全书总评
- 书本印刷质量：4 星。印刷清楚，排版合适，错误很少。
- 著作编写质量：3 星。Python 入门和与数据处理相关的各种模块的入门，以及数据处理的入门。作者是原著，写的确实是自己的东西，不是东抄西抄。只是实践部分的内容实在太浅薄了些。
- 代码质量：4星。Python入门这本书的IT功底不够，中间可能会碰到一些坑，最好有点Python基础以后，用这本书查遗补缺。下载地址
- 阅读笔记：记录需要记住的重点，方便快速回忆。
C01.Python 介绍
Python 版本
- Python 2.x：2001 年发布，有许多资料和库基于这个版本编写；
- Python 3.x：2009 年发布，与旧版本不兼容；
Python 解释器
- Python是开源的，因此它的解释器有许多种实现，主流的是官方的解释器；
Python 之禅
C02.Python 基础知识
基础知识
- 基础数据类型：在 Python 中，所有的元素都是“对象”。
- None：表示什么都没有的类型；
- int：表示整数的类型；
- float：表示浮点数的类型；
- bool：表示布尔数值的类型；
- str：表示字符串的类型；
- 变量与赋值：Python 的书写规范（PEP8）
- 操作符与表达式：
- 算术操作符：
- 位操作符：
- 比较操作符：
- 逻辑操作符：and，or，not
- 文本编辑器：
流程控制：
- 条件判断（if…elif…else…）：
- 循环：
- 缩进，空白与注释
- 缩进：分割代码块；
- 空白：没有任何意义，只为美观；
- 注释：
函数及异常
函数：
- 函数定义：def func_name()
- 参数定义：
- 实参：
- 形参：
- 位置参数（参数绑定）：根据定义和调用函数时参数的位置进行参数的赋值；
- 关键字参数：非关键字参数不能定义在关键字参数后面。
- 可变数量的参数：def func(*args, **kwargs)
- *args：位置形参，表示任意数量的位置参数都会合并成一个元组，绑定到 args 上；
- **kwargs：关键字形参，表示任意数量的关键字参数都会合并成一个元组，绑定以 kwargs 上；
- 递归：
- 闭包（closure）：又称词法闭包（Lexical Closure）或函数闭包（Function Closure），是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创建它的环境也不例外。
异常
字符串
- 运算符：
- “+”：字符串拼接；
- “*”：字符串复制多份，然后拼接；
- 切片 [start,stop,step]：
- len()：字符串长度；
获取键盘输入：
字符串处理
- 字符集
- 字符（Character）：是各种文字和符号的总称；
- 字符集（Character Set）：是多个字符的集合，字符集的各类很多，每个字符集包含的字符个数也不同。
- 字符编码（Character Encoding）：也称字集码，是把字符集中的字符编码按指定集合中的某一个对象，以便在计算机中存储和通过通信网络传递文本。
- ASCII 字符集和编码
- Unicode 字符集和 UTF-8 编码
字符串操作
- 基本操作：
- strip()：移除字符串两侧的所有空白符；
- capitalize()：使字符串的首字母大写；
- title()：使字符串中每个单词的首字母大写；
- lower()：使字符串的所有字母小写；
- upper()：使字符串的所有字母大写；
- isalnum()：字符串中包含字母或者数字时为 True；
- isdigit()：字符串中只包含数字时为 True；
- 分割：
- split(delimiter)：将字符串按指定分隔符分割；
- rsplit(delimiter)：将字符串从右边开始按指定分隔符分割；
- 格式化：
- %：print(‘%s’ %name)
- format()：print(‘{one} and {two}’.format(one=’1’,two=’2’))
正则表达式
C05. 容器（Container）与集合（Collections）
元组（Tuple）
- 元组：与字符串一样，是有序的序列，不可以改变内容
- 基本操作：连接、切片都与字符串保持一致；
- 序列解包：也称多重赋值；
- 支持迭代器协议，支持 for 循环
列表（List）
- 列表：也是序列类型的对象，但是可以改变列表中的内容；
- 基本操作：连接、切片都与字符串保持一致；
- 更改操作：
- pop()：删除列表中的数据，并将删除的数据返回；
- insert()：插入数据；
- append()：追加数据；
- extend()：拼接列表；
- 引用传递：所有的赋值都只是引用的传递，并没有创建新的数据；
