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本书一共12章,每一章都会用一个完整的 游戏 来演示其中的关键知识点,并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程,引发读者的兴趣,降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结,还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中,真正做到了寓教于乐。
《Python编程初学者指南》内容浅显易懂,示例轻松活泼,是国际畅销的Python初学者教程,适合对Python感兴趣的初级和中级读者。
二,Python编程快速上手
本书是一本面向实践的Python编程实用指南。这本书不仅是介绍Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。 书的首部分介绍了基本Python编程概念,第二部分介绍了一些不同的任务,通过编写Python程序,可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序,供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目,帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。
本书适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书,读者将能利用强大的编程语言和工具,并且会体会到Python编程的快乐。
三,Python编程快速上手(第2版)
在本书中,你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几小时的工作,无须事先具备编程经验。通过阅读本书,你会学习Python的基本知识, 探索 Python丰富的模块库,并完成特定的任务(例如,从网站抓取数据,读取PDF和Word文档等)。本书还包括有关输入验证的实现方法,以及自动更新CSV文件的技巧。一旦掌握了编程的基础知识,你就可以毫不费力地创建Python程序,自动化地完成很多繁琐的工作,包括:
① 在一个文件或多个文件中搜索并保存同类文本;
② 创建、更新、移动和重命名成百上千个文件和文件夹;
③ 下载搜索结果和处理Web在线内容;
④ 快速地批量化处理电子表格;
⑤ 拆分、合并PDF文件,以及为其加水印和加密;
⑥ 向特定人群发送提醒邮件和文本通知;
⑦ 同时裁剪、调整、编辑成千上万张图片。
四,Python编程
本书是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。全书分两部分:第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍,以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python 2D 游戏 开发如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web 应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。
五,Python编程(第2版)
本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括Matplotlib等强大的Python库和工具,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的2D 游戏 、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用,并帮助读者解决常见编程问题和困惑。
第2版进行了全面修订,简化了Python安装流程,新增了f字符串、get()方法等内容,并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap,等等。
六,Python深度学习
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的 探索 实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
七,Python极客项目编程
本书包含了一组富有想象力的编程项目,它们将引导你用Python 来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象,并与Arduino 和树莓派这样的硬件进行交互。你将学习使用常见的Python 工具和库,如numpy、matplotlib 和pygame等等。
八,Python神经网络编程
本书揭示神经网络背后的概念,并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络,识别手写数字,并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络,观察已受训练的神经网络内部,尝试进一步改善神经网络的性能,并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知和树莓派知识。
本书适合想要从事神经网络研究和 探索 的读者学习参考,也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。
九,趣学ython编程
《趣学python编程》是一本轻松、快速掌握python编程的入门读物。全书分为3部分,共18章。第1部分是第1章到第12章,介绍python编程基础知识,包括python的安装和配置、变量、字符串、列表、元组和字典、条件语句、循环语句函数和模块、类、内建函数和绘图,等等。第2部分是第13章和第14章,介绍如何用python开发实例 游戏 弹球。第3部分包括第15章到第18章,介绍了火柴人实例 游戏 的开发过程。
这本书语言轻松,通俗易懂,讲解由浅入深,力求将读者阅读和学习的难度降到最低。任何对计算机编程有兴趣的人或者首次接触编程的人,不论孩子还是成人,都可以通过阅读本书来学习python编程。
十,Python网络编程(第3版)
本书针对想要深入理解使用Python来解决网络相关问题或是构建网络应用程序的技术人员,结合实例讲解了网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构和HTTP及Web应用程序等经典话题。具体内容包括:全面介绍Python3中最新提供的SSL支持,异步I/O循环的编写,用Flask框架在Python代码中配置URL,跨站脚本以及跨站请求伪造攻击网站的原理及保护方法,等等。
对于python的入门
首先会学习python基础语法,面向对象编程与程序设计模式的理解、python数据分析基础、python网络编程、python并发与高效编程等等。
通过前期python学习来了解和掌握常量变量的使用,运算符的使用、流程控制的使用等,最后掌握python编程语言的基础内容。
