關於python學習第四次筆記的信息

本文目錄一覽：

• 1、作為一個小白，Python應該怎樣從零到入門？
• 2、利用Python進行數據分析-讀書筆記(3)
• 3、利用Python進行數據分析筆記：3.1數據結構
• 4、python 筆記記錄怎麼歸納整理
• 5、python3.4學習筆記 3.x和2.x的區別，持續更新
• 6、《Python學習手冊（第4版）》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

作為一個小白，Python應該怎樣從零到入門？

分享Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標準庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分散式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

利用Python進行數據分析-讀書筆記(3)

pandas專門為處理表格和混雜數據設計

import pandas as pd

from pandas import Series,DataFrame

Series 類似於一維數組+索引

data = pd.Series([1,2,3,4,5]) 生成Series數據

data.values data.index

pd.Series([1,2],index = [‘a’,’b’]) 設置索引

data[‘a’] 通過索引選取Series中單個或一組值

data[data%2==0] 進行類似numpy數組的運算index仍會保留

‘a’ in data

pd.Series(python字典) 可以通過python字典創建Series

可以通過設置index改變Series元素順序

缺失值用NaN表示

pd.isnull(data) 檢測缺失數據

pd.notnull

data1 + data2 可以根據索引自動對齊數據進行運算，類似join操作

data.name data.index.name 可賦值

index可以通過賦值方式修改

pd.DataFrame(XXX)傳入元素為等長列表或np數組組成的字典可以生成DataFrame數據，字典key值為列名

frame.head() 前五行

pd.DataFrame(XXX, columns = [xxx], index = [xxxxx]) 可能產生NaN

frame[‘a’] 取列名為a的一列數據 等價於 frame.a（此時a需要是合理的變數名） 可以以列表形式取多列數據 返回的Series序列索引與原DataFrame相同

frame.loc[0] 行選取

可以用一個Series/值對某列賦值，需要長度相等

對不存在的列賦值可創建新列

del frame[列名] 刪除列

通過索引方式返回數據視圖，修改此返回數據也會影響源數據，Series.copy()可以創建副本

嵌套字典傳給DataFrame，外層字典的鍵作為列名，內層鍵作為行索引

frame.T 轉置

frame.reindex(新索引列表) 根據新索引重排，若索引值當前不存在則NaN

列可以用columns關鍵字重新索引

obj3 = pd.Series([‘blue’, ‘purple’, ‘yellow’], index=[0, 2, 4])

obj3.reindex(range(6), method=’ffill’) ffill實現前向值填充

reindex可以修改（行）索引和列。只傳遞一個序列時，會重新索引結果的行，列可以用columns關鍵字重新索引

Series索引

series(索引列表/數值範圍切片) 選取對應元素

利用Python進行數據分析筆記：3.1數據結構

元組是一種固定長度、不可變的Python對象序列。創建元組最簡單的辦法是用逗號分隔序列值：

tuple 函數將任意序列或迭代器轉換為元組：

中括弧 [] 可以獲取元組的元素， Python中序列索引從0開始 ：

元組一旦創建，各個位置上的對象是無法被修改的，如果元組的一個對象是可變的，例如列表，你可以在它內部進行修改：

可以使用 + 號連接元組來生成更長的元組：

元組乘以整數，則會和列表一樣，生成含有多份拷貝的元組：

將元組型的表達式賦值給變數，Python會對等號右邊的值進行拆包：

拆包的一個常用場景就是遍曆元組或列表組成的序列：

*rest 用於在函數調用時獲取任意長度的位置參數列表：

count 用於計量某個數值在元組中出現的次數：

列表的長度可變，內容可以修改。可以使用 [] 或者 list 類型函數來定義列表：

append 方法將元素添加到列表尾部：

insert 方法可以將元素插入到指定列表位置：

（ 插入位置範圍在0到列表長度之間 ）

pop 是 insert 的反操作，將特定位置的元素移除並返回：

remove 方法會定位第一個符合要求的值並移除它：

in 關鍵字可以檢查一個值是否在列表中；

not in 表示不在：

+ 號可以連接兩個列表：

extend 方法可以向該列表添加多個元素：

使用 extend 將元素添加到已經存在的列表是更好的方式，比 + 快。

sort 方法可以對列表進行排序：

key 可以傳遞一個用於生成排序值的函數，例如通過字元串的長度進行排序：

bisect.bisect 找到元素應當被插入的位置，返回位置信息

bisect.insort 將元素插入到已排序列表的相應位置保持序列排序

bisect 模塊的函數並不會檢查列表是否已經排序，因此對未排序列表使用bisect不會報錯，但是可能導致不正確結果

切片符號可以對大多數序列類型選取子集，基本形式是 [start:stop]