- list[:]：浅拷贝，只拷贝第一层引用的数据；
- deepcopy()：深拷贝，拷贝所有引用的数据；
- 列表解析式：构造列表的方式，将一个函数作用到整个列表中每个元素的方式；[x for x in range(1,3)]
字典（Dictionary）
- 字典在其他语言中被称为散列表，由 key:value 对通过｛｝组成的无序结构。
- 常用的函数：
- get(key)：通过 key 取得对应的 value；还可以通过链式调用取值；
- dict(list)：构建新的字典；
- dict.keys()：获取字典的 keys 迭代；
- dict.values()：获取字典的 values 迭代；
- dict.items()：获取字典的 key:value 对的迭代；
- dict.pop(key)：取出指定关键字的值；
- dict.update(key)：更新字典中对应的 key 中的 value；
集合（Collections）
- namedtuple()：具名元组。
- Counter()：累加器，可以用来做经典的 word count；
- defaultdict()：为字典设定一个默认值；
- OrderedDict()：使字典有序；
C06.Python 标准库
数学模块：math
- 常见常量：默认精度为 15 位，最多可以取得 48 位
- 无穷大与无效数字：
- math.inf：表示“无穷大”，是 infinite 的缩写。math.inf*math.inf==math.inf
- math.nan：表示“无效数字”，是 Not a number 的缩写。math.inf/math.inf==math.nan
- int 的范围：在 3.5 中 int 长度理论上是无限的
- float 的范围：1e-309~1e+309
- 浮点数转换为整数：
- math.trunc(f)：截掉浮点型小数点后面的数字；
- math.floor(f)：取最接近浮点型数字的整数；
- math.ceil(f)：取比当前浮点型数字大的整数；
- 绝对值和符号：
- math.fabs(f)：浮点数的绝对值；
- math.copysign(x,y)：符号函数，将 y 的符号传递给 x；
- 常用计算：
- math.fsum(values)：解决 sum(values) 不能精确计算的问题；
- math.factorial(x)：阶乘计算函数。
- 指数和对数：
- math.pow(x,y)：x 的 y 次幂；
- math.log(x)：x 以 e 为底的对数；
- math.log10(x)：x 以 10 为底的对数；
时间模块：time，datetime，calendar
- time 模块：基础的时间处理模块；
- time.time()：表示为数字时间戳，即从格林威治时间：1970-1-1，0：0：0（北京时间：1970-1-1，8：0：0）以来所经历过的秒数；
- time.ctime(x)：没有 x 则返回当前时间的字符串版本，有 x 则返回从时间戳开始经过了 x 秒后的时间的字符串。
- struct_time：具名元组，可以分别获得年 (tm_year)、月 (tm_mon)、当月第几日 (tm_mday)、时 (tm_hour)、分 (tm_min)、秒 (tm_sec)，星期几 (tm_way，星期一是 0)，当年第几天 (tm_yday)，是否夏令时 (tm_isdst，没有为 0)；
- time.gmtime()：格林威治下的 struct_time；
- time.localtime()：当前电脑所在时区的 struct_time；
- time.mktime(struct_time)：还原成数字时间戳的方式；
- time.strptime(string,format)：将字符串格式的时间按照格式转换成 struct_time 格式；
- time.strftime(format,struct_time)：将 struct_time 格式的时间元组转换成字符串格式；
- datetime 模块：针对年月日和时分秒分别进行处理；
- calendar 模块：处理万年历；
随机数模块：random
- 随机数生成器：
- random.random()：生成均匀分布的浮点随机数，在半开半闭区间 [0.0, 1.0)；
- random.seed()：设置随机数种子；
- random.randint(a,b)：返回整型随机数，在闭区间 [a,b]；
- random.randrange()：返回整型随机数，在半开半闭区间 [a,b)；
取样：
- random.shuffle(list)：按随机性质将列表重新排列顺序；
- random.choice(list)：按随机性质从列表中抽取数据；
