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      每个人都喜欢Python,如果您打算开始从事数据科学事业,我们可以肯定Python在您心中已经占有特殊的位置。它直观且易于在任何平台上运行,并且具有大量令人惊叹的库和工具。与其他编程语言相比,Python在深度学习算法方面也提供了强大的支持。此外,它拥有庞大的数据科学家和开发人员社区,可以不断改进语言。实际上,关于Python编程,还有更多的话要说–应用程序,工作前景,IDE,库,框架,从何处开始,如何开始……,我们实际上不得不专门针对它进行全面介绍。。

      因此,欢迎阅读我们对Python编程语言的完整概述!

      我们将文章分为两部分。第一个面向那些不了解Python是什么,或者想知道是否开始学习Python的人。第二部分包含了一旦决定开始学习Python便可以应用的信息和实用技巧。

      要浏览指南,您可以使用下面的目录。您可以决定跳到您感兴趣的部分,或者一遍又一遍地阅读整篇文章。无论哪种方式,您都将获得一些宝贵的见解。

      我们希望该Python指南对您有所帮助,并且对每个人都有好处。请享用!

      内容

      Python概述

      1)什么是Python

      2)Python的应用是什么

      3)为什么要学习Python

      4)Python与其他语言

      5)Python难学吗

      6)工作前景

      

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      Python入门

      1)要学习哪个Python版本

      2)如何安装Python

      3)哪些是最适合Python开发的IDE

      4)顶级的Python库和框架

      5)从哪儿开始

      6)实践使完美

      1. Python概述

      在本节中,我们将介绍Python的起源及其用途。我们还将为您提供为什么它是学习的最佳编程语言之一的主要原因。

      1.1、什么是Python?

      

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      Python是一种开放源代码,跨平台的通用编程语言。就编程语言而言,它既不是新的,也不是太老。它的开发始于80年代后期,并于1991年首次向公众发布。Python语言创建者Guido van Rossum对此有明确的愿景:使其像普通英语一样易于理解。回想起来,这可能有点过于乐观。尽管如此,语言的目的是强调可读性和有效空白的使用。换句话说,它努力与人类语言尽可能接近。现在,Python这个名字呢?

      您可能会像许多人一样认为,该名称起源于受到饮食挑战的蛇。你会错的。事实证明,Rossum(Python的创造者)是英国喜剧的忠实拥护者……并在实现Python的同时从Monty Python的Flying Circus中读取脚本。因此,这个名字是对伟大的英国喜剧制作者的致敬。

      现在,如果这还不足以激发您对Python及其创建者的兴趣,那么下一节将回答一个重要问题:Python的应用程序是什么?

      1.2、Python的应用是什么?

      在过去的几年中,Python越来越流行,现在已广泛用于各种应用程序中。它甚至经常被称为“学习的最佳编程语言”。Python用于开发YouTube之类的视频播放器,Instagram之类的强大应用,在Intel处测试微芯片,在百度处运行搜索引擎,甚至在纽约证券交易所(NYSE)进行交易。您知道编程语言在维护证券交易所系统时非常强大。实际上,NASA在对设备和太空机器进行编程时也使用Python。好吧,那不是吗?让我们进一步审查其中一些应用程序。

      数据科学用Python

      最近,Python在各个行业的普及率迅速上升,这主要是由于其数据科学库。

      在商业和学术界,Python都发现了广泛的数据分析应用程序。它是大多数数据科学界的首选语言。为什么?由于使用了各种工具,因此可以轻松使用庞大的数据集并获得重要的见解。

      Python库(例如NumPy和Pandas)广泛用于数据集的收集,处理和清理,以及在应用数学算法以使用户受益时。使Python成为数据科学家的绝佳工具的另一个方面是Matplotlib和Seaborn附带的强大可视化工具。

      适用于机器学习的Python

      

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      如果您以前从未听说过机器学习(ML),请快速入门。ML是指计算机能够从训练数据中“学习”(将模型拟合到输入中)以做出预测(例如,基于客户过去的数据来购买该产品的可能性如何)的能力购买)。它被“智能”算法(使用大型数据集)和许多公司广泛采用。

