python學習之前言,關於python的名言

本文目錄一覽：

• 1、學python推薦的10本豆瓣高分書單，小白到大佬，沒看過太可惜了
• 2、Python該怎麼入門?
• 3、如何學習Python總結之談
• 4、Python數據分析： 初識Pandas，理解Pandas實現和原理
• 5、Telegram-API開發使用系列教程Python(前言)

學python推薦的10本豆瓣高分書單，小白到大佬，沒看過太可惜了

前言：我自己整理了幾本書籍的電子檔，需要的可以私信我 “書籍” 免費領取

本書一共12章，每一章都會用一個完整的 遊戲 來演示其中的關鍵知識點，並通過編寫好玩的小軟件這種方式來學習編程，引發讀者的興趣，降低學習的難度。每章最後都會對該章的知識點進行小結，還會給出一些小練習讓讀者試試身手。作者很巧妙的將所有編程知識嵌入到了這些例子中，真正做到了寓教於樂。

《Python編程初學者指南》內容淺顯易懂，示例輕鬆活潑，是國際暢銷的Python初學者教程，適合對Python感興趣的初級和中級讀者。

二，Python編程快速上手

本書是一本面向實踐的Python編程實用指南。這本書不僅是介紹Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。 書的首部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。第二部分的每一章都有一些項目程序，供讀者學習。每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識。附錄部分提供了所有習題的解答。

本書適合缺乏編程基礎的初學者。通過閱讀本書，讀者將能利用強大的編程語言和工具，並且會體會到Python編程的快樂。

三，Python編程快速上手(第2版)

在本書中，你將學習利用Python編程在幾分鐘內完成手動需要幾小時的工作，無須事先具備編程經驗。通過閱讀本書，你會學習Python的基本知識， 探索 Python豐富的模塊庫，並完成特定的任務（例如，從網站抓取數據，讀取PDF和Word文檔等）。本書還包括有關輸入驗證的實現方法，以及自動更新CSV文件的技巧。一旦掌握了編程的基礎知識，你就可以毫不費力地創建Python程序，自動化地完成很多繁瑣的工作，包括:

① 在一個文件或多個文件中搜索並保存同類文本；

② 創建、更新、移動和重命名成百上千個文件和文件夾；

③ 下載搜索結果和處理Web在線內容；

④ 快速地批量化處理電子表格；

⑤ 拆分、合併PDF文件，以及為其加水印和加密；

⑥ 向特定人群發送提醒郵件和文本通知；

⑦ 同時裁剪、調整、編輯成千上萬張圖片。

四，Python編程

本書是一本針對所有層次的Python 讀者而作的Python 入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等強大的Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if 語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D 遊戲 開發如何利用數據生成交互式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web 應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。

五，Python編程（第2版)

本書是針對所有層次Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念，包括Matplotlib等強大的Python庫和工具，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的2D 遊戲 、利用數據生成交互式的信息圖以及創建和定製簡單的Web應用，並幫助讀者解決常見編程問題和困惑。

第2版進行了全面修訂，簡化了Python安裝流程，新增了f字符串、get()方法等內容，並且在項目中使用了Plotly庫以及新版本的Django和Bootstrap，等等。

六，Python深度學習

本書由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦•肖萊（François Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的 探索 實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智能的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。

七，Python極客項目編程

本書包含了一組富有想象力的編程項目，它們將引導你用Python 來製作圖像和音樂、模擬現實世界的現象，並與Arduino 和樹莓派這樣的硬件進行交互。你將學習使用常見的Python 工具和庫，如numpy、matplotlib 和pygame等等。

八，Python神經網絡編程

本書揭示神經網絡背後的概念，並介紹如何通過Python實現神經網絡。全書分為3章和兩個附錄。第1章介紹了神經網絡中所用到的數學思想。第2章介紹使用Python實現神經網絡，識別手寫數字，並測試神經網絡的性能。第3章帶領讀者進一步了解簡單的神經網絡，觀察已受訓練的神經網絡內部，嘗試進一步改善神經網絡的性能，並加深對相關知識的理解。附錄分別介紹了所需的微積分知和樹莓派知識。

