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决定写这套 Python 教程时，实属偶然，单纯地为了满足一个小女孩儿她极强的好胜心。小外甥女有天去找同学玩儿，恰好碰到人家在学 Scratch 编程，一种图形化的编程工具。她一眼就喜欢上了，回来跟我说，她也想学，感觉超酷的，等学会了，以后在学校里也能得瑟一下。
既然是要去得瑟，感觉 Scratch 还是太简单了些，还不如教她正式的编程，从小要是能持续积累一些编程经验，未来对她的成长大有帮助。其它不说，编程中最基本的逻辑判断能力、英文阅读能力，长期积累下来，足以能够让她在生活中更独立，能读更多的外文图书、资料。
我想教她一门，随时拿起来就能用的「工具」，首先排除了 Java、C 这类过于庞杂的语言，太枯燥了；也想过要不学点儿小程序开发吧，但我不太想她一直抱着手机，而且小程序等一些前端的技术会让人过于在意它「好不好看」，对于美不美这件事儿，我实在搞不定。
最后，决定带她学 Python，一种能解释执行的脚本语言。我尤其喜欢它能灵活处理数据这块儿，比如，等她学会怎么用 Python 进行数据分析了，她可以去做一个近几年高考中英语的高频词汇有哪些的分析，这对她自己的学习本身就有巨大的帮助。
1、Python 初识
「人生苦短，我用 Python」，因为 Python 语法简单，容易上手，目前已经成为最流行的，也是最适合初学者入门学习的编程语言之一。
编程语言尤其多，各有各的优点，但 Python 颇受开发者和分析师的青睐，主要是它拥有如下几个大家非常喜爱的特点：
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简单易学
- 语法结构简单，对初学者来说，学习门槛低，极易上手
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运行够快
- Python 底层由 C 语言来实现，包括很多第三方库也都是由 C 来实现，运行速度足够快
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高级语言
- 使用高级语言，我们不需要额外关注内存管理，也不需要过多操心其系统架构
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表现力强
- Python 非常人性化地提供了很多的构造，让我们可以专注于解决方案，而不是如何把程序写漂亮
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免费开源
- Python 及其第三方库是开源且免费的，对开发者来说是莫大的福音，我能可以直接通过其官网下载获取
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可移植性
- 目前 Python 可以被移植到 Linux 系统
Python 的生态极为丰富，拥有很多丰富且很强大的库（模块），基于这些模块，在处理很多复杂场景下的问题时，我们只需要掌握少量的代码，就可以解决了。
在接下来的内容中，我会通过不同场景中的案例，演示问题的分析到解决的过程和细节。包括数据的读取、清洗过滤、可视化等，还有办公自动化有关的 Excel、Word、PPT 等文件的操作，甚至某些通信工具的机器人开发，都会涉及。
此外，Python 还可以应用在数据分析、网站建设、游戏开发等方面。
2、什么是办公自动化？
职场中的我们，或多或少都会做一些重复性的工作，而且还要耗费大量的时间和精力，更尴尬的是时不时还出错，还不容易发现。
像企业里的人事、财务等等部门，大量的极其琐碎、重复的文档类操作，无时无刻不在消磨同事们的积极性。比如，每个月核算员工工资，通过邮件发送工资条，都能让他们不可避免地加班。
我们是否可以通过 Python 程序，来把这些重复且繁杂的单调工作，实现自动化来省下大量的时间呢？答案是，肯定可以，完全没问题，技术是无比强大的。
如何把自己工作中那些大量的极其琐碎、重复的工作，交给计算机，交给 Python 程序来处理呢？其实很简单，咱可以围绕这几步来实现：
第一步，认真去观察、思考，在日常工作中，你所负责的部分，哪些是琐碎又重复的，具体由哪几个步骤构成的，并把它们详细地拆解出来；
第二步，仔细思考，判断刚刚拆解出来的这几步，是否可以完全交给程序来完成，最终目的，就是把你的某个目标，合理地拆成多个可执行的小步骤；
第三步，接下来的，就交给程序来帮你完成这些步骤。
我们来看个例子，公司每个月都要给所有员工发工资，至少要涉及人事和财务两个部门。有的企业是财务部门会计，有的是人事部门人事会计，根据每个公司的系统或工作流程，计算工资的部门也不同。
在这里，我们按先由人事部门根据正常出勤和业绩考核、五险一金等来算出每个员工的薪资，再提交至财务部门核对，确认无误后则将薪资发放至银行卡，最后人事部门再将每月工资条通过邮件同步至每位员工。
我们来拆解一下，有两大步：
第一步，使用 Python 处理 Excel 数据；
第二步，设置邮箱和发送邮件。
但是你看，还不够细，我们还可以进一步拆解：
第一步，使用 Python 处理 Excel 数据
- 自动登录公司后台管理系统；
- 自动访问员工信息页面；
- 自动爬取员工单月信息；
- 自动统计员工薪资并生成 Excel 文档；
- 自动提交人事、财务部门进行核查；
- 自动发放薪资；
第二步，设置邮箱和发送邮件
- 自动读取 Excel 文件数据；
- 自动拆解每位员工的信息并生成个人 Excel 文件作为工资条；
- 自动登录邮箱；
- 自动给每位员工发送包含个人薪资信息的邮件；
你看，是不是拆解之后，每一步都很清晰且可执行。你只需要花点儿时间，将所有步骤通过程序来实现，那你就不仅能大幅度提高工作效率，还能避免没必要的错误，最重要的是能省下大量的时间和精力去做更加有意义的事情。
3、搭建 Python 开发环境
在咱们正式使用 Python 之前，先要把 Python 的开发环境搭建好，工欲善其事，必先利其器。主要是为了咱们后面把程序写好了之后，计算机能够识别出来，并且还能让程序跑起来，最终才能看到程序的执行效果。