      确实,公司有很多使用Python的充分理由。

      它的库(例如Scikit-learn,TensorFlow和NLTK)被广泛用于预测趋势,例如客户满意度,股票的预计价值等。说到库,TensorFlow的故事尤其有趣。百度开发了它供内部使用,但他们在2015年将其发布为开放源代码库。但是我们将在2.4节中重新讨论它,在此我们将详细介绍Python库。

      鉴于当今机器学习和人工智能的重要性日益增长,Python的这一方面肯定会进一步提高。

      用于Web开发的Python

      

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      HTTP编程(或者,我们通常称之为Web开发)不再只是使用JavaScript完成。实际上,Python在其中也扮演着重要的角色。因此,在本节中,我们将向您介绍一个称为Django的主要Python框架。此外,我们还会看到一些使用Django为其Web服务的主要公司。

      Django是一个完整的Web框架。现在,这到底是什么意思?全栈框架为您提供构建完整的Web应用程序所需的一切。其中包括网络服务,数据库管理,甚至HTML生成。因此,Django是《卫报》,《纽约时报》,Instagram和Pinterest等网站和服务的基础也就不足为奇了。看起来,如果您要构建大型而复杂的Web应用程序,那么Django是必经之路。

      但是,如果您想创建简单的Web应用程序怎么办?

      让我们潜入另一个使用Python创建网站内容的选项– Flask。Flask是一个微型轻量级的Web框架。这意味着它更加直观且易于使用。如果要完成更复杂的任务,则可能需要第三方框架。但请考虑一下:在2018年,Flask超过Django 2%,其中47%的用户选择Flask,45%的用户选择Django。这表明Web开发行业已经朝着较小的框架,微服务和“无服务器”平台发展。这可能是您考虑加入这一工作的最佳时机。

      用于游戏开发的Python

      

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      这是Python缺乏竞争的地方。尽管它具有用于游戏开发的库,例如PyGame和PyOpenGL,但它们经常证明不足以提供足够的功能。尽管它通常对创建2D游戏很有好处,但游戏开发人员认为它比C#和C ++等编译语言要慢。此外,它可能不是图形选择的最佳选择,并且它不提供丰富的开发工具或编辑器。加上Python是高级解释语言的事实,使得它对游戏开发人员而言并不是那么吸引人。

      尽管如此,由于在其中编写代码的速度很快,Python在原型设计方面非常有帮助。本质上,在决定是否在开发游戏上投入时间和资源时,构建原型很有用–概念验证。这就是Python发挥作用的地方,因为它能够比其他语言更快地生成简单的2D工作原型。

      此外,Python在在线游戏社区中扮演着重要角色。在其帮助下开发的游戏的显着示例包括Civilization IV(使用Python进行逻辑和服务器控件),Eve Online(使用Stackless Python)和《坦克世界》(使用Python进行内部逻辑和脚本编写)。最后,Snakeworlds – 3D蛇游戏,将著名的经典游戏放到球体/地球仪上。它完全用Python-Ogre编写。

      1.3、为什么要学习Python?

      好的,这就是我们真正要涉足的地方。我们将开始回顾Python的许多核心方面,讨论优点和缺点,并将其与其他编程语言进行比较。如果您渴望对Python功能有一些深入的了解,那么您来对地方了。

      在开始之前,我们首先来看一个重要的但经常被误解的区别:编码不是编程。大多数人可以互换使用这些术语,坦率地说,这样做很方便。但是,解释它们背后的概念可以帮助初学者对编程产生更有益的态度。

      因此,简单地说,编码和编程之间的区别与为小说提出故事并将其写在书中的区别相同。让我们详细说明。如果您想写小说,问自己如何用英语写小说不是第一步。您的重点应该放在创建具有所有要素的故事上。只有这样,您才能以所需的任何语言将其整齐地写出来。

