6 captures
17 Sep 2020 - 25 Oct 2024
Sep OCT Nov
04
2023 2024 2025
success
fail

About this capture

COLLECTED BY

Organization: Internet Archive

The Internet Archive discovers and captures web pages through many different web crawls. At any given time several distinct crawls are running, some for months, and some every day or longer. View the web archive through the Wayback Machine.

Collection: End Of Term 2024 Pre-Election Crawls

TIMESTAMPS

The Wayback Machine - http://web.archive.org/web/20241004093218/https://github.com/data-flair/python-tutorial
 

Skip to content  

Navigation Menu

 






Sign in  











Actions
 Automate any workflow  



Security
 Find and fix vulnerabilities  



Codespaces
 Instant dev environments  



GitHub Copilot
 Write better code with AI  



Code review
 Manage code changes  



Issues
 Plan and track work  



Discussions
 Collaborate outside of code  



Explore  

All features  

Documentation  

GitHub Skills  

Blog  







By size  

Enterprise  

Teams  

Startups  



By industry  

Healthcare  

Financial services  

Manufacturing  



By use case  

CI/CD & Automation  

DevOps  

DevSecOps  







Topics  

AI

DevOps  

Security  

Software Development  

View all  



Explore  

Learning Pathways  

White papers, Ebooks, Webinars  

Customer Stories  

Partners  











GitHub Sponsors
 Fund open source developers  







The ReadME Project
 GitHub community articles  



Repositories  

Topics  

Trending  

Collections  











Enterprise platform
 AI-powered developer platform  



Available add-ons  



Advanced Security
 Enterprise-grade security features  



GitHub Copilot
 Enterprise-grade AI features  



Premium Support
 Enterprise-grade 24/7 support  





Pricing
 



Search or jump to...  

Search code, repositories, users, issues, pull requests...




Clear

Search syntax tips  










Provide feedback  







We read every piece of feedback, and take your input very seriously.


 
 


Saved searches  

Use saved searches to filter your results more quickly

 






To see all available qualifiers, see our documentation.






 
 

Sign in  
/;ref_cta:Sign up;ref_loc:header logged out"}">  Sign up    




You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session.  You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.  You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.  Dismiss alert  







{{ message }}
 








/   python-tutorial   Public  




Notifications  You must be signed in to change notification settings  

Fork  31


Star  88







Python Tutorial - learn Python from scratch with 270+ Python tutorials for beginners & experienced. Explore Python features, syntax, python applications, python use-cases, python architecture, python projects and many more.  

data-flair.training/blogs/python-tutorials-home/  

88 stars   31 forks   Branches   Tags   Activity  



Star
 

Notifications  You must be signed in to change notification settings  




Code  

Issues    

Pull requests  1

Actions  

Projects    

Security  

Insights  


Additional navigation options  




Code  

Issues  

Pull requests  

Actions  

Projects  

Security  

Insights  




data-flair/python-tutorial






This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.
 





 master
BranchesTags


Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

28 Commits
 
 
 
 

Repository files navigation


README

Python Tutorial


This Python tutorial for beginners provides a complete overview of Python. Explorer Python features, Python syntax, python applications, python projects. You will also get 270+ free python tutorials to learn Python from scratch. Go from zero to hero with this Python tutorial

1. What is Python?


Python has quickly become a favorite- its being taught in universities, and also being used for everything from scripting and web development to machine learning and data science. But what is Python?

Python is a general-purpose programming language that is interpreted, object-oriented and dynamically-typed. Guido Van Rossum, its BDFL (Benevolent Dictator For Life), named it over the British comedy group Monty Python. The implementation we widely use is CPython (written in C). Python has powerful frameworks and libraries. You can install these libraries with pip, and find them in PyPI (Python Package Index).

Before proceeding ahead it is recommended to refer: 240+ Free tutorials to master Python

2. Why Learn Python?


There is more than one reason why you should learn this language:


It is great for both startups as well as big organizations. It is also beginner-friendly.

Python is open-source and has a large community. It is one of the top 5 in the largest communities on StackOverflow, the most-used language on GitHub, and the largest Meetup communities.