并会对常见数据结构和相应算法进行学习,注重表格的处理,树结构的处理知识。
第二阶段主要学习内容是web页面开发、web页面特效开发、数据持久化开发、linux运维开发、linux测试开发、服务器集群架构等等。
对js的掌握并在网络前端中使用,而且需要详细将js学习并掌握,为将来从事全栈工作打下基础,也会学习linux操作系统的基础知识和掌握linux操作系统常用命令,并会学习linux自动化运维技巧等。
第三阶段主要学习网络爬虫,数据分析加人工智能:
这一个阶段需要学习的内容也是比较多的,例如:爬虫与数据、多线程爬虫、go语言、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架。
需要掌握爬虫的工作原理和设计思想,掌握反爬虫机制,并且通过学习NoSQL数据库和Scrapy-Redis框架,并且可以使用分布式爬虫框架实现大量数据的获取。
数据分析和人工智能阶段需要学习的数据分析、人工智能深度学习、量化交易模型、数据分析-特征工程和结果可视化和人工智能机器学习等等。
需要理解随机变量的数字特征的概念和性质,并会利用性质计算随机变量的数字特征,了解可视化过程,图形绘制。并且需要掌握Matplotlib模块、常用的机器学习算法等等。
最后就是对于python的入门学习,我们在学习理论、学习python语法基础的同时我们应该多动手、多联系。但是呢,对于我们零基础的小伙伴呢,一般不建议自学。
你肯定要问为什么?我就知道!原因大概有三点:
首先我们自学虽然成本低、学习时间灵活等,但是你想过没,你要自学到就业的程度大概需要多长时间,辞职在家学习,或者买个网课,每天听课、练,你可能需要1年左右,就这你还不一定能够学会、换不一定能够全面掌握企业需要的技术;然后报班学习的学员都已经学完工作半年了。
其次就是学习知识的系统性、前沿性。IT行业的学习一定要系统,不能说我们这里一点那里学一点,完了全是一片一片的知识点,听起来你都有涉及但是真正做项目反而使用不起来,很耽误时间。其次就是前沿性,学习时一定要选择最新的课程大纲、最新的课程。IT行业的技术更新很快。
最后就是就业服务和保障,我们选择报班学习一般都有就业服务,当然我们在学习完也会进行模拟面试和简历指导的等工作。其次就是服务,一般培训机构都有合作企业来招聘,大大增加了我们的就业机会。
总而言之你是零基础选择培训绝对是最快速的转行入门途径!
学习python主要是自学或者报班学习的方式,但不建议自学。
如果想通过学习python改行,那就需要明确一下自己的方向。因为python编程有很多方向,有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等,各个方向都有特定的技能要求。
想学的话,当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言,不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率,也可以单独作为一项高新就业技能!
python可以做的事情:
软件开发:用python做软件是很多人正在从事的工作,不管是B/S软件,还是C/S软件,都能做。并且需求量还是挺大的;
数据挖掘:python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘,而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少;
游戏开发:python扩展性很好,拥有游戏开发的库,而且游戏开发绝对是暴力职业;
大数据分析:如今是大数据的时代,用python做大数据也是可以的,大数据分析工程师也是炙手可热的职位;
全栈工程师:如今程序员都在向着全栈的方向发展,而学习python更具备这方面的优势;
系统运维:python在很多linux中都支持,而且语法特点很向shell脚本,学完python做个系统运维也是很不错的。
互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。
想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,能够在校期间取得大专或本科学历,中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的,建议实地考察对比一下。
祝你学有所成,望采纳。
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01 重要的前言
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊,我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题,很多凭着兴趣入坑的同学,都能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像自己什么都会了一点,然而实际操作起来既不知从何操起,又漏洞百出。
至于原因嘛,理解不够,实践不够是两条老牌的拦路虎,只能靠自己来克服。还有一个非常有意思且经常被忽视的因素——陷入举三反一的懵逼状态。
什么意思呢?假如我是个旱鸭子,想去学游泳,教练很认真的给我剖析了蛙泳的动作,扶着我的腰让我在水里划拉了5分钟,接着马上给我讲解了蝶泳,又是划拉了5分钟,然后又硬塞给我潜泳的姿势,依然是划拉5分钟。最后,教练一下子把我丢进踩不到底的泳池,给我呐喊助威。
作为一个还没入门的旱鸭子,教练倾囊授了我3种游泳技巧,让我分别实践了5分钟。这样做的结果就是我哪一种游泳技巧也没学会,只学会了喝水。当一个初学者一开始就陷入针对单个问题的多种解决方法,而每一种方法的实践又浅尝辄止,在面对具体问题时往往会手忙脚乱。
拿Pandas来说,它的多种构造方式,多种索引方式以及类似效果的多种实现方法,很容易把初学者打入举三反一的懵逼状态。所以,尽量避开这个坑也是我写Pandas基础系列的初衷,希望通过梳理和精简知识点的方式,给需要的同学一些启发。目前暂定整个基础系列分为4篇,基础篇过后便是有趣的实战篇。
下面开始进入正题(我真是太唠叨了)。
02 Pandas简介
江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师(PANDAS),纵是老手也枉然。
Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集,也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表中的某一列,后面学习和用到的所有Pandas骚操作,都是基于这些表和列进行的操作(关于Pandas和Excel的形象关系,这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。
这里有一点需要强调,Pandas和Excel、SQL相比,只是调用和处理数据的方式变了,核心都是对源数据进行一系列的处理,在正式处理之前,更重要的是谋定而后动,明确分析的意义,理清分析思路之后再处理和分析数据,往往事半功倍。
03 创建、读取和存储
1、创建
在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢?