      同样的原理也适用于编程-这是一个分为两个阶段的过程。

      首先,您面临一个问题(假设您必须找到城市之间的最短路径)。

      然后,您必须想出一些步骤,才能在这些城市的每个初始图形配置中为您提供正确的答案(我们将此称为算法)。这是编程中最重要的阶段,并且(主要)独立于所使用的语言。但是一旦遇到问题,您就可以开始通过编程语言将指令传达给计算机。那就是编码阶段。仅仅学习一种特定语言的代码还不足以成为一名优秀的程序员。第一次学习编程时,您应该专注于解决问题的技术,而不是语言本身。

      话虽如此,不同的语言肯定会加速或减慢学习过程。我们认为Python是适合初学者进行编程的最佳语言之一。让我们看看原因:

      Python是一种开源语言,这意味着它是免费使用的,每个人都可以为其代码和库的编写和维护做出贡献。确实,很多人,甚至公司,都花了很多时间和精力来扩展和完善Python。这是使该语言对社区如此吸引人的重要原因。

      此外,Python是一种高级通用语言。高级意味着它远离0和1,因此更接近人类语言。因此,您不必担心内存管理和删除对象(以及其他问题)。这样,您就可以完全专注于解决编程问题。这使Python成为从未学习过编程的人们的理想之选,因为它可以极大地改善他们的学习经验。

      最后,通用性表明Python非常通用。如上所述,我们可以将其用于Web和软件开发以及网络编程。最重要的是,尤其是数据科学和机器学习在其日益找到应用的领域。因此,Facebook,Quora,Twitter,Spotify和Netflix等主要公司大量使用Python不足为奇。现在,尽管这些网站和平台不是用 Python 编写的,但许多支持过程,尤其是与分析有关的过程,都是用它来执行的。

      总体而言,Python在开发人员中的稳步增长。它确实受到了社区的欢迎,无论是前端还是后端用户。凭借其广泛的功能,使用它的不仅是主要的公司。整个行业中,IT行业正在整合Python来开发各种产品。

      Python的优缺点是什么?

      

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      那么,使这种编程语言如此吸引人的关键方面是什么?

      优点:

      1)易于学习 -关键字少,结构简单,语法清晰。这使学生可以快速掌握语言。

      2)易于阅读 –由于广泛使用空格,因此可以更清晰地定义Python代码。

      3)生产力 – Python代码可以更快地编写。

      4)交互模式 –支持允许交互测试和调试代码段的交互模式。

      5)广泛的标准库 – Python以“包含电池”语言而闻名。有300多个标准库模块,其中包含用于各种编程任务的类。

      6)跨平台 – Python在Windows,Linux,Mac OSX等不同的OS平台上同样能很好地工作。因此,它的应用程序可以轻松地跨OS平台移植。

      7)可扩展 –您可以将低级模块添加到Python解释器。这些模块使程序员能够添加或自定义其工具,从而提高效率。

      8)可嵌入-Python也可嵌入。您可以将代码放入其他语言的源代码中,例如C ++。

      9)支持库的广泛集合 –有许多用于Python的库,这些库为语言增加了很多功能。

      缺点:

      1)速度限制 – Python被解释,导致代码执行缓慢。但是,这不是问题,除非速度是项目的重点。换句话说,除非需要高速,否则Python提供的好处足以超过其局限性。

      2)移动技术薄弱 -尽管它已经出现在许多台式机和服务器平台上,但它被认为是移动计算的一种较弱的语言。这就是为什么很少的移动应用程序使用它的原因。

      3)难以使用其他语言 -Python支持者已经非常习惯于其功能和丰富的库,以至于在学习或使用其他编程语言时会遇到问题。通常,Python专家可能会看到变量类型的声明以及添加花括号或分号作为一项繁重的任务的语法要求。

      静态和动态打字

      在解释Py​​thon的特性时,我们不能忘记提到它是一种动态类型的语言。简而言之,Python中的变量没有预定义的类型(例如整数或字符串)。而是在程序运行时动态确定变量的类型。例如,如果在某一时刻我们将值10分配给变量