It has great career opportunities. Python jobs pay well and provide stability.

Python has many powerful frameworks like Django and Flask for web development. They take care of the trivial tasks and make it easier to develop for the web.

It is also great for machine learning, data science, and artificial intelligence. It has libraries for tasks involved in these domains.

You can use Raspberry Pi to create DIYs and other projects like robots, arcade machines, remote-controlled toys, and cameras.

Pythons readability and ease of use make developers more productive.


Top 7 reasons why you must learn python

3. What is it used for?


Python is a general-purpose language, but is used almost everywhere:


Web development

Game development

Machine Learning

Data Science

Artificial Intelligence

Scripting

Computer Vision

Scraping

Natural Language Processing

Data analytics

Scientific and Numeric computing

Software Application Development

Desktop GUI

Network Programming


4. Is Python Easy to Learn?


Python is definitely easy to learn, that is why python is taught to university students- to create interest in programming. You can gain expertise in python with this free python tutorial. Python is:


Easy to learn- it has a smooth learning curve

Easy to read- it is easy to read and understand someone elses code

Easy to write- Pythons syntax is like English

Easy to debug- it gives you full tracebacks


5. How to Learn Python?


Want to learn Python and build a career in it? We have laid down steps to help you:


Fast-pace your learning and take a lead from crowd with DataFlair's Python Course

270+ free tutorials to learn python from scratch

Code while you learn

Read books

Watch videos/ Do an online Python course

Work with machine learning and other libraries

Build projects

Read interview questions

Contribute to open-source projects

Python cheat sheet containing 100s of free tutorials, practicals, projects, (everything you need to master python)


Top Python Books


These are some books you should read to improve your Python skills:


Learning Python - Mark Lutz

Python Cookbook - David Beazley and Brian K. Jones

Python for Data Analysis - Wes McKinney

Python Essential Reference - David Beazley

Python in a Nutshell - Alex Martelli

Violent Python - TJ OConnor

Python Pocket Reference - Mark Lutz Top 10 Python Books for Beginners & Experienced


6. Basics of Python for beginners


a. Python Basic Constructs


Lets first see what Python looks like.


Functions - Collections of statements grouped under a name. May or may not return a value.

Classes and Objects - Python is object-oriented. A class is an abstract data type and a blueprint with no values. An object is an instance of a class. Everything in Python is an object.

Modules - Modules are collections of related classes and functions. You can use code from these instead of writing your own for trivial functionality.

Packages - They are collections of related modules. You can also create your own packages.

Lists - These are collections of values in the CSV format. Lists are mutable objects.

Tuples - These are like lists, but immutable.

Dictionaries - These are collections of key-value pairs defined using curly braces.

Sets - They cant have duplicates, and are mutable.

Comments and Docstrings - Comments are for the developer, explain code and are declared with a hash (#) sign. Docstrings are documentation strings that explain code. There are no multiline comments.


b. Python Features


Lets discuss some features of Python now.


Easy to learn/read/write/debug

Expressive

Free and Open-Source

High-level

Portable

Interpreted

Object-oriented

Extensible

Embeddable

Large standard library

GUI programming

Dynamically typed


Unique features which make Python most popular programming language on the planet

c. Concepts to learn Python


Lets talk about the important concepts you should learn in Python.


Syntax

Statements, Indentation, and Comments

Variables and Data Types

Numbers

Strings

Booleans



Variable Scope

Identifiers

Namespace and Scope

Operators

Bitwise

Comparison

Precedence

Slicing

Ternary





Data Structures

Lists

Tuples

Dictionaries

Sets

Comprehensions



Decision Making

Switch



Loops

Functions

Built-in functions

range(), zip(), eval(), exec(), repr()