起始位置start索引包含，結束位置stop索引不包含

切片還可以將序列賦值給變數：

start和stop可以省略，默認傳入起始位置或結束位置，負索引可以從序列尾部進行索引：

步進值 step 可以在第二個冒號後面使用， 意思是每隔多少個數取一個值：

對列表或元組進行翻轉時，一種很聰明的用法時向步進值傳值-1：

dict(字典)可能是Python內建數據結構中最重要的，它更為常用的名字是 哈希表 或者 關聯數組 。

字典是鍵值對集合，其中鍵和值都是Python對象。

{} 是創建字典的一種方式，字典中用逗號將鍵值對分隔：

你可以訪問、插入或設置字典中的元素,:

in 檢查字典是否含有一個鍵：

del 或 pop 方法刪除值， pop 方法會在刪除的同時返回被刪的值，並刪除鍵：

update 方法將兩個字典合併：

update方法改變了字典元素位置，對於字典中已經存在的鍵，如果傳給update方法的數據也含有相同的鍵，則它的值將會被覆蓋。

字典的值可以是任何Python對象，但鍵必須是不可變的對象，比如標量類型（整數、浮點數、字元串）或元組（且元組內對象也必須是不可變對象）。

通過 hash 函數可以檢查一個對象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的鍵）：

集合是一種無序且元素唯一的容器。

set 函數或者是用字面值集與大括弧，創建集合：

union 方法或 | 二元操作符獲得兩個集合的聯合即兩個集合中不同元素的並集：

intersection 方法或 操作符獲得交集即兩個集合中同時包含的元素：

常用的集合方法列表：

和字典類似，集合的元素必須是不可變的。如果想要包含列表型的元素，必須先轉換為元組：

python 筆記記錄怎麼歸納整理

可以到「馬克筆記」上面，記錄下來，以書籍的形式展示，記錄後還可以生成PDF等文件用於在kindle等設備複習。方便下次觀看。

你可以嘗試下這個平台。

python3.4學習筆記 3.x和2.x的區別，持續更新

python3.4學習筆記(四) 3.x和2.x的區別

在2.x中:print html，3.x中必須改成:print(html)

import urllib2

ImportError: No module named ‘urllib2’

在python3.x裡面，用urllib.request代替urllib2

import thread

ImportError: No module named ‘thread’

在python3.x裡面，用_thread(在前面加一個下劃線)代替thread

在2.x中except Exception,e : 3.x中改為except (Exception):

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print函數

雖然print語法是Python 3中一個很小的改動，且應該已經廣為人知，但依然值得提一下：Python 2中的print語句被Python 3中的print()函數取代，這意味著在Python 3中必須用括弧將需要輸出的對象括起來。

在Python 2中使用額外的括弧也是可以的。但反過來在Python 3中想以Python2的形式不帶括弧調用print函數時，會觸發SyntaxError。

Python 2.7.6

print ‘Python’, python_version()

print ‘Hello, World!’

print(‘Hello, World!’)

print “text”, ; print ‘print more text on the same line’

輸出：

Hello, World!

Hello, World!

text print more text on the same line

—————————

Python 3.4.1

print(‘Python’, python_version())

print(‘Hello, World!’)

print(“some text,”, end=””)

print(‘ print more text on the same line’)

輸出：

Hello, World!

some text, print more text on the same line

print ‘Hello, World!’

File “ipython-input-3-139a7c5835bd”, line 1

print ‘Hello, World!’

^

SyntaxError: invalid syntax

注意：在Python中，帶不帶括弧輸出」Hello World」都很正常。

但如果在圓括弧中同時輸出多個對象時，就會創建一個元組，這是因為在Python 2中，print是一個語句，而不是函數調用。

print ‘Python’, python_version()

print(‘a’, ‘b’)

print ‘a’, ‘b’

Python 2.7.7

(‘a’, ‘b’)

a b

———————————

整數除法

由於人們常常會忽視Python 3在整數除法上的改動（寫錯了也不會觸發Syntax Error），所以在移植代碼或在Python 2中執行Python 3的代碼時，需要特別注意這個改動。

