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【Python编程和大数据挖掘基础】 Python编程语言是学习大数据挖掘的重要工具，因其简洁易懂的语法和丰富的库支持而备受青睐。Python之父Guido van Rossum创造的这门语言，自1991年发布以来，已经在各种领域中得到了广泛应用，包括科学计算、Web开发、自动化脚本、数据分析等。 Python的优点主要体现在以下几个方面： 1. **简单易学**：Python语法清晰，易于理解和编写，适合初学者入门。 2. **免费开源**：Python是开放源代码的，允许开发者自由使用和修改。 3. **高层语言**：它抽象了许多底层细节，让开发者更专注于逻辑和算法。 4. **可移植性**：Python程序可以在多种操作系统上运行，无需进行大量修改。 5. **解释性**：Python代码无需编译即可执行，方便调试。 6. **面向对象**：支持面向对象编程，便于代码复用和组织。 7. **可扩展性**：当需要高性能计算时，可以通过C或C++编写扩展模块。 8. **可嵌入性**：Python可以嵌入到其他应用中，作为脚本语言使用。 9. **丰富的库**：Python拥有大量的第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，用于科学计算和数据分析。 Python的缺点主要是其强制缩进的语法，可能对新用户来说不太直观，以及相对较低的运行速度，特别是与编译型语言相比。 Python的基础语法包括语句结构、变量、函数、类和模块等。Python的语句基于缩进，每个层级的代码块都必须有相同的缩进。此外，Python中的标识符区分大小写，且有特定的命名规则，例如单下划线开头的标识符通常表示非公开属性，双下划线开头表示私有成员，双下划线开头和结尾的标识符则代表特殊方法。 在Python中，函数定义使用`def`关键字，类定义使用`class`关键字。模块是Python代码的组织单元，可以包含函数、类和其他定义，通过`import`语句进行导入和使用。 在Python工作环境中，选择合适的集成开发环境（IDE）至关重要。常见的Python IDE有IDLE（Python自带的轻量级IDE）、PythonWin、SPE、Ulipad、Eric、BOA、WingIDE、Komodo、VIM+插件、emacs+插件以及eclipse+pydev等。这些IDE各有特点，如IDLE轻便但功能较少，WingIDE和PyCharm提供了强大的调试和自动补全功能，而eclipse+pydev适用于大型项目开发。 在选择Python IDE时，应考虑其自动补全、智能感知、语法检查、调试功能以及是否开源等因素。对于初学者，推荐使用具有友好界面和良好社区支持的IDE，如PyCharm或VS Code，它们都有丰富的插件生态系统，能够提供良好的开发体验。 Python编程和大数据挖掘的基础知识涵盖了许多方面，从语言特性、语法结构到开发工具的选择，都是初学者需要掌握的核心内容。通过深入学习，可以为大数据挖掘、机器学习等领域的研究打下坚实的基础。