Function arguments

Recursion

Lambda expressions



Object-Oriented

Classes and Objects

Methods

Inheritance and types

Operator overloading

property class

Shallow and deep copying



Modules

os, pprint, sys, array, itertools

Counter, defaultdict, OrderedDict, namedtuple

datetime, calendar



Packages

Working with files

Read/Write

Copying, Renaming, Zipping



Iterators

Generators

Closure



Decorators

Assert statements

Errors and Exceptions

Exception handling

XML processing, sending email, networking

GUI programming in Python

Python Multithreading and multiprocessing

Regular Expressions in Python

Accessing database with Python

Logging, unit testing

Virtual Environments

Serialization

Libraries

scipy

numpy

Image processing

Matplotlib

pandas



Frameworks

Django

Flask




d. Flavors of Python


Python has more than one implementation. We use CPython, others are:


CPython- Written in C

Jython- Written in Java

IronPython- Implemented in C#

Brython- Browser Python

RubyPython- Bridge between Python and Ruby interpreters

PyPY- Implemented in Python

MicroPython- Runs on a microcontroller


e. File Extensions


Python files may have one of the following extensions:


.py

.pyc

.pyd

.pyo

.pyw

.pyz


7. Python Syntax


Refer to the links above to learn about variables, operators, and other topics. Here, we will talk about the syntax of Python code.


Line Structure - Python Programs consist of logical lines. Each line has a NEWLINE token at the end. Blank lines are ignored.

Multiline statements - There are no semicolons or braces in Python (you can use semicolons if you want, but they are not mandatory)

Backward slash - To distribute a statement across multiple lines in Python.

Triple quotes - Put strings in triple quotes to span them across multiple lines.



Comments - They explain code and are ignored by the interpreter. Declared by hash (#).

Docstrings - Documentation strings that explain code. Retained at runtime for inspection.

Indentation - Since there are no curly braces, you need to indent code blocks equally. You can use tabs or spaces, but not a combination of both. PEP8 recommends using 4 spaces.

Multiple statements in one line - You can use semicolons to separate multiple statements in one line. You can also put an if-statements single-line body in one line.

Quotations - You can delimit strings with single or double quotes, but not both (opening with one and closing with another). If you use single quotes inside the string, use double quotes to delimit. You can escape quotes inside strings with the escape character ().

Identifiers - These are names of elements, and are case-sensitive. You need to follow some rules when naming identifiers.

Variables - They hold values. Python follows duck-typing and is dynamically-typed. You dont need to declare the type of variable, that is determined by the interpreter at runtime.

String formatters - For this, you can use the % operator, the format() method, or f-strings.

Python vs Java vs C++ - Curly braces are mandatory in Java and C++, but Python uses whitespace indentation to delimit code. Semicolons are optional in Python, but can cause errors in C++ and Java. Python is dynamically-typed, Java and C++ are statically-typed. Java is faster than Python.


8. Popular IDEs


While you learn Python, you will use an IDE (Integrated Development Environment) to run the python code. You can choose one or more of the following. Here, you can write, edit, test and debug code. It has build automation, code linting, testing, and debugging. This speeds up your work.

a. IDLE


Pricing: Free IDLE comes with Python. It is lightweight and simple.

b. Sublime Text 3


Pricing: Freemium Sublime Text 3 is a popular code editor and also supports other languages. It is fast, customizable, and has a large community. It has packages available for debugging, auto-completion, and code linting,etc. for Python, Django, Flask, and scientific development.

c. Atom


Pricing: Free Atom is an editor by GitHub and is open-source. It is customizable and has packages like autocomplete-python, linter-flake8, and python-debugger.

d. Thonny


Pricing: Free Thonny is an IDE you can install. It has a very simple UI for beginners, but also has many useful features like syntax error highlighting, debugging, code completion, and step-through expression evaluation.

e. PyCharm


Pricing: Freemium PyCharm is not for beginners. It is created by JetBrains and has two versions- Community and Professional. It has features like code completion, code inspections, error-highlighting and fixes, debugging, version control system and code refactoring. However, PyCharm is resource-intensive.

f. Visual Studio Code


Pricing: Free VS Code is a free and open-source IDE by Microsoft. It has features like intelligent code completion, linting for potential errors, debugging and unit testing, and you can add extensions. It is also lightweight.