本書適合想要從事神經網絡研究和 探索 的讀者學習參考，也適合對人工智能、機器學習和深度學習等相關領域感興趣的讀者閱讀。

九，趣學ython編程

《趣學python編程》是一本輕鬆、快速掌握python編程的入門讀物。全書分為3部分，共18章。第1部分是第1章到第12章，介紹python編程基礎知識，包括python的安裝和配置、變量、字符串、列表、元組和字典、條件語句、循環語句函數和模塊、類、內建函數和繪圖，等等。第2部分是第13章和第14章，介紹如何用python開發實例 遊戲 彈球。第3部分包括第15章到第18章，介紹了火柴人實例 遊戲 的開發過程。

這本書語言輕鬆，通俗易懂，講解由淺入深，力求將讀者閱讀和學習的難度降到最低。任何對計算機編程有興趣的人或者首次接觸編程的人，不論孩子還是成人，都可以通過閱讀本書來學習python編程。

十，Python網絡編程（第3版)

本書針對想要深入理解使用Python來解決網絡相關問題或是構建網絡應用程序的技術人員，結合實例講解了網絡協議、網絡數據及錯誤、電子郵件、服務器架構和HTTP及Web應用程序等經典話題。具體內容包括：全面介紹Python3中最新提供的SSL支持，異步I/O循環的編寫，用Flask框架在Python代碼中配置URL，跨站腳本以及跨站請求偽造攻擊網站的原理及保護方法，等等。

Python該怎麼入門?

對於python的入門

首先會學習python基礎語法，面向對象編程與程序設計模式的理解、python數據分析基礎、python網絡編程、python並發與高效編程等等。

通過前期python學習來了解和掌握常量變量的使用，運算符的使用、流程控制的使用等，最後掌握python編程語言的基礎內容。

並會對常見數據結構和相應算法進行學習，注重表格的處理，樹結構的處理知識。

第二階段主要學習內容是web頁面開發、web頁面特效開發、數據持久化開發、linux運維開發、linux測試開發、服務器集群架構等等。

對js的掌握並在網絡前端中使用，而且需要詳細將js學習並掌握，為將來從事全棧工作打下基礎，也會學習linux操作系統的基礎知識和掌握linux操作系統常用命令，並會學習linux自動化運維技巧等。

第三階段主要學習網絡爬蟲，數據分析加人工智能：

這一個階段需要學習的內容也是比較多的，例如：爬蟲與數據、多線程爬蟲、go語言、NoSQL數據庫、Scrapy-Redis框架。

需要掌握爬蟲的工作原理和設計思想，掌握反爬蟲機制，並且通過學習NoSQL數據庫和Scrapy-Redis框架，並且可以使用分布式爬蟲框架實現大量數據的獲取。

數據分析和人工智能階段需要學習的數據分析、人工智能深度學習、量化交易模型、數據分析-特徵工程和結果可視化和人工智能機器學習等等。

需要理解隨機變量的數字特徵的概念和性質，並會利用性質計算隨機變量的數字特徵，了解可視化過程，圖形繪製。並且需要掌握Matplotlib模塊、常用的機器學習算法等等。

最後就是對於python的入門學習，我們在學習理論、學習python語法基礎的同時我們應該多動手、多聯繫。但是呢，對於我們零基礎的小夥伴呢，一般不建議自學。

你肯定要問為什麼？我就知道！原因大概有三點：

首先我們自學雖然成本低、學習時間靈活等，但是你想過沒，你要自學到就業的程度大概需要多長時間，辭職在家學習，或者買個網課，每天聽課、練，你可能需要1年左右，就這你還不一定能夠學會、換不一定能夠全面掌握企業需要的技術；然後報班學習的學員都已經學完工作半年了。

其次就是學習知識的系統性、前沿性。IT行業的學習一定要系統，不能說我們這裡一點那裡學一點，完了全是一片一片的知識點，聽起來你都有涉及但是真正做項目反而使用不起來，很耽誤時間。其次就是前沿性，學習時一定要選擇最新的課程大綱、最新的課程。IT行業的技術更新很快。

最後就是就業服務和保障，我們選擇報班學習一般都有就業服務，當然我們在學習完也會進行模擬面試和簡歷指導的等工作。其次就是服務，一般培訓機構都有合作企業來招聘，大大增加了我們的就業機會。

