
31. Screen_Recording()

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5. 从PDF中提取表格

从PDF中提取表格是一项复杂的任务，通过OCR技术效果一般都不太理想，手动重新建个表格工作量又比较大。
这个脚本将简单地从你的PDF中提取表格，它不仅 可以提取单个PDF的表格，还可以从多个PDF中一个一个地提取表格。

1. import camelot
2. table = camelot.read_pdf('test.pdf', pages='1-2')
3. ​
4. # 获取表的总数
5. print("Total tables: ", table.n)
6. print(table[0].df)
7. print(table[1].df)
8. ​
9. # 把表格导出为CSV
10. table[0].to_csv('table1.csv')
11. table[1].to_csv('table2.csv')
12. ​
13. # 把表格导出为Excel
14. table[0].to_excel('table1.xlsx')
15. # Export Table to HTML
16. table[0].to_html('table1.html')
17. ​
18. # 一次性提取和导出表
19. table.export('tables.csv', f='csv', compress=True)
20. ​
21. table[0].parse(['Date', 'Description', 'Amount'])

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6. 办公自动化

你是否想象过你也可以用Python将MS Office软件自动化？
Office三件套Word、PPT、Excel是绝大多数人在工作和学习中都会用到的工具，但是，目前很多人还都是手动处理一些重复的工作，效率非常低。
这个脚本就可以解放你的双手，实现MS Office的自动化。

1. # Excel自动化
2. import xlrd
3. wb = xlrd.open_workbook('test.xlsx')
4. worksheet = wb.sheet_by_index(0)
5. # 根据行、列读取数据
6. print(worksheet.cell_value(0, 0))
7. # read whole row
8. print(worksheet.row_values(0))
9. ​
10. # 读取整列
11. print(worksheet.col_values(1))
12. ​
13. # 写入Excel
14. worksheet.write(0, 0, 'Hello')
15. wb.save('test.xlsx')
16. ​
17. # Word自动化
18. import docx
20. doc = docx.Document("zen_of_python.docx")
22. # 逐段读取
23. text = [p.text for p in doc.paragraphs]
24. print(text)
25. ​
26. # 逐表读取
27. for table in doc.tables:
28.     for row in table.rows:
29.         for cell in row.cells:
30.             print(cell.text)
31. ​
32. # 写入Word文档
33. doc.add_paragraph("Hello World")
34. doc.save("test.docx")
35. ​
36. # PowerPoint自动化
37. from pptx import Presentation
38. ​
39. # 浏览幻灯片
40. PP = Presentation('file.pptx')
41. for slide in PP.slides:
42.     for shape in slide.shapes:
43.         for paragraph in shape.text_frame.paragraphs:
44.             for data in paragraph.runs:
45.                 print(data.text)
46. # 写入PPT
47. PP = Presentation()
48. title_slide_layout = PP.slide_layouts[0]
49. slide = PP.slides.add_slide(title_slide_layout)
50. title = slide.shapes.title
51. title.text = "Medium Article"
52. PP.save('file.pptx')

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7. 图片转PDF

这个简单的自动化脚本帮助你将你的图像转换为PDF格式。

1. from PIL import Image
2. def Images_Pdf(filename, output):
3.     images = []
4. for file in filename:
5.         im = Image.open(file)
6.         im = im.convert('RGB')
7.         images.append(im)
8.    
9.     images[0].save(output, save_all=True, append_images=images[1:])
10. Images_Pdf(["test1.jpg", "test2.jpg", "test3.jpg"], "output.pdf")

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8. 文本转语音

它使用谷歌文本转语音API，将你的文本内容转换为人工智能机器人的声音。

1. from pygame import mixer
2. from gtts import gTTS
3. ​
4. def main():
5.    tts = gTTS('Like This Article')
6.    tts.save('output.mp3')
7.    mixer.init()
8.    mixer.music.load('output.mp3')
9.    mixer.music.play()
10.    
11. if __name__ == "__main__":
12.    main()

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9. 图片压缩

有些网站会对图片的大小进行严格的限制，比如，一些报考网站。
这时候，就需要用到图片压缩工具。
但是，很多压缩工具对图片的质量影响较大。
这个脚本把你的照片压缩成较小的尺寸而质量不变。

1. import PIL
2. from PIL import Image
3. from tkinter.filedialog import *
4. fl=askopenfilenames()
5. img = Image.open(fl[0])
6. img.save("result.jpg", "JPEG", optimize = True, quality = 10)

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10. 图像加水印

这个简单的脚本可以给任何图片加水印。
你可以设置文本、位置和字体。

1. from PIL import Image
2. from PIL import ImageFont
3. from PIL import ImageDraw
4. def watermark_img(img_path,res_path, text, pos):
5.     img = Image.open(img_path)
6.     wm = ImageDraw.Draw(img)
7.     col= (9, 3, 10)
8.     wm.text(pos, text, fill=col)
9.     img.show()
10.     img.save(res_path)
11. img = 'initial.jpg'
12. watermark_img(img, 'result.jpg','IshaanGupta', pos=(1, 0))

