Python开发的方向太多了，有机器学习，数据挖掘，网络开发，爬虫等等。其实在生信领域，Python还显现不出绝对的优势，生信的大部分软件流程都是用shell或Perl写的，而且已经足够好用了。我选Python是因为我想顺便学点数据挖掘和机器学习的东西，而且Python这些年越来越火，发展势头远超其他脚本语言，所以学它肯定是没错的。
一、入门标准
入门比较难定义，什么程度才算入门呢？
1. 掌握基本的语法，熟练使用python的内置类型、内置函数和数据结构。
2. 了解一些基本的模块的使用，能够实现一些简单的需求。
后面有一个实例，如果你能简单的做完，那我敢肯定你已经入门了。
二、基本知识点
1.基本语法
缩进：Python是通过代码缩进来决定代码层次逻辑的，一般约定使用4个空格
版本问题：主要包括2.x系列的和3.x系列的，两者语法不同且不兼容，有的模块只能在指定版本下安装。建议使用3.x Python，碰到特殊问题再去使用指定版本
文件编码声明：python会去环境变量里寻找python解释器。如果代码里有中文，则要以utf-8编码
#!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 –*-
变量定义：使用前要先定义
dir()：列出一个数据类型或对象的所有方法，非常好用，同help()
文件操作：f = open()，f.close()；with open() as f: ，os.path.exists()，os.path.isfile()，os.path.abspath()
目录操作：os.mkdir()，os.rmdir()，os.listdir()，os.chdir()
开发环境选择：
- Sublime Text 对Python支持挺好，轻量级生化武器（推荐）
- Eclipse+Pydev比较厚重，大型开发比较适合
- Vim/Atom
- PyCharm
- IPython
- WingIDE
2.处理数据
2.1 基本数据类型：布尔；整型；浮点型；字符串
# 字符串的内置函数，都比较有用
\'capitalize\', \'casefold\', \'center\', \'count\', \'encode\', \'endswith\', \'expandtabs\', \'find\', \'format\', \'format_map\', \'index\', \'isalnum\', \'isalpha\', \'isdecimal\', \'isdigit\', \'isidentifier\', \'islower\', \'isnumeric\', \'isprintable\', \'isspace\', \'istitle\', \'isupper\', \'join\', \'ljust\', \'lower\', \'lstrip\', \'maketrans\', \'partition\', \'replace\', \'rfind\', \'rindex\', \'rjust\', \'rpartition\', \'rsplit\', \'rstrip\', \'split\', \'splitlines\', \'startswith\', \'strip\', \'swapcase\', \'title\', \'translate\', \'upper\', \'zfill\'
2.2 基本数据结构：列表、元组、字典、集合。数据结构就是一种容器，用于在内存中存放我们的数据。
列表：任意元素组成的顺序序列，以位置为索引。
# 列表的内置函数
\'append\', \'clear\', \'copy\', \'count\', \'extend\', \'index\', \'insert\', \'pop\', \'remove\', \'reverse\', \'sort\'
元组：相当于不可变的列表，防止错误修改，节省内存开销。元组解包
# 元组的内置函数
\'count\', \'index\'
字典：键值对，没有顺序，键必须是常量。
# 字典内置函数
\'clear\', \'copy\', \'fromkeys\', \'get\', \'items\', \'keys\', \'pop\', \'popitem\', \'setdefault\', \'update\', \'values\'
集合：没有顺序，元素之间没有重复，相当于舍弃了值的字典。集合操作（&，|，-，^，<，<=，>，>=）
# 集合内置函数
\'add\', \'clear\', \'copy\', \'discard\', \'pop\', \'remove\', \'update\' \'isdisjoint\',\'issuperset\',\'issubset\',\'symmetric_difference\',\'difference\',\'union\', \'intersection\', \'symmetric_difference_update\',\'intersection_update\',\'difference_update\',
2.3 控制语句
条件：if…else…
循环：for，while，break，continue
2.4 模块使用
Python有着非常友好的模块安装方法，一个pip install命令几乎可以安装绝大多数的模块。建议使用模块前多看相关API文档。
最常用的模块有：sys，os，re，csv，gzip，fileinput，random，collections，time；百度上有很多很好的模块使用入门教程。
- 正则表达式 re
- 有序字典 collections.OrderedDict()
- 调用系统命令 subprocess.call()
三、入门实例
题目：从大量FASTA文件中提取指定序列，并对提取到的序列做某些处理（如求反向互补序列）
描述：假设你有很多测序数据，分别存储在不同文件夹的不同文件里，现在给你一些序列名，要求你从众多数据中提取出特定的序列。
思路：遍历每一个文件夹；遍历每一个文件；读取文件，判断序列，输出序列（处理），关闭文件；处理数据，添加一个函数即可。
四、精通标准
当然这只是个噱头，精通的道路是无止境的，下面只是罗列了一些常见的高级特性。
切片，推导式，生成器，异常处理
高级模块：threading(多线程)，ctypes(调用C程序优化性能)，logging(日志)
专业模块：pysam - 处理基因组数据(fasta/fastq/bam/vcf)的Python模块
Biopython：Python的计算分子生物学和生物信息学工具包
编写自己的package：解决某个特定需求，上传到 PyPI，然后你就成为大神了
编程规范：写出规范化的代码 Google Python coding style
函数式编程：即使代码量暴增也不会影响代码的可读性，调试和Debug也会变得非常简单。
面向对象编程：最高级的编程方法，对函数进行分类和封装，让开发“更快更好更强...”
五、最后
Python只是一门编程语言，一种实现工具，我们可以用很多种语言来替换它，我们之所以选择Python，是因为我们喜欢它给我们带来的便捷。如果你想深入某个领域，其实真正重要的是技术背后的算法。
六、推荐资源
- Python教程 - 廖雪峰的官方网站
- python初级教程：入门详解
- Python 面向对象（初级篇）
- Python | Codecademy
- Google Python编码风格
- Python正则表达式指南
- 《Python学习手册》
- 《Python编程金典》
- 《Bioinformatics Programming Using Python》