總而言之你是零基礎選擇培訓絕對是最快速的轉行入門途徑！

如何學習Python總結之談

學習python主要是自學或者報班學習的方式，但不建議自學。

如果想通過學習python改行，那就需要明確一下自己的方向。因為python編程有很多方向，有網絡爬蟲、數據分析、Web開發、測試開發、運維開發、機器學習、人工智能、量化交易等等，各個方向都有特定的技能要求。

想學的話，當然是可以學習的。python是一門語法優美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率，也可以單獨作為一項高新就業技能！

python可以做的事情：

軟件開發：用python做軟件是很多人正在從事的工作，不管是B/S軟件，還是C/S軟件，都能做。並且需求量還是挺大的；

數據挖掘：python可以製作出色的爬蟲工具來進行數據挖掘，而在很多的網絡公司中數據挖掘的崗位也不少；

遊戲開發：python擴展性很好，擁有遊戲開發的庫，而且遊戲開發絕對是暴力職業；

大數據分析：如今是大數據的時代，用python做大數據也是可以的，大數據分析工程師也是炙手可熱的職位；

全棧工程師：如今程序員都在向著全棧的方向發展，而學習python更具備這方面的優勢；

系統運維：python在很多linux中都支持，而且語法特點很向shell腳本，學完python做個系統運維也是很不錯的。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟件學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

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Python數據分析： 初識Pandas，理解Pandas實現和原理

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01 重要的前言

這段時間和一些做數據分析的同學閑聊，我發現數據分析技能入門階段存在一個普遍性的問題，很多憑着興趣入坑的同學，都能夠很快熟悉Python基礎語法，然後不約而同的一頭扎進《利用Python進行數據分析》這本經典之中，硬着頭皮啃完之後，好像自己什麼都會了一點，然而實際操作起來既不知從何操起，又漏洞百出。

至於原因嘛，理解不夠，實踐不夠是兩條老牌的攔路虎，只能靠自己來克服。還有一個非常有意思且經常被忽視的因素——陷入舉三反一的懵逼狀態。

什麼意思呢？假如我是個旱鴨子，想去學游泳，教練很認真的給我剖析了蛙泳的動作，扶着我的腰讓我在水裡劃拉了5分鐘，接着馬上給我講解了蝶泳，又是劃拉了5分鐘，然後又硬塞給我潛泳的姿勢，依然是劃拉5分鐘。最後，教練一下子把我丟進踩不到底的泳池，給我吶喊助威。

作為一個還沒入門的旱鴨子，教練傾囊授了我3種游泳技巧，讓我分別實踐了5分鐘。這樣做的結果就是我哪一種游泳技巧也沒學會，只學會了喝水。當一個初學者一開始就陷入針對單個問題的多種解決方法，而每一種方法的實踐又淺嘗輒止，在面對具體問題時往往會手忙腳亂。

拿Pandas來說，它的多種構造方式，多種索引方式以及類似效果的多種實現方法，很容易把初學者打入舉三反一的懵逼狀態。所以，盡量避開這個坑也是我寫Pandas基礎系列的初衷，希望通過梳理和精簡知識點的方式，給需要的同學一些啟發。目前暫定整個基礎系列分為4篇，基礎篇過後便是有趣的實戰篇。

下面開始進入正題（我真是太嘮叨了）。

02 Pandas簡介

江湖上流傳着這麼一句話——分析不識潘大師（PANDAS），縱是老手也枉然。

Pandas是基於Numpy的專業數據分析工具，可以靈活高效的處理各種數據集，也是我們後期分析案例的神器。它提供了兩種類型的數據結構，分別是DataFrame和Series，我們可以簡單粗暴的把DataFrame理解為Excel裡面的一張表，而Series就是表中的某一列，後面學習和用到的所有Pandas騷操作，都是基於這些表和列進行的操作（關於Pandas和Excel的形象關係，這裡推薦我的好朋友張俊紅寫的《對比EXCEL，輕鬆學習Python數據分析》)。

這裡有一點需要強調，Pandas和Excel、SQL相比，只是調用和處理數據的方式變了，核心都是對源數據進行一系列的處理，在正式處理之前，更重要的是謀定而後動，明確分析的意義，理清分析思路之後再處理和分析數據，往往事半功倍。