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上面介绍了10个场景，都是日常工作和生活中经常会遇到的。之前大多数同学都会选择寻求一些繁琐的工具，甚至付费，最终效果也不太理想。
通过简单的Python脚本，其实就可以彻底解决我们的问题，还可以解放双手，大大的提高效率，感兴趣的赶紧试一下吧！
最后，欢迎大家添加vx：code_7steps和我进行技术交流！
<hr/>更多优秀内容

大家都是怎么自学Python爬虫的呢？python中self与__init__怎么解释能让小白弄懂？如何最简单、通俗地理解Python的面向对象？

反正我不坚持一定要python，编程语言经过近十年的发展，已经有很多不错的入门选择了。
不过，第一门语言选python有个好处，如果你发现这个都学不会，那可以确定自己真的不适合干这个，早点放弃，沉没成本低
ε-(´∀｀; )

简单易学，用途广泛。下面举例来看一下：
网络爬虫
提到爬虫，相信绝大部分人的第一反应就是 Python，尽管其他编程语言一样能写爬虫，但在人们的印象中，爬虫似乎与 Python 绑定了一样，由此可见爬虫在 Python 中的分量。
100+ Python 爬虫项目库
Python 爬虫（一）：爬虫伪装
Python爬虫（二）：Requests
Python爬虫（三）：BeautifulSoup
Python 爬虫（四）：Selenium
Python 爬虫（五）：PyQuery
Python 爬虫（六）：Scrapy 实战
Python 爬虫（七）：pyspider
Python 爬取豆瓣短评
Python 爬取爱奇艺弹幕
Python 爬取公众号文章
Python 爬取王者农药全套皮肤
用 Python 爬取英雄联盟全部皮肤
用 Python 爬取 QQ 音乐全部歌曲
用 Python 爬取三大相亲软件评论区
可能是最全的 Python 反爬虫及应对方案了
数据分析（可视化）


最全 NumPy 教程
Python 数据分析入门知识手册
系统的学会 Pandas 看这篇就够了
Numpy 闯关 100 题，你能闯几关
Pandas 闯关 100 题，你能闯几关
用 Python 分析电影《我和我的家乡》
用 Python 来绘制玫瑰图等常见疫情图
这可能是 Python 里最强的地图绘制神器
一款可以绘制出手绘风格的 Python 绘图神器
Python 数据可视化利器 Seaborn 绘制常见图形
超详细 Pyecharts1.x 教程，让你的图表动起来～
全文 40000 字，最强（全） Matplotlib 实操指南
2021年国庆你的朋友去哪浪了？让Python告诉你！
一款基于蚂蚁金服开源库封装的 Python 可视化神器
这款 Python 数据可视化神器比 matplotlib 效率高十倍
14张Python代码速查表，玩转数据分析＆可视化&机器学习
自动化办公
无论是程序员还是其他行业的工作人员，自动化办公都能起到事半功倍的效果。
Python 批量合并 Excel
Python 自动化办公之 PPT
Python 实现 Word 批量转 PDF
用 Python 一键修改上万个文件名
Python 实现电子邮件的发送与收取
微软开源 Python 自动化神器 Playwright
Python 自动化办公之 Excel 看这一篇就够了
Python 自动化办公之 Word 看这一篇就够了
有了这个库，轻松用 Python 自动化操作鼠标
用 Python 库 PySimpleGUI 制作办公自动化小软件
自动化神器！Python 批量读取身份证信息写入 Excel
Python Web
Flask 中文文档
Flask 优秀资源大全
Django 优秀资源大全
Flask 实现的学生培养计划管理系统
Django 实现学生在线考试管理系统
毕业设计！Python实现学生教师刷脸签到系统（Flask）
深度学习 & 机器学习
PyTorch 官网
TensorFlow 官网
神经网络可视化工具集锦
PyTorch 学习手册中文版 PDF
TensorFlow2.0 学习手册 PDF
机器学习闯关200题，你能闯几关？
Python笔记大全(入门+爬虫+数据分析可视化+机器学习+深度学习)

• 简洁易读：Python 的代码风格简单明了，特别适合初学者。
  
• 功能强大：Python 拥有丰富的标准库，可以满足各种不同的编程需求，例如数据分析、机器学习、Web 开发等。
  
• 社区活跃：Python 有着庞大的社区，人们可以轻松获得技术支持和帮助，也可以参与开源项目的开发。
  
• 应用广泛：Python 被广泛应用于各个领域，包括科学计算、数据分析、Web 开发、游戏开发等。
  

下面是在 JavaScript、Java 和 Python 中实现一个简单的求和功能的代码对比：
JavaScript:

1. sqlCopy code
2. function sum(a, b) {
3.     return a + b;
4. }
5. console.log(sum(3, 4));

复制代码

Java:

1. csharpCopy code
2. public class Main {
3.     public static int sum(int a, int b) {
4.         return a + b;
5.     }
7.     public static void main(String[] args) {
8.         System.out.println(sum(3, 4));
9.     }
10. }

复制代码

Python:

