流程控制就是控制程序如何执行的方法，适用于任何一门编程语言，其作用在于，可以根据用户的需求决定程序执行的顺序。计算机在运行程序时，有3种执行方法，第一种是顺序执行，自上而下顺序执行所有的语句，对应程序设计中的顺序结构；第二种是选择执行，程序中含有条件语句，根据条件语句的结果选择执行部分语句，对应程序设计中的选择结构；第三种是循环执行，在一定条件下反复执行某段程序，对应程序设计中的循环结构，其中被反复执行的语句为“循环体”，决定循环是否中止的判断条件为“循环条件”。
选择语句对应前面讲到的选择执行，选择语句包括三种：if语句；if……else语句；if……elif……else语句。
循环语句对应前面讲到的循环执行，循环语句包括两种：while语句；for语句。两种循环语句之间也可以相互嵌套。
跳转语句依托于循环语句，适用于从循环语句中提前离开，比如在while循环达到结束条件之前，或者for循环完全完成之前。跳转语句包括两种：break语句；continue语句。
在Python中，流程控制语句的代码之间需要区分层次，采取的方式是使用代码缩进和冒号（：）。行尾的冒号和下一行的缩进表示一个代码块的开始，而缩进结束则代码块也就结束。同一层次代码块的缩进量必须相同，一般情况下以4个空格作为一个缩进量，如果同一层次代码块的缩进量不同或输入的空格数不同，系统就会提示错误。
很多朋友反映学Python、学机器学习比较难、效果不好，我的观点是：需要拿到Python、机器学习的源代码边学习边操作，从解决问题、上手操作中获得成就感，才会越学越深入，学习效果才会好。
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）《Python数据科学应用从入门到精通》（张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社）。这两本书的特色是在数据分析、机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂，较少涉及数学推导，对数学基础要求相对不高，在python代码方面讲的很细致，看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。
《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）内容非常详实，包含了Python和机器学习，相当于一次获得了两本书。在讲解各类机器学习算法时，逐一详解用到的各种Python代码，针对每行代码均有恰当注释（这一点基本上是大多数书目做不到的）。《Python机器学习原理与算法实现》一书创作完成后，在正式出版之前，已经开发成一套系统课程，分9次授课，在某银行内部开展了培训，490人根据行内组织统一学习，授课完成后放在知鸟平台供回放学习，9次课程累计回放量近3万次，得到参训学员的一致好评，广泛应用于各位学员的工作实践。（所以，这是一本避雷避坑、已经被亲测可行的网红书，只要用心学，都没问题哦）。
《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）
《Python数据科学应用从入门到精通》一书，旨在教会读者实现全流程的数据分析，并且相对《Python机器学习原理与算法实现》一书增加了很多概念性、科普性的内容，进一步降低了学习难度。国务院发展研究中心创新发展研究部第二研究室主任杨超 ，山东大学经济学院金融系党支部书记、副主任、副教授、硕士生导师张博，山东管理学院信息工程学院院长 袁锋 教授、硕士生导师，山东大学经济学院 刘一鸣 副研究员、硕士生导师，得厚投资合伙人 张伟民等一众大牛联袂推荐。全书内容共分13章。其中第1章为数据科学应用概述，第2章讲解Python的入门基础知识，第3章讲解数据清洗。第4~6章介绍特征工程，包括特征选择、特征处理、特征提取。第7章介绍数据可视化。第8~13章介绍6种数据挖掘与建模方法，分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。从数据科学应用和Python的入门，再到数据清洗与特征工程，最终完成数据挖掘与建模或数据可视化，从而可以为读者提供“从拿到数据开始，一直到构建形成最终模型或可视化报告成果”的一站式、全流程指导。买这一本书相当于一下子得到了5本书（Python基础、数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模），入门超级简单，不需要编程基础，也不需要过多数学推导，非常适用于零基础学生。
两本书随书赠送的学习资料也很多，包括全部的源代码、PPT、思维导图，还有10小时以上的讲解视频，每一章后面还有练习题及参考答案，还有学习群，相对于只看网络上的视频，一方面更加系统、高效，另一方面照着书一步步操作学起来也事半功倍。全网热销中，当当、京东等平台搜索“Python机器学习 杨维忠”“Python数据科学 杨维忠”即可。