所以，我還是會在Python 3的腳本中嘗試用float(3)/2或 3/2.0代替3/2，以此來避免代碼在Python

2環境下可能導致的錯誤（或與之相反，在Python 2腳本中用from __future__ import division來使用Python

3的除法）。

Python 2.7.6

3 / 2 = 1

3 // 2 = 1

3 / 2.0 = 1.5

3 // 2.0 = 1.0

Python 3.4.1

3 / 2 = 1.5

3 // 2 = 1

3 / 2.0 = 1.5

3 // 2.0 = 1.0

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Unicode

Python 2有基於ASCII的str()類型，其可通過單獨的unicode()函數轉成unicode類型，但沒有byte類型。

而在Python 3中，終於有了Unicode（utf-8）字元串，以及兩個位元組類：bytes和bytearrays。

Python 2.7.6

print type(unicode(‘this is like a python3 str type’))

type ‘unicode’

print type(b’byte type does not exist’)

type ‘str’

print ‘they are really’ + b’ the same’

they are really the same

print type(bytearray(b’bytearray oddly does exist though’))

type ‘bytearray’

Python 3.4.1 has class ‘bytes’

print(‘and Python’, python_version(), end=””)

print(‘ also has’, type(bytearray(b’bytearrays’)))

and Python 3.4.1 also has class ‘bytearray’

1

‘note that we cannot add a string’ + b’bytes for data’

—————————————————————————

TypeError Traceback (most recent call last)

ipython-input-13-d3e8942ccf81 in module()

—- 1 ‘note that we cannot add a string’ + b’bytes for data’

TypeError: Can’t convert ‘bytes’ object to str implicitly

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python 2.4 與 python 3.0 的比較

一、 print 從語句變為函數

原: print 1,2+3

改為: print ( 1,2+3 )

二、range 與 xrange

原 : range( 0, 4 ) 結果 是 列表 [0,1,2,3 ]

改為：list( range(0,4) )

原 : xrange( 0, 4 ) 適用於 for 循環的變數控制

改為：range(0,4)

三、字元串

原: 字元串以 8-bit 字元串存儲

改為: 字元串以 16-bit Unicode 字元串存儲

四、try except 語句的變化

在2.x中except Exception,e : 3.x中改為except (Exception):

五、打開文件

原： file( ….. )

或 open(…..)

改為：

只能用 open(…..)

六、從鍵盤錄入一個字元串

原: raw_input( “提示信息” )

改為: input( “提示信息” )

七、bytes 數據類型

A bytes object is an immutable array. The items are 8-bit bytes, represented by integers in the range 0 = x 256.

bytes 可以看成是「位元組數組」對象，每個元素是 8-bit 的位元組，取值範圍 0~255。

由於在 python 3.0中字元串以 unicode 編碼存儲，當寫入二進位文件時，字元串無法直接寫入（或讀取），必須以某種方式的編碼為位元組序列後，方可寫入。

（一）字元串編碼(encode) 為 bytes

例: s = “張三abc12”

b = s.encode( 編碼方式)

# b 就是 bytes 類型的數據

# 常用的編碼方式為 ： “uft-16” , “utf-8”, “gbk”, “gb2312”, “ascii” , “latin1” 等

# 注 ： 當字元串不能編碼為指定的「編碼方式」時，會引發異常

(二) bytes 解碼(decode)為字元串

s = “張三abc12”

b = s.encode( “gbk”) # 字元串 s 編碼為 gbk 格式的位元組序列

s1 = b.decode(“gbk”) # 將位元組序列 b以gbk格式 解碼為字元串

# 說明，當位元組序列不能以指定的編碼格式解碼時會引發異常

(三）使用方法舉例

#coding=gbk

f = open(“c:\\1234.txt”, “wb”)

s = “張三李四abcd1234”

# ——————————-

# 在 python2.4 中我們可以這樣寫：

# f.write( s )

# 但在 python 3.0中會引發異常

# ——————————-

b = s.encode(“gbk”)

f.write( b )

f.close()

input(“?”)

讀取該文件的例子:

#coding=gbk

f = open(“c:\\1234.txt”, “rb”)

f.seek(0,2) #定位至文件尾

n = f.tell() #讀取文件的位元組數

f.seek(0,0) #重新定位至文件開始處

b = f.read( n )

# ——————————

# 在 python 2.4 中 b 是字元串類型

# 要 python 3.0 中 b 是 bytes 類型

# 因此需要按指定的編碼方式確碼

# ——————————

s = b.decode(“gbk”)

print ( s )

# ——————————

# 在 python 2.4 中 可以寫作 print s 或 print ( s )

# 要 python 3.0 中 必須寫作 print ( s )

# ——————————

f.close()

input(“?”)