1. pythonCopy code
2. def sum(a, b):
3.     return a + b
5. print(sum(3, 4))

复制代码

从上面的代码可以看出，Python 的代码比 JavaScript 和 Java 简洁明了，语法简单易懂，特别适合初学者。而且在 Python 中不需要在意大括号、分号等细节，可以更加专注于实现功能本身。
总的来说，Python 的易学易用和高效的特点使其成为编程学习的理想语言。

十年前，我自学的时候是因为入门简单。现在的话是因为入门简单+生态。

时间过得好快啊，现在回忆大学都是十年前了。
十年前我在大学，读信息安全。信息安全现在归给了网络安全学院，但十年前是在通信工程学院，是不折不扣的工科专业。
我刚去看了看大学成绩单的复印件，除了计算机基础、微机原理、操作系统、数据结构与算法这些课，正经的「语言」学了 4 门（ 2 必修 2 选修）：C 语言（大一上）、MATLAB（大一下）、C++（选修，大二上）、Java（选修，大三上）。这几门我也都过了，成绩不错的也有85+。
但是，说实话，一直到大三，我都没有写出过任何一段属于自己的代码。
可能是我比较菜吧，也可能是我当时忙着打游戏，（也可能是课程本身无聊？）当时的大作业也都很常规，我要么靠室友，要么抄抄改改，也就那么混过去了。反正不管是因为什么原因，当时我只能算是有点计算机常识，实际的编程能力无限接近于 0。
说起来也惭愧，无意给给母校抹黑，但是我觉得我这样的人在任何程度的学校都不算少，特别是那些只开设一部分计算机课程的理工科专业，好像学不会编程也无所谓，反正我也不是计算机专业，将来也不一定非得干码农。

现在我略懂代码（不是谦虚，真的只是略懂），有一个契机和一个关键因素：
契机是我想自己求证一下知乎一个问题是否刷赞了；（遇到一个带来内驱力的需求）
而那个促使我学会一点点代码的关键因素就是「选择了 Python」。
关于这件事，我以前写过一个回答：
如何入门 Python 爬虫？当时的我也不懂什么费曼学习法，也可能游戏打的无聊了，就开始在知乎写回答，学习，生活，PPT，反正什么都写一些。年轻人嘛，争强好胜的，写完回答还总跟别人比谁的赞多。后来遇到一个疑似刷赞的回答，我想用三零用户的比例判断他是不是刷赞，就开始自学爬虫，因而入门了 Python（真·三天入门），再后来就是正向的反馈带来的激励，觉得编程也不难，而且的的确确能解决生活中遇到的各种实际问题，就乱七八糟地学，乱七八糟地写。

总结一下我的学习经历吧：科班并没有教会我什么实际操作（但还是无比感谢学校教会我的基础知识和逻辑思维，狗头保命），反而是真正遇到需要解决的问题时的内驱力，让我自学了 Python。

所以我后来经常建议大家学习 Python 来入门编程。
差不多十年前看到的那句话：「编程是最容易习得的超能力」。至今依然深以为然。
即使现在多了很多低代码的平台，有了很多可视化 RPA 的工具，我依然觉得，不论文理工医任何学科，人人都应该懂点会点编程，而且最佳的选择就是 Python，没有其他。在这个年代， Python 很有可能成为你和新时代对话的那个翻译器，成为你走进新世界的那把钥匙。
每个人学编程都可能有不同的理由、原因、动力，题目问的是为什么「推荐Python」，而不是为什么进行「编程学习」，我就不再赘述学编程的必要性了，直接假定看到这篇回答的人已有学习动力。

选择 Python 的理由在开头第一句话已经说了：入门简单+生态。
简单与否是个人主观的感觉，但是我的个人经验和观察来看，有其他语言基础的，入门 Python 只需几个小时；0 基础的也至多需要一周。
不过也需知，此处指的仅仅是入门简单。入门便是为你打开一扇门，就像楚门推开另一个世界的大门一样，里面是未知的精彩。Python 是功能完善的高级语言，理论上可以用来实现任何功能，入门之后自然会有不同的方向供你选择深入学习，任何一门知识学至深处都会有艰难瓶颈之处。

然后便是生态。
生态就是围绕某一件事形成的聚落。就好比开发者们围绕苹果开发各种 App 而形成的软件生态，成为其维护商业地位的护城河。
2021年，Python 登顶编程语言排行第一，开启了新一轮的霸榜（之前是 C 语言和 Java）。这种生态是有正向循环的，学的人越多，分享相关知识的人越多，创作的内容也越多，初学者能找到的资料越多，遇到问题时越容易找到解决办法，越容易找到同好和导师。
可以说，不论你以何种目的学习编程，Python 都能找到相应的学习资料和练手程序。更何况，数据处理和分析、人工智能、自动化办公、爬虫，这些非科班生最常用到或学习的技能，Python 本身就具有极强的语言生态优势。
（此处可以有广告，但是并没有）

言尽于此，我甚至觉得没必要再展开具体地说什么安装配置或者代码示例，因为想学习的人自己会搞定的。
以上。