g. Vim


Pricing: Free The VIM text editor comes preinstalled in MacOS and UNIX, and is available for Windows. It has keyboard shortcuts and is extendible. It also has plugins for syntax highlighting, code completion, debugging, and refactoring.

h. Spyder


Pricing: Free This is an open-source IDE and can be installed with Anaconda. It has features like autocompletion, debugging, and iPython shell.

i. repl.it


Pricing: Free This is an online compiler- you don't need to install Python and set up an environment with this. It also has support for other languages.

j. JupyterLab


Pricing: Free JupyterLab is the next-gen UI for Project Jupyter. It has all the building blocks of the Jupyter Notebook, like notebooks, terminal, text editor, file browser, and rich output. The UI is flexible.

k. Eclipse + PyDev


Pricing: Free PyDev is a Python IDE for Eclipse. Using the PyDev plugin with Eclipse, we can develop for Python.

9. How Long Will it Take to Learn Python?


Python is an easy language to learn and has a smooth learning curve. Learning the basics will not take much time, you can learn python basics with this python tutorial. You will need to practice as you learn. The more you practice, the better you are at it. You will need to build projects as well. Once you have followed the steps mentioned above, you can say you know Python. So how long it will take depends on you.

10. Which Libraries Should I Learn?


Python has over 198,495 projects in the PyPI. Which of those packages (and the built-in ones) should you learn? Here are a few names:


scipy

numpy

matplotlib

urllib

requests

smtplib

os

shutil

tkinter

PyQt

threading

subprocess

PyMySQL

unittest

pickle

logging

virtualenv

pandas

scikit-learn

datetime, calendar, time

collections

array

itertools


11. Which Python Projects Should I Develop?


Building a python project will strengthen your basics and help you figure out what you dont know.


Start with some basic projects like Hangman and Tic-Tac-Toe. Build an alarm clock. This can be console-based.

Move on to intermediate projects like a todo-list with Django. Use frameworks and build GUIs too.

Now, its time to work on some advanced Python projects like:

Parkinsons Disease Detection with XGBoost

Speech Emotion Recognition with librosa

Breast Cancer Classification with Deep Learning

Fake News Detection with classfication

Gender and Age Detection with OpenCV

Driver Drowsiness Detection with OpenCV & Keras




You can also build a project to solve a real problem you face or faced earlier.

12. Should I Go for the Python Certification?


There is no official certified exam for Python. DataFlair offers an excellent certification program for Python. This has more than 20 hours of video-based sessions, tons of practicals, and 5 exciting projects to build- with complete source code!

13. Python Interview Questions


You are now ready to answer crack Python interview at any level- beginner, intermediate, or advanced. You can also do this after any of the previous steps. Refer to these questions- these are questions of all difficulties- beginner, intermediate, and advanced. They also have some open-ended questions.


Top 150+ Interview Questions for Freshers

Python Interview Questions for Intermediate

Python Interview Questions - Advanced


14. Python Job Trends


Python is the second-most loved language and the most-wanted language according to the StackOverflow Developer Survey for 2019. It seems to have a good future with stable jobs. Also, the jobs pay well. Here are the profiles you can go for if you learn Python:


Software Engineer

Senior Software Engineer

DevOps Engineer

Data Scientist

Senior Data Scientist


And here are the salaries:


Software Engineer - $103,035 /year

Senior Software Engineer - $129,328 /year

DevOps Engineer - $115,666 /year

Data Scientist - $117,345 /year

Senior Data Scientist - $136,633 /year


Python is at #3 on the TIOBE Index for September 2019. Job boards like Naukri and Indeed post more than 16000 to 24000 jobs for Python. Right now, there is a high demand, but low supply. This is a great opportunity for you. There is a large number of jobs per Python programmer.