      A,Python会自动确定此变量的类型为int(整数)。如果稍后将其更新为10.0,则它将为浮点数(实数)。

      相反,在像C ++这样的静态类型语言中,变量的类型写在代码本身中。因此,如果要使用A作为整数,请输入“ int A”。现在,我们只能为A分配整数值。如果尝试为A分配非整数值,程序将返回错误。

      当然,这两个概念都有其优点和缺点。对于初学者来说,动态类型化的语言更容易掌握。但是,由于没有人知道运行时之前的变量类型,因此可能会遇到难以跟踪的意外错误。

      但是,让我们避开这些有点抽象的比较,看看Python如何针​​对其他流行的编程语言进行度量。

      1.4、Python与其他语言

      在本节中,我们将Python与其他编程语言进行比较:R,C ++和Java。阅读后,您将可以决定哪种编程语言最适合您的实际需求。

      

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      Python vs R

      Python是一种脚本语言。从某种意义上说,它非常强大,只需执行几行代码就可以执行各种动作。您可以读取,分析,可视化甚至预测巨大的数据集,所有这些仅需要几行代码。

      碰巧的是,R也是一种脚本语言。那么两者如何比较?尽管两者都有优点和缺点,但是在最近几年中,Python一直是程序员使用的主要语言。原因是什么?好吧,有几个。

      首先,尽管两种语言都是免费和开源的,但我们使用R主要是用于统计分析(实际上是由统计学家开发的)。相比之下,Python是一种通用语言(这是该语言的重要功能,并且需要重复)。

      通用意味着它适合所有类型的需求;不仅是数据科学和机器学习,还包括预处理,Web编程以及几乎所有您能想到的东西。

      Python的另一个优点是它是高级的。松散地解释了它的语法,它很容易接近逻辑人类语言,后来又翻译成低级语言(例如C)或什至0和1。例如,NumPy包实际上是通过编程语言C进行的。这解释了为什么它这么快。

      让我们谈谈关于R的最后一件小事。R中的图形并不是最好的。但这是轻描淡写。很多。实际上,图形是如此糟糕,以至于R推出了专门针对该问题设计的R Shiny。我们喜欢Shiny,非常漂亮。就是说,尽管在某些情况下也可能缺少Python中的图形,但最近在这方面进行了改进。在matplotlib顶部使用的Seaborn,绝对使图形看起来比以前更好。

      Python与Java和C ++

      现在,我们强调了Python是一种脚本语言这一事实​​。尽管这是事实,但它并不能为我们提供全面的信息。

      尽管许多人主要使用Python运行脚本,但它也具有面向对象的功能,例如C ++和Java。就是说,我们发现使用Python学习编程比使用其他两个编程要容易得多。

      为什么,我听到经验丰富的C ++程序员在屏幕后面大喊?我们知道您是通过艰苦的方式学习编程的,并且对此感到非常满意,因为一切都以超快的速度运行,并且不再有那么多的内存泄漏。而且,只要您确切知道自己在做什么,代码就可以运行。

      好吧,让我们扮演魔鬼的拥护者,并认为可能有一种更轻松,更直观的方法来学习编程基础。

      首先考虑:Java。许多程序员的第一语言。

      Java具有对象和类,这是初学者很难理解的概念。从个人经验来看,这可能涉及您父亲漫长的夏天大喊:“类和对象之间有什么区别?!”,然后您试图找出正确的答案。记录下来,答案是–对象是类的实例。这使事情更清楚了吗?是的,这就是我们的想法。理解这些概念需要花费一些时间。如果您是初学者,则用Java编写和运行代码可能会花费更长的时间。简而言之,这就是Java(确实是一个很小的概括,但是您知道了)。

      C ++是“真正的”程序员语言呢?