别忘了,第一步一定是先导入我们的库——import pandas as pd
构造DataFrame最常用的方式是字典+列表,语句很简单,先是字典外括,然后依次打出每一列标题及其对应的列值(此处一定要用列表),这里列的顺序并不重要:
左边是jupyter notebook中dataframe的样子,如果对应到excel中,他就是右边表格的样子,通过改变columns,index和values的值来控制数据。
PS,如果我们在创建时不指定index,系统会自动生成从0开始的索引。
2、 读取
更多时候,我们是把相关文件数据直接读进PANDAS中进行操作,这里介绍两种非常接近的读取方式,一种是CSV格式的文件,一种是EXCEL格式(.xlsx和xls后缀)的文件。
读取csv文件:
engine是使用的分析引擎,读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错。而读取Excel文件,则是一样的味道:
非常easy,其实read_csv和read_excel还有一些参数,比如header、sep、names等,大家可以做额外了解。实践中数据源的格式一般都是比较规整的,更多情况是直接读取。
3、存储
存储起来一样非常简单粗暴且相似:
04 快速认识数据
这里以我们的案例数据为例,迅速熟悉查看N行,数据格式概览以及基础统计数据。
1、查看数据,掐头看尾
很多时候我们想要对数据内容做一个总览,用df.head()函数直接可以查看默认的前5行,与之对应,df.tail()就可以查看数据尾部的5行数据,这两个参数内可以传入一个数值来控制查看的行数,例如df.head(10)表示查看前10行数据。
2、 格式查看
df.info()帮助我们一步摸清各列数据的类型,以及缺失情况:
从上面直接可以知道数据集的行列数,数据集的大小,每一列的数据类型,以及有多少条非空数据。
3、统计信息概览
快速计算数值型数据的关键统计指标,像平均数、中位数、标准差等等。
我们本来有5列数据,为什么返回结果只有两列?那是因为这个操作只针对数值型的列。其中count是统计每一列的有多少个非空数值,mean、std、min、max对应的分别是该列的均值、标准差、最小值和最大值,25%、50%、75%对应的则是分位数。
05 列的基本处理方式
这里,我们采用SQL四大法宝的逻辑来简单梳理针对列的基本处理方式——增、删、选、改。
温馨提示:使用Pandas时,尽量避免用行或者EXCEL操作单元格的思维来处理数据,要逐渐养成一种列向思维,每一列是同宗同源,处理起来是嗖嗖的快。
1、增
增加一列,用df[‘新列名’] = 新列值的形式,在原数据基础上赋值即可:
2、删:
我们用drop函数制定删除对应的列,axis = 1表示针对列的操作,inplace为True,则直接在源数据上进行修改,否则源数据会保持原样。
3、选:
想要选取某一列怎么办?df[‘列名’]即可:
选取多列呢?需要用列表来传递:df[[‘第一列’,‘第二列’,‘第三列’…]]
4、 改:
好事多磨,复杂的针对特定条件和行列的筛选、修改,放在后面结合案例细讲,这里只讲一下最简单的更改:df[‘旧列名’] = 某个值或者某列值,就完成了对原列数值的修改。
06 常用数据类型及操作
1、字符串
字符串类型是最常用的格式之一了,Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样,唯一不同的是需要在操作前加上".str"。
小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型时,非数值型的列都返回的是object格式,和str类型深层机制上的区别就不展开了,在常规实际应用中,我们可以先理解为object对应的就是str格式,int64对应的就是int格式,float64对应的就是float格式即可。
在案例数据中,我们发现来源明细那一列,可能是系统导出的历史遗留问题,每一个字符串前面都有一个“-”符号,又丑又无用,所以把他给拿掉:
一般来说清洗之后的列是要替换掉原来列的:
2、 数值型
数值型数据,常见的操作是计算,分为与单个值的运算,长度相等列的运算。
以案例数据为例,源数据访客数我们是知道的,现在想把所有渠道的访客都加上10000,怎么操作呢?