03 創建、讀取和存儲

1、創建

在Pandas中我們想要構造下面這一張表應該如何操作呢？

別忘了，第一步一定是先導入我們的庫——import pandas as pd

構造DataFrame最常用的方式是字典+列表，語句很簡單，先是字典外括，然後依次打出每一列標題及其對應的列值（此處一定要用列表），這裡列的順序並不重要：

左邊是jupyter notebook中dataframe的樣子，如果對應到excel中，他就是右邊表格的樣子，通過改變columns,index和values的值來控制數據。

PS,如果我們在創建時不指定index，系統會自動生成從0開始的索引。

2、 讀取

更多時候，我們是把相關文件數據直接讀進PANDAS中進行操作，這裡介紹兩種非常接近的讀取方式，一種是CSV格式的文件，一種是EXCEL格式（.xlsx和xls後綴）的文件。

讀取csv文件：

engine是使用的分析引擎，讀取csv文件一般指定python避免中文和編碼造成的報錯。而讀取Excel文件，則是一樣的味道：

非常easy，其實read_csv和read_excel還有一些參數，比如header、sep、names等，大家可以做額外了解。實踐中數據源的格式一般都是比較規整的，更多情況是直接讀取。

3、存儲

存儲起來一樣非常簡單粗暴且相似：

04 快速認識數據

這裡以我們的案例數據為例，迅速熟悉查看N行，數據格式概覽以及基礎統計數據。

1、查看數據，掐頭看尾

很多時候我們想要對數據內容做一個總覽，用df.head()函數直接可以查看默認的前5行，與之對應，df.tail()就可以查看數據尾部的5行數據，這兩個參數內可以傳入一個數值來控制查看的行數，例如df.head(10)表示查看前10行數據。

2、 格式查看

df.info()幫助我們一步摸清各列數據的類型，以及缺失情況：

從上面直接可以知道數據集的行列數，數據集的大小，每一列的數據類型，以及有多少條非空數據。

3、統計信息概覽

快速計算數值型數據的關鍵統計指標，像平均數、中位數、標準差等等。

我們本來有5列數據，為什麼返回結果只有兩列？那是因為這個操作只針對數值型的列。其中count是統計每一列的有多少個非空數值，mean、std、min、max對應的分別是該列的均值、標準差、最小值和最大值，25%、50%、75%對應的則是分位數。

05 列的基本處理方式

這裡，我們採用SQL四大法寶的邏輯來簡單梳理針對列的基本處理方式——增、刪、選、改。

溫馨提示：使用Pandas時，盡量避免用行或者EXCEL操作單元格的思維來處理數據，要逐漸養成一種列向思維，每一列是同宗同源，處理起來是嗖嗖的快。

1、增

增加一列，用df[‘新列名’] = 新列值的形式，在原數據基礎上賦值即可：

2、刪：

我們用drop函數制定刪除對應的列，axis = 1表示針對列的操作，inplace為True，則直接在源數據上進行修改，否則源數據會保持原樣。

3、選：

想要選取某一列怎麼辦？df[‘列名’]即可：

選取多列呢？需要用列表來傳遞：df[[‘第一列’,‘第二列’,‘第三列’…]]

4、 改：

好事多磨，複雜的針對特定條件和行列的篩選、修改，放在後面結合案例細講，這裡只講一下最簡單的更改：df[‘舊列名’] = 某個值或者某列值，就完成了對原列數值的修改。

06 常用數據類型及操作

1、字符串

字符串類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幾乎一毛一樣，唯一不同的是需要在操作前加上”.str”。

小Z溫馨提示：我們最初用df2.info()查看數據類型時，非數值型的列都返回的是object格式，和str類型深層機制上的區別就不展開了，在常規實際應用中，我們可以先理解為object對應的就是str格式，int64對應的就是int格式，float64對應的就是float格式即可。

