Python实用教程，包括：Python基础，Python高级特性，面向对象编程，多线程，数据库，数据科学，Flask，爬虫开发教程。
Last updated Jul 7, 2026
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python-tutorial
Python实用教程，包括：Python基础，Python高级特性，面向对象编程，多线程，数据库，数据科学，Flask，爬虫开发教程。在本Python教程包含了一些范例，涵盖了大多数Python日常脚本任务，是入门Python的学习资料，也可以作为工作中编写Python脚本的参考实现。 以下所有实现均在python3环境下测试。
Guide
python-tutorial的例子清单
- 目录说明
- Notebook教程说明
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| 01base/02列表类型list.ipynb | Python列表类型 | |
| 01base/03元组类型tuple.ipynb | Python元组 | |
| 01base/04字典类型dict.ipynb | Python字典 | |
| 01base/05集合类型set.ipynb | Python集合 | |
| 01base/06条件判断if.ipynb | Python条件判断 | |
| 01base/07列表推导式.ipynb | Python列表推导式 | |
| 01base/08循环结构loop.ipynb | Python循环 | |
| 01base/09函数和模块.ipynb | Python函数 | |
| 01base/10文件和异常.ipynb | Python文件和异常 | |
| 01base/11线程和进程.ipynb | Python多线程和多进程 | |
| 02advanced/01系统交互os.ipynb | Python系统交互操作 | |
| 02advanced/02数据库sql.ipynb | Python操作mysql数据库 | |
| 02advanced/03高阶函数.ipynb | map、filter、lambda高阶函数 | |
| 02advanced/04迭代器与生成器.ipynb | 迭代器和yield生成器 | |
| 02advanced/05上下文管理器.ipynb | with语句 | |
| 02advanced/06装饰器.ipynb | Decorator装饰器 | |
| 02advanced/07面向对象编程.ipynb | Python类 | |
| 03datascience/01Numpy数组.ipynb | Numpy array数组 | |
| 03datascience/02Numpy索引.ipynb | Numpy index索引 | |
| 03datascience/03Numpy方法.ipynb | Numpy 方法 | |
| 03datascience/04Matpoltlib画图.ipynb | Matpoltlib画图 | |
| 03datascience/05SciPy统计分布.ipynb | Scipy统计分布 | |
| 03datascience/06SciPy曲线拟合.ipynb | Scipy曲线 | |
| 03datascience/07Pandas数据类型.ipynb | Pandas数据类型 | |
| 03datascience/08Pandas数据操作.ipynb | Pandas操作 | |
| 03datascience/09Scikit-Learn分类.ipynb | Scikit-Learn数据分类 | |
| 03datascience/10Scikit-Learn聚类.ipynb | Scikit-Learn聚类 | |
| 04flask/01_Flask介绍.md | Flask介绍 | |
| 04flask/02_Flask模板.md | Flask模板 | |
| 04flask/03_静态文件.md | Flask静态文件 | |
| 04flask/04_数据库.md | Flask数据库 | |
| 04flask/05_模板优化.md | Flask模板优化 | |
| 04flask/06_表单.md | Flask表单 | |
| 04flask/07_用户认证.md | 用户认证 | |
| 04flask/08Flask应用watchlist | Flask应用示例watchlist | |
| 05spider/01爬虫介绍.ipynb | Python网络爬虫介绍 | |
| 05spider/02网页解析和存储.ipynb | 网页工具requests、lxml、BeautifulSoup、Selenium | |
| 06tool/argparse_demo.py | Python参数解析 | |
| 06_tool/profiler工具.md | Python性能监测工具 | |
| 06_tool/logger.py | Python日志 | |
| 06tool/send_email.py | Python发邮件 | |
Get Started
教程代码大多数为Notebook书写（文件后缀.ipynb），如下所示： 
- 使用Colab学习教程：
即可在Google Colab打开Notebook并运行。
- 使用Jupyter Notebook学习教程：
- 下载Python：建议使用Anaconda，Python环境和包一键装好，Python3.7 版本
- 下载本项目：可以使用
git clone，或者下载zip文件，解压到电脑 - 打开Jupyter Notebook：打开终端，
cd到本项目所在的文件夹，执行：
，浏览器打开notebook01base/01字符串类型.ipynb，跟随介绍交互使用
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- Issue(建议)：
- 邮件我：xuming: xuming624@qq.com
- 微信我：加我微信号：xuming624，进Python-NLP交流群，备注：姓名-公司名-NLP
Citation
如果你在研究中使用了python-tutorial，请按如下格式引用：
@misc{python-tutorial,
title={python-tutorial: Python3 Tutorial for Beginners},
author={Ming Xu},
howpublished={https://github.com/shibing624/python-tutorial},
year={2021}
}License
授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加python-tutorial的链接和授权协议。
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项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：- 在本地进行单元测试 - 确保所有单测都是通过的
之后即可提交PR。