      它的座右铭是“您得到所要付出的代价”(但也许不要在那句话上引用我们)。在C ++中,您负责处理内存,即对象的创建和删除。此外,访问内存中那些对象的方式是通过指针,指针可以具有自己的指针,而指针又可以具有自己的指针……您可以得到point(er)。C ++也不太适合初学者。

      让我们将它们与Python编程进行比较。但是,就像非常简单的编程一样。(想象)您是一个完全的新手,想编写您的第一个程序。对于每个程序员,无论使用哪种语言,都意味着编写您的第一个“ Hello,World”。

      因此,这就是代码在Java中的外观:

      

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      这是在C ++中:

      

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      现在,让我们看一下Python:

      

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      设置环境并打开脚本文件后,使用Python编写“ hello world”只需要一个简单的print()函数和您的文本。在Python 2中,您甚至不需要括号!确实没有比这更简单的了。这是我们一开始所讨论的可读性因素。这也是为什么我们比其他编程语言更喜欢Python的原因。顺便说一句,如果您发现此分析有用,请考虑与其他编码人员朋友共享本文。Python社区很棒是它很棒的原因之一,所以让我们帮助它变得更大。

      1.5、Python难学吗?

      简短的答案:这取决于。但这不是您想要的答案,对吗?不用担心,在开始学习Python之前,我们将解释您需要了解的所有内容。从...开始…

      学习Python多长时间?

      对于一个完整的新手来说,学习如何很好地使用Python进行编程大约需要3个月的相对一致的学习。

      但是,如果您打算将Python用于数据科学(即数据分析或机器学习),则时间轴实际上会更短。由于数据科学需要非常特定的语言使用方法,因此需要花一个月到两个月的时间才能理解基础知识。完全披露信息是基于我们的学生完成我们自己的数据科学培训的速度。在365数据科学计划大约需要200个小时才能完成。除其他主题外,它还包括数学,统计学和Python的基础知识。它还介绍了更高级的主题,例如使用sklearn,numpy和pandas进行机器学习,并使用用于神经网络的TensorFlow库涵盖了深度学习。因此,如果您真正致力于并每天花五个小时学习,那么大约需要一个月的时间来学习Python数据科学分析的主要原理。

      也就是说,您精通Python或任何编程语言所花费的时间取决于……嗯,您。

      不同的人以不同的速度学习。您学习Python的能力还取决于您的编程背景。如果您已经精通某种编程语言,那么熟悉Python可能会涉及到习惯于不同的库。

      但是,如果您从未编程过该怎么办?好吧,这实际上可能是一个优势。我们认为,使用Python这样的语言来学习编程的基础要容易得多。

      1.6、工作展望

      Python的工作前景如何?

      要说Python的工作前景是积极的,则轻描淡写。随着它的受欢迎程度不断提高,对Python作为雇主首选技能的需求猛增。

      实际上,电气和电子工程师协会(IEEE-世界上最大的技术进步专业技术组织)认为Python是2019年的“大卡胡纳语”,在其年度互动十大编程中排名第一。语言。

      但是Python不仅是粉丝的最爱-这是CEO想要的。

      根据StackOverFlow开发人员调查(全球90,000名开发人员参与),它是2019年增长最快的主要编程语言。Python(41.7%)在整体排名中甚至超越Java(41.1%),并且仍然是最受欢迎的语言开发者(25.7%)连续第三年!调查还显示,与使用C,C ++和Java等语言的开发人员($ 50,000-$ 60,000)相比,使用Python的开发人员的薪水更高($ 60,000- $ 70,000)。

      

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      这如何转化为Python的工作机会?

      让我们深入研究数字。

      Python工作需求量很大吗?

      绝对。Python是全球薪水最高的语言,薪水中位数为63,000美元。此外,《 2019年数据科学工作报告》指出,通用语言已在数据科学工作中广泛使用。该报告基于美国最大的工作网站–Indeed.com的数据。他们将强调某些软件熟练程度的职位发布数量进行了统计,发现Python排名第二的是27,374个职位,紧随其后的是SQL的25,877个职位。根据记录,Java和C分别位于17,000和13,000的工作列表中。同比增长呢?从2017年到现在(2019年),Python再一次成为无可争议的冠军,增长了97%。

      从英国的前景来看,那里的就业市场也相当健康。

      据ITJobsWatch摘要统计报告,过去6个月中,已有16,004个永久工作被Python引用,年薪中位数为61,242英镑。与2017年同期相比,涨幅为11.16%。

      但是雇主怎么说呢?根据《2019年数据科学技能研究》,Python是使用高级分析进行业务和产品开发的组织中排名第一的编程语言。调查的回应来自500家公司的中层管理人员,高级管理人员和执行层管理人员。

      因此,就雇主在寻找什么而言,Python似乎已接近统治地位。就是说,现在该是我们调查那里最令人垂涎​​的Python工作角色的时候了。

      您可以采用Python的哪些职业道路?