運行後應顯示:

張三李四abcd1234

(四) bytes序列，一但形成，其內容是不可變的，例：

s=”ABCD”

b=s.encode(“gbk”)

print b[0] # 顯示 65

b[0] = 66

# 執行該句，出現異常: ‘bytes’ object does not support item assignment

八、 chr( K ) 與 ord( c )

python 2.4.2以前

chr( K ) 將編碼K 轉為字元，K的範圍是 0 ~ 255

ord( c ) 取單個字元的編碼, 返回值的範圍: 0 ~ 255

python 3.0

chr( K ) 將編碼K 轉為字元，K的範圍是 0 ~ 65535

ord( c ) 取單個字元的編碼, 返回值的範圍: 0 ~ 65535

九、 除法運算符

python 2.4.2以前

10/3 結果為 3

python 3.0

10 / 3 結果為 3.3333333333333335

10 // 3 結果為 3

十、位元組數組對象 — 新增

(一） 初始化

a = bytearray( 10 )

# a 是一個由十個位元組組成的數組，其每個元素是一個位元組，類型借用 int

# 此時，每個元素初始值為 0

（二） 位元組數組 是可變的

a = bytearray( 10 )

a[0] = 25

# 可以用賦值語句更改其元素，但所賦的值必須在 0 ~ 255 之間

(三) 位元組數組的切片仍是位元組數組

(四) 字元串轉化為位元組數組

#coding=gbk

s =”你好”

b = s.encode( “gbk”) # 先將字元串按某種「GBK」編碼方式轉化為 bytes

c = bytearray( b ) #再將 bytes 轉化為 位元組數組

也可以寫作

c = bytearray( “你好”, “gbk”)

(五) 位元組數組轉化為字元串

c = bytearray( 4 )

c[0] = 65 ; c[1]=66; c[2]= 67; c[3]= 68

s = c.decode( “gbk” )

print ( s )

# 應顯示： ABCD

(六) 位元組數組可用於寫入文本文件

#coding=gbk

f = open(“c:\\1234.txt”, “wb”)

s = “張三李四abcd1234”

# ——————————-

# 在 python2.4 中我們可以這樣寫：

# f.write( s )

# 但在 python 3.0中會引發異常

# ——————————-

b = s.encode(“gbk”)

f.write( b )

c=bytearray( “王五”,”gbk”)

f.write( c )

f.close()

input(“?”)

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《Python學習手冊（第4版）》（[美] Mark Lutz）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python學習手冊（第4版）

作者：[美] Mark Lutz

譯者：李軍

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2011-4

頁數：889

內容簡介：

Google和YouTube由於Python的高可適應性、易於維護以及適合於快速開發而採用它。如果你想要編寫高質量、高效的並且易於與其他語言和工具集成的代碼，《Python學習手冊：第4 版》將幫助你使用Python快速實現這一點，不管你是編程新手還是Python初學者。本書是易於掌握和自學的教程，根據作者Python專家Mark Lutz的著名培訓課程編寫而成。

《Python學習手冊：第4版》每一章都包含關於Python語言的關鍵內容的獨立的一課，並且包含了一個獨特的「練習題」部分，其中帶有實際的練習和測試，以便你可以練習新的技能並隨著學習而測試自己的理解。你會發現眾多帶有注釋的示例以及圖表，它們將幫助你開始學習Python 3.0。

《Python學習手冊：第4版》包括以下內容：

學習Python的主要內建對象類型：數字、列表和字典。

使用Python語句創建和處理對象，並且學習Python的通用語法模型。

使用函數構造和重用代碼，函數是Python的基本過程工具。

學習Python模塊：封裝語句、函數以及其他工具，從而可以組織成較大的組件。

Python的面向對象編程工具，用於組織程序代碼。

學習異常處理模型，以及用於編寫較大程序的開發工具。

了解包括裝飾器、描述器、元類和Unicode處理等高級Python工具。

作者簡介：

作為全球Python培訓界的領軍人物，《Python學習手冊：第4版》作者Mark Lutz是Python最暢銷書籍的作者，也是Python社區的先驅。

Mark 是O’Reilly出版的《Programming Python》和《Python Pocket Reference》的作者，這兩本書於2009年都已經出版了第3版。Mark自1992年開始接觸Python，1995年開始撰寫有關Python的書籍，從1997年開始教授Python課程。截止到2009年，他已經開辦了225個Python短期培訓課程，教授了大約3500名學習者，銷售了大約25萬冊有關Python的書籍。許多書被翻譯成十多種語言。

此外，Mark擁有威斯康星大學計算機科學學士和碩士學位，在過去的25年中，他主要從事編譯器、編程工具、腳本程序以及各種客戶端/伺服器系統方面的工作。你也可以通過訪問與他取得聯繫。