在案例數據中，我們發現來源明細那一列，可能是系統導出的歷史遺留問題，每一個字符串前面都有一個“-”符號，又丑又無用，所以把他給拿掉：

一般來說清洗之後的列是要替換掉原來列的：

2、 數值型

數值型數據，常見的操作是計算，分為與單個值的運算，長度相等列的運算。

以案例數據為例，源數據訪客數我們是知道的，現在想把所有渠道的訪客都加上10000，怎麼操作呢？

只需要選中訪客數所在列，然後加上10000即可，pandas自動將10000和每一行數值相加，針對單個值的其他運算（減乘除）也是如此。

列之間的運算語句也非常簡潔。源數據是包含了訪客數、轉化率和客單價，而實際工作中我們對每個渠道貢獻的銷售額更感興趣。（銷售額 = 訪客數 X 轉化率 X 客單價）

對應操作語句：df[‘銷售額’] = df[‘訪客數’] * df[‘轉化率’] * df[‘客單價’]

但為什麼瘋狂報錯？

導致報錯的原因，是數值型數據和非數值型數據相互計算導致的。PANDAS把帶“%”符號的轉化率識別成字符串類型，我們需要先拿掉百分號，再將這一列轉化為浮點型數據：

要注意的是，這樣操作，把9.98%變成了9.98，所以我們還需要讓支付轉化率除以100，來還原百分數的真實數值：

然後，再用三個指標相乘計算銷售額：

3、時間類型

PANDAS中時間序列相關的水非常深，這裡只對日常中最基礎的時間格式進行講解，對時間序列感興趣的同學可以自行查閱相關資料，深入了解。

以案例數據為例，我們這些渠道數據，是在2019年8月2日提取的，後面可能涉及到其他日期的渠道數據，所以需要加一列時間予以區分，在EXCEL中常用的時間格式是’2019-8-3’或者’2019/8/3’，我們用PANDAS來實現一下：

在實際業務中，一些時候PANDAS會把文件中日期格式的字段讀取為字符串格式，這裡我們先把字符串’2019-8-3’賦值給新增的日期列，然後用to_datetime()函數將字符串類型轉換成時間格式：

轉換成時間格式（這裡是datetime64）之後，我們可以用處理時間的思路高效處理這些數據，比如，我現在想知道提取數據這一天離年末還有多少天（‘2019-12-31’），直接做減法（該函數接受時間格式的字符串序列，也接受單個字符串）：

Telegram-API開發使用系列教程Python(前言)

       Telegram是什麼？接觸的人可能知道，沒接觸的人肯定不知道（廢話，呵呵），它是一個俄羅斯人開發的，為了防止被監視，就想開發一個完全加密的即時通訊軟件，有着想法他就做了，而且還做的不錯。因為這個軟件可以規避別人的監視，尤其是某些政府的，所以在某些特需的人那裡非常流行，據說中東kb分子就是使用這個交流的。

        但是當時這個畢竟是小眾使用，根本無法推廣出去，不過開發的人可能也沒有想着推廣，畢竟使用的人多了，樹大招風，可能會帶來許多不便。不過事與願違，因為前幾年加密貨幣非常火，全球各個政府對於這個新興的事物無從下手，因為加密貨幣本質屬性就是抗政府的（去中心化），所以最後索性大部分政府把加密貨幣給禁掉了，在這期間，由於Telegram與加密貨幣具有相同的屬性，都是去中心化和強加密的，所以一拍即合，Telegram藉著加密貨幣的東風，為大眾所知曉。現在不單單是在加密貨幣市場被廣泛使用，在其他一些隱蔽的場景也被使用，這裡就不多說了。

        Telegram已經發展了七八年了，到現在功能已經是非常強大了，它是去中心化的，你甚至可以搭建自己Telegram服務器，它是強加密的，別人不會監聽到你消息，它還有強大的機器人BOT機制，它可以定製開發，可以按照自己的意圖完成一些重複的功能，這依託於它具有健全的API功能。

        現在Telegram是被牆的，如果要使用，請自行架梯子。

        Telegram官方Python版本，叫Telethon，API文檔地址是： API官方地址 ，還有一個Telegram-API的項目，也是Python版本的，叫Pyrogram，其API文檔地址為： Pyrogram文檔地址 ，我使用了一段時間Pyrogram，可能是個人習慣的原因，用不慣Pyrogram，所有又換回Telethon。

        下一篇我們就開始一起學習官方版的Telethon。