15. Python for Machine Learning


One reason why Python is so popular is its libraries. We have many libraries geared toward data science and machine learning. These have tools and functions/methods for trivial tasks so we dont have to implement everything from scratch. You should learn to work with the following libraries:


scikit-learn

scipy

numpy

pandas

xgboost

keras

tensorflow

matplotlib

seaborn

theano

mlpy

NetworkX

SymPy

Dask

Dmelt

PyBrain


What Next


Learn Python for Machine Learning

Learn Python for Data Science

Learn Python for Artificial Intelligence


16. Companies Using Python


Many giant companies use Python for their products and services. Some of these are:


Google - Python as a major programming language

Facebook - For production engineering

NASA Workflow Automation Tool - Written in Python

Nokia - Platforms like S60

IBM - Factor tool control applications

Walt Disney Feature Animation - Scripting language for animation

Yahoo! Maps services - Written in Python

Disqus - Commenting forum built with Django

Dropbox stack - Written in Python

Quora - Social website written in Python

Instagram - Built with Django

YouTube - Scripted Python for website

Bit Torrent - Originally written in Python

Other companies like Uber, MIT, Hike, Pandora, Spotify, Udemy, Netflix, PayPal, Reddit, Pinterest, and Glassdoor use it too


17. Case Studies - Python


a. Python at Netflix


Netflix uses Python for data analysis and its backend services. It is how it recommends new titles. Netflix also uses Python to build custom extensions to the Jupyter server. This can be used to manage tasks like logging, archiving, publishing and cloning notebooks. Netflix uses the statistical and numerical libraries like numpy, scipy, tuptures, and pandas. It also uses Python for automation, data exploration, and visualization. It implements demand engineering, insight engineering, Open Connect Network, Information Security, an ML infrastructure, Notebooks, a Partner Ecosystem, and Animation and NVFX.

b. Spotify


Like Netflix, Spotify uses Python for data analysis and backend services. It uses ZeroMQ for backend communication- this is an open networking framework written in Python and C++. Python allows fast development. Also, Spotify uses it for data analytics to create suggestions and recommendations. It also uses Luigi for synchronization with Hadoop. This lets it create "Radio and Discovery".

c. Quora


Quora is a social networking platform with questions and answers. They considered many languages before choosing Python because it has no type checking, and is slow. They rejected C# because the Microsoft Language is proprietary. Java has strict syntax, so it was rejected. So, like Google, Quora chose Python for its ease of writing and readability. They solved the problem of type checking by writing unit tests. They also liked the frameworks for Python- Django and Pylons. It was also easier to club Python and JS for handling user interactions.

d. Facebook


Facebook extensively uses Python. The libraries and frameworks reduce the code-load and focus on improvements. Facebook used Python for multiple services in infrastructure management, and made it scale-efficient. It also published Py3 written projects, including Facebook Ads API and a Python async IRC bot framework.

e. Google


Google has been using Python since the beginning. They decided to implement Python for ease of maintenance and faster delivery than C++. They also recoded some Perl or Bash scripts into Python. Python is the official Google server-side language at Google. Peter Norvig, and American computer scientist, said "Python has been an important part of Google since the beginning and remains so as the system grows and evolves. Today, dozens of Google engineers use Python, and we're looking for more people with skills in this language."

This was the A-Z of Python. In this python tutorial we tried to cover complete overview of Python you could want to know. We discussed Python, its syntax, why and how to learn python, a short tutorials, some libraries, python projects, python interview questions, its future, Python for Machine Learning, companies and some case studies.

Are you looking to become a Python expert? Join DataFlair's Certified Python Course & become industry ready
 





About


Python Tutorial - learn Python from scratch with 270+ Python tutorials for beginners & experienced. Explore Python features, syntax, python applications, python use-cases, python architecture, python projects and many more.  

data-flair.training/blogs/python-tutorials-home/  

Topics



python   python-tutorials   data-science   machine-learning   python3   python-programming   python-3   python-tutorial   python-course   learn-python   python-interview-questions  python-project   python-for-beginners   python-projects   pythontutorial   what-is-python   python-introduction   python-career  

Resources


Readme  

Activity  

Stars


88 stars  

Watchers


5 watching  

Forks


31 forks  

Report repository  





Releases


No releases published
 



Packages  


No packages published 












Footer



© 2024 GitHub, Inc.  


Terms  

Privacy  

Security  

Status  

Docs  

Contact  






You cant perform that action at this time.