这里需要给大家依次介绍几个重要工具的安装和使用方式，分别是：
- 如何安装 Python？
- 如何安装最流行的 Anaconda 集成开发环境？
- 如何安装 Jupytere 库？
- 如何安装和使用 pip 库管理工具？
3.1 安装 Python
这是比较原始的安装方式，此处仅要求了解即可，接下来会给大家介绍更方便的 Anaconda 集成开发环境的搭建方式。
Python 一种能解释执行的脚本语言，我们在电脑上安装 Python，实际上是安装了一套 Python 的解释器，为的是能让计算机能懂咱们写的 Python 代码想干嘛，要不电脑哪知道你要做什么呢？
Python 解释器是一款应用程序，它会将写好的 Python 程序按照其语法规则，去翻译成计算机可以识别且能够运行的机器码。
接着，我们去访问 Python 官网（https://www.python.org/），鼠标悬浮在 Downloads 标签上，就能看到针对你当前操作系统适用的 Python 版本的下载按钮，直接点击即可。
如果你用的是 Mac OS，也就是苹果电脑，在系统中通常已经安装了 Python，你可以打开「终端应用」，并输入 python -V 命令来检查现有版本。
如果你的 Python 版本还是 2.x，那么建议你下载并安装 3.x 版本。点击上面的下载按钮后，你将得到一个「python-3.10.5-macos11.pkg」文件。
第一步，双击打开 pkg 文件，开始安装。
第二步，按照「Python 安装向导器」的步骤，一步一步向下安装即可。安装过程非常简单，在弹出来的对话框，你直接点「继续」。接着，还需要你「同意」软件许可协议。
然后，选择安装的位置，建议默认不做任何改变，直接「安装」即可，直至安装成功。
第三步，我们再次打开「终端应用」，并输入 python -V 命令，就可以看到刚安装好的最新版本。
3.2 安装 Anaconda 集成开发环境
极力推荐大家安装 Anaconda，也是目前最流行的方式，在 Anaconda 集成环境中，我们不仅拥有了 Python 编程环境，还可以使用 Jupyter Notebook 编辑器，而且系统还会帮咱自动安装好一些常用的第三方库，省下不少功夫。
通过浏览器访问 Anaconda 官网（https://www.anaconda.com/products/distribution），官方提供了个人和商业版，它还支持 Mac OS、Windows、Linux 三大操作系统。咱们选择符合自己电脑系统的版本即可，这里我使用的是 Mac OS，直接点击「Download」按钮开始下载即可，你将得到一个「Anaconda3-2022.05-MacOSX-x86_64.pkg」文件。
第一步，双击打开 pkg 文件，开始安装，安装步骤跟安装 Python 几乎一致。
第二步，按照「Anaconda 安装向导器」的步骤，一步一步向下安装即可。安装过程非常简单，在弹出来的对话框，你直接点「继续」。接着，还需要你「同意」软件许可协议。
然后，选择安装的位置，建议默认不做任何改变，直接「安装」即可，直至安装成功。
第三步，在「应用程序」中，找到「Anaconda-Navigator」并打开，咱们就可以看到一个工作台了。可以看到，有些工具已经安装好了，比如 Jupyter Notebook，你直接点它下面的 Launch 按钮就能启动了。
3.3 使用 Jupyter 库
3.3.1 认识 Jupyter Notebook 和 JupyterLab
当 Anaconda 安装好之后，咱的 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 两款工具也被安装好了，它们属于 Jupyter 库，是比较常用的开发环境。
Jupyter Notebook 是一款通过在浏览器中使用的优秀「交互式」编辑工具，咱们可以通过它来编写和执行 Python 代码。它还能够将代码、文字做到很好的融合，特博是在写完代码后，马上执行就能看到反馈。
比如，我通过代码画了一张「条形图」，特别简单：
3.3.2 使用 Jupyter Notebook
接着，我们就来研究一下，如何通过 Jupyter Notebook 来编写和执行 Python 代码。
第一步，在 Anaconda 工作台上，点击 Jupyter Notebook 下面的 Launch 按钮，启动之后会自动通过浏览器打开它的工作台，接着就可以看到如下页面；
第二步，选择进入合适的路径后，你就可以点击「新建」，再选择「Python3」就可以创建一个新的笔记本了；
第三步，来吧，直接在文本框中输入一句代码，用的是 print() 函数 —— 它能够实现打印效果，知识确实超前了，但没有关系，现在我们只作观察，并不需要我们掌握它。
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第四步，代码写好之后，需要运行它才能看得到结果。在菜单栏中，点击「运行」按钮，接着你就能在下一行看到打印出来的结果，确实很简单。
到此为止，我们迈出了最重要的一步，编写并运行了第一行 Python 代码。
3.3.3 使用 JupyterLab
JupyterLab 是 Jupyter Note 的最新一代产品，而且还集成了更多更好用的功能，它支持使用 Python 来实现数据分析、数据可视化等操作，目前颇受大家的喜爱。
第一步，在 Anaconda 工作台上，点击 JupyterLab 下面的 Launch 按钮，启动之后会自动通过浏览器打开它的工作台，接着就可以看到如下页面；
JupyterLab 窗口左侧一栏，是系统工作路径，也是我们存放笔记本的路径；右侧主要有 Notebook、Console、Other 等三大块儿，是所要创建笔记本的类型，还有一些常用文件的类型。
第二步，左边选好对应路径后，再选择创建「Notebook」类型的笔记本，就可以开始编写代码了。
编写了一个 print() 函数，在函数中指定了“I Love Python”字符，并将其运行打印了，结果如图所示：
是不是也很简单？后面，我们的案例默认使用 JupyterLab 来编写和运行。