只需要选中访客数所在列,然后加上10000即可,pandas自动将10000和每一行数值相加,针对单个值的其他运算(减乘除)也是如此。
列之间的运算语句也非常简洁。源数据是包含了访客数、转化率和客单价,而实际工作中我们对每个渠道贡献的销售额更感兴趣。(销售额 = 访客数 X 转化率 X 客单价)
对应操作语句:df[‘销售额’] = df[‘访客数’] * df[‘转化率’] * df[‘客单价’]
但为什么疯狂报错?
导致报错的原因,是数值型数据和非数值型数据相互计算导致的。PANDAS把带“%”符号的转化率识别成字符串类型,我们需要先拿掉百分号,再将这一列转化为浮点型数据:
要注意的是,这样操作,把9.98%变成了9.98,所以我们还需要让支付转化率除以100,来还原百分数的真实数值:
然后,再用三个指标相乘计算销售额:
3、时间类型
PANDAS中时间序列相关的水非常深,这里只对日常中最基础的时间格式进行讲解,对时间序列感兴趣的同学可以自行查阅相关资料,深入了解。
以案例数据为例,我们这些渠道数据,是在2019年8月2日提取的,后面可能涉及到其他日期的渠道数据,所以需要加一列时间予以区分,在EXCEL中常用的时间格式是’2019-8-3’或者’2019/8/3’,我们用PANDAS来实现一下:
在实际业务中,一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式,这里我们先把字符串’2019-8-3’赋值给新增的日期列,然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式:
转换成时间格式(这里是datetime64)之后,我们可以用处理时间的思路高效处理这些数据,比如,我现在想知道提取数据这一天离年末还有多少天(‘2019-12-31’),直接做减法(该函数接受时间格式的字符串序列,也接受单个字符串):
Telegram是什么?接触的人可能知道,没接触的人肯定不知道(废话,呵呵),它是一个俄罗斯人开发的,为了防止被监视,就想开发一个完全加密的即时通讯软件,有着想法他就做了,而且还做的不错。因为这个软件可以规避别人的监视,尤其是某些政府的,所以在某些特需的人那里非常流行,据说中东kb分子就是使用这个交流的。
但是当时这个毕竟是小众使用,根本无法推广出去,不过开发的人可能也没有想着推广,毕竟使用的人多了,树大招风,可能会带来许多不便。不过事与愿违,因为前几年加密货币非常火,全球各个政府对于这个新兴的事物无从下手,因为加密货币本质属性就是抗政府的(去中心化),所以最后索性大部分政府把加密货币给禁掉了,在这期间,由于Telegram与加密货币具有相同的属性,都是去中心化和强加密的,所以一拍即合,Telegram借着加密货币的东风,为大众所知晓。现在不单单是在加密货币市场被广泛使用,在其他一些隐蔽的场景也被使用,这里就不多说了。
Telegram已经发展了七八年了,到现在功能已经是非常强大了,它是去中心化的,你甚至可以搭建自己Telegram服务器,它是强加密的,别人不会监听到你消息,它还有强大的机器人BOT机制,它可以定制开发,可以按照自己的意图完成一些重复的功能,这依托于它具有健全的API功能。
现在Telegram是被墙的,如果要使用,请自行架梯子。
Telegram官方Python版本,叫Telethon,API文档地址是: API官方地址 ,还有一个Telegram-API的项目,也是Python版本的,叫Pyrogram,其API文档地址为: Pyrogram文档地址 ,我使用了一段时间Pyrogram,可能是个人习惯的原因,用不惯Pyrogram,所有又换回Telethon。
下一篇我们就开始一起学习官方版的Telethon。