python学习之前言,关于python的名言

本文目录一览：

• 1、学python推荐的10本豆瓣高分书单，小白到大佬，没看过太可惜了
• 2、Python该怎么入门?
• 3、如何学习Python总结之谈
• 4、Python数据分析： 初识Pandas，理解Pandas实现和原理
• 5、Telegram-API开发使用系列教程Python(前言)

学python推荐的10本豆瓣高分书单，小白到大佬，没看过太可惜了

前言：我自己整理了几本书籍的电子档，需要的可以私信我 “书籍” 免费领取

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。

Python该怎么入门?

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！

如何学习Python总结之谈

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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Python数据分析： 初识Pandas，理解Pandas实现和原理

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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-API开发使用系列教程Python(前言)

       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。