Python怎么入门
Python 标准库
标准库是跟随 Python 解释器的安装一起安装的工具库，无法卸载，无需升级，功能稳定且实用。目前 Python 3 共包含 200 多个标准库，但不是每一个都要学习，跟之前说的一样，根据你学习 Python 的目的和方向来选择合适或必要的标准库去学习，甚至你可以等到有实际需求了再临时学习也不迟，毕竟大部分标准库是十分易学的工具库，例如循环进度条库tqdm、文件（夹）操作库shutil、随机库random等等。当然，有一些标准库的应用面非常广，强哥强烈建议大家主动去学习，系统交互库os就是其中之一，这是 Python 中必学必会的一个标准库，它不仅可以用来读取、操作文件和目录，还可以执行系统命令，是处理文件必备的 Python 工具；re库也是非常值得学习的第三方库，它是文本处理大师——正则表达式的 Python 实现，可以帮助我们处理大量的复杂文本数据以及表格数据中的文本信息，同时也是文本分析的重要工具；此外，如果你有数据采集（爬虫）或者调用网络接口（API）的需求，那么网络请求库requests也是必要的学习内容。
不过这些标准库功能越强大，学习周期也就越长，其中正则表达式库re难学，但也实用，另外，正则表达式并不是 Python 独有的，但掌握 Python 正则表达式后，你也可以在其他工具中使用正则表达式，例如 MySQL 数据库、Stata 等（不同工具的正则表达式规则可能略有差异）。
Python 第三方库
第三方库，顾名思义，这是由第三方群体开发的工具库，如上文所述，截至发文，PyPI（Python Package Index）已经收录了超过 48 万个 Python 项目，且这一数字还在继续膨胀，这就是强大的 Python 生态！
这意味着无论你想做什么数据处理与分析，都可以在 Python 生态中找到相应的第三方库（可能不止一个），并且安装后即可使用。
大部分第三方库是用来解决核心语言和标准库无法解决的问题，例如处理表格数据的pandas库、进行中文分词和简单文本分析的jieba库、用于机器学习建模的sklearn库等。这些工具库往往自成一派，具有自己独特的代码风格，所以有时候学习这些常用工具也要花费一定的时间，但这也不是的，例如一个能够从 pdf 文件中读取表格和文字的第三方工具库pdfplumber，只需要使用寥寥几行代码就能达到目的。如果你想做一些机器学习任务，并因此需要用到一些第三方库，此时理解这些第三方库函数的算法原理可能要比代码实现更重要一些。
对于有数据处理与分析需求的群体来说，一些第三方库是绕不开的，其中绕不开的当属表格数据处理库pandas，pandas是以科学计算库numpy为后端开发而来的，因此继承了numpy多样的矩阵变换和优异的运算速度，直到pandas 2.0版本才新增了另一个后端——pyarrow，不过默认使用的后端仍是numpy。由于pandas独特、丰富的功能特性，使得它与 Python 核心语言和众多标准库的语法都不一样，因此需要专门学习（注意不是单独学习，学习pandas的前提是已经掌握了 Python 核心语言）。我们已经推出了一系列 pandas 教程，需要的小伙伴可以找我领取。
