下面是关于学习Python (1) 的完整攻略：

1. 安装Python

首先，你需要在自己的电脑上安装Python。Python在不同的操作系统上安装方法可能会有细微的差别。以下是在不同操作系统上的安装方法：

在Windows上安装Python

打开Python官方网站（https://www.python.org/），下载并安装适合自己操作系统的Python版本。选择最新的稳定版本即可。

在macOS上安装Python

macOS自带Python环境，不需要额外安装。如果需要安装新版本的Python，可以使用Homebrew（https://brew.sh/）安装。

在Linux上安装Python

在绝大多数的Linux发行版中，Python已经预装好了。如果你需要安装新版本的Python，可以使用自带的包管理器来安装。

2. 学习Python基本语法

在学习Python时，要从基础语法开始学起。以下是Python基本语法的主要部分：

变量和数据类型

Python中的变量和数据类型十分重要，包括整数、浮点数、布尔类型、字符串、列表、元组、集合和字典。

条件语句和循环语句

在Python中，条件语句和循环语句也是很常见的语法。条件语句包括if语句、elif语句和else语句，循环语句有for循环和while循环等。

函数和模块

Python中函数和模块都是代码重用的重要方式。函数可以封装一些固定的代码逻辑，而模块可以将多个函数和类封装在一起，方便代码管理。

3. 学习Python常用库

Python拥有很多强大的库可以完成各种各样的任务。以下是一些常用的Python库：

numpy

NumPy库是Python中科学计算的基石之一，提供了矩阵和数组运算等功能。

pandas

Pandas库主要用于数据处理和分析，经常被用于数据科学计算中。

matplotlib

Matplotlib库是Python中最著名的可视化库之一，可以绘制各种各样的图形。

requests

Requests库是一个用于处理HTTP请求的库，常被用于网络爬虫和API开发中。

示例一

以下是一个求解一年内最高温度的Python代码，用到了PyOpenSSL库，可用于天气查询等应用场景中。

import urllib.request
from datetime import datetime
from OpenSSL import SSL

context = SSL.Context(SSL.TLSv1_METHOD)
url = 'https://api.heweather.net/s6/weather/historical?location=beijing&date=20210101&key=YOUR_KEY'  # 替换为你的Key
response = urllib.request.urlopen(url, context=context)
html = response.read().decode('utf-8')

weather_data = eval(html)['HeWeather6'][0]['hourly']

high_temp = -9999

for data in weather_data:
    time_str = data['time'][:-2]
    time_obj = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    if time_obj.month == 1 and time_obj.day == 1:
        if data['tmp'] > high_temp:
            high_temp = data['tmp']

print(high_temp)

示例二

以下是一个用于识别手写数字的Python代码，用到了MNIST数据集和TensorFlow库，可用于机器学习和深度学习的应用场景中。

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

sess = tf.InteractiveSession()

tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

以上就是学习Python (1)的完整攻略，希望对你有所帮助。

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