- random.sample(list,k)：按随机性质从列表中抽取指定长度的数据；
- open(filename,mode)：基于 mode 模式打开 filename 文件；还支持上下文管理器 with 模式；
- glob 模块：目录处理；
- fileinput 模块：批量文件读入；是一个帮助类；
压缩：bz2 和 gzip
- 不建议使用的压缩格式：
- rar：专门服务于 Windows 下，Python 需要第三方库才能打开；
- tar：只用于打包文件，不对文件进行压缩；
- zip：既可以压缩文件，还可以打包文件，因为自带打包功能，不适合用于对文件单独压缩；
- 建议使用的压缩格式
- bz2 模块：对单个文件可写可读，非常方便；
- gzip 模块：对单个文件可写可读，非常方便；
漂亮打印：pprint 模块
跟踪异常日志：traceback 模块
网络数据传输：JSON
- json.loads()：将 JSON 转换成字典；
- json.dumps()：将字典转换成 JSON；
C07. 用 Python 读写外部数据
CSV，csv 模块
- csv.reader()：读取文件；
- csv.writer()：写入文件；
- csv.register_dialect()：delimiter= 注册分割符；
- csv.DictReader()：按照字典结构读取数据；*
Excel，pandas 模块（参考 C10）
- pandas.read_excel()：读取文件；
- pandas.to_excel()：写入文件；
- pandas.set_option()：设置属性值；
- pandas.DataFrame()：表格结构；
MySQL，MySQLdb 模块，torndb 模块
- db=torndb.Connection(host,database,user,password)：建立数据库链接；
- db.insert(SQL),db.insertmany(SQL)：向数据库中插入单行数据，插入多行数据；
- db.query(SQL)：从数据库读取数据；
PostgreSQL，psycopg2 模块
MongoDB，pymongo 模块
ElasticSearch，elasticsearch 模块
C08. 用 Python 解决统计问题
- pandas 模块许多函数发生了改变；在 Python 3.7 下 read_excel() 运行有问题；统计都没办法测试了。
描述性统计
数据可视化
- 基本函数：
- plot()
- show()
- figure()
- title()
- xlabel()
- ylabel()
- legend()
- 图形：
- 折线图：
- 散点图：
- 柱状图：bar()
- 饼图：pie()
C09. 爬虫入门
request 模块
Xpath 模块
- 解析 HTML 内容：
- 这个模块已经没有匹配 Python3.7 的版本了，放弃这个学习。
C10. 数据科学的第三方库
Numpy 模块
- ndarray:
- 创建：
- arange()
- linspace()：度量等宽
- random.random()：随机数
- 属性：
- ndim：数组的维度；
- shape：数组的形状；
- dtype.name：数组中数据的类型；
- itemsize：数组类型占用的内存空间大小；
- size：数组中元素个数；
- 创建特定数组：
- zeros()：全零矩阵；
- ones()：全 1 矩阵；
- empty()：随机的小值组成的矩阵；
- 基本运算：数组运算是基于元素计算的
- 矩阵乘法：dot()
- 迭代：与列表类似，直接迭代按行取数，flat() 可以把数组摊平为一维数组
- 变形：resize() 原地修改数组；reshape() 输出一个变形后的数组，原数组不变；
- 堆叠：hstack() 行数相同，水平堆叠；vstack() 列数相同，垂直堆叠；
- 高级运算
- transpose()：转置；
- linalg.inv()：取逆；
- eye()：单位阵；
- trace()：取迹；
- linalg.solve()：解线性方程；
- linalg.eig()：解特征方程；
从这里开始，先弃了，这本书适合了解了以后，再来根据作者的实践角度查遗补缺。
Pandas 模块
Scikit-Learn 模块
C11. 图数据分析
图论基础
NetworkX 模块
利用 NetworkX 进行图分析
C12. 大数据工具
Hadoop
Spark
posted @
2019-03-19 12:51
zYx.Tom
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