      精通Python是技术和数据科学职业领域不可或缺的技能之一。这是Python专家可以遵循的一些最有利可图的职业道路。

      Python开发人员

      对于精通Python的人来说,最明显的选择。Python开发人员将其用于各种任务,从构建网站和优化数据算法到查找数据分析解决方案以及执行安全性和数据保护。更不用说这种编程语言非常适合编写可测试,可重用和令人难以置信的高效代码。

      机器学习工程师

      Python的专业知识是机器学习工程师的关键要求之一。机器学习涉及连续的数据处理,Python强大的库生态系统无疑是应对挑战的基础。难怪机器学习工程师会首选Python库来访问和转换数据,以及处理诸如聚类,回归和分类之类的基本ML算法。

      数据科学家

      Python是动手进行统计建模的首选语言。大约68%的数据科学家表示这是他们最喜欢的编程语言(去年为44%)。而且,如果您到目前为止一直在关注,那么在机器学习方面,Python也是必不可少的。

      数据分析师

      Python是处理大量数据,清理它并处理它以进行分析的最好的语言之一,而这正是数据分析师所做的很多事情。与其他更复杂的工具相比,Python可以帮助他们更快地完成所有工作。数据分析师还使用Python及其软件包将其数据分析任务与Web应用程序集成在一起,或将统计代码合并到生产数据库中。

      BI分析师

      对于BI分析师而言,Python 不是绝对必须的。但是,在商业智能领域,它变得越来越受欢迎。BI分析师是核心的多任务处理者。这样,他们可以将Python用于各种商业智能任务。他们可以通过将其导入数据库程序,对其进行清理和标准化来使用它来准备数据。此外,BI分析师可以通过从查询创建Pandas DataFrame,制作数据质量报告,生成摘要统计信息以及创建图表来探索数据。最后,Python可以协助BI分析师进行数据分析和分析,因此他们可以可视化并报告其见解,以制定明智的业务决策。

      数据工程师

      Python的丰富库可帮助数据工程师访问数据库和存储技术。此外,数据工程师使用它来编码ETL框架以及API交互和自动化。总体而言,Python是功能强大且用途广泛的工具,可让数据工程师快速,高效地解决问题。

      数据架构师

      数据架构师开发高级Python脚本,以分析,清理和转换大型数据集,并准备将其用于商业智能,分析和财务建模功能。

      作者的注释:Python对于获得数据科学工作至关重要。但是,这只是您想要在现场获得的技能之一。也就是说,如果您想了解开始数据科学职业所需的知识,请查阅我们的技术课程。

      使用Python的热门行业是哪些?

      根据ActiveState的十大用例,以下是使用Python 的十大行业:

      保险;

      零售银行;

      航天;

      金融;

      商业服务;

      硬件;

      卫生保健;

      咨询服务;

      信息技术

      软件。

      如果您正在众多行业中寻找巨大的职业机会,那么Python绝对不会出错。因此,如果您是渴望在所选职业中迈出第一步的初学者,那么剩下要做的就是开始学习!

      2. Python入门

      如果您已经决定开始学习Python但不知道从哪里开始,那么这里就是您的理想选择。入门可能很困难。您应该下载Python 2.7,还是要下载Python 3.6?因此,在本节中,我们汇总了大量信息和实用技巧,可帮助您找到自己的出路。我们将概述Python 2和Python 3之间的区别,并指导您完成安装过程。然后,我们将回顾最佳的Python库和IDE及其用例。此外,在这里您将发现开始学习Python的可行步骤,以及可以使用的良好免费资源列表。最后,我们将向您展示如何从经验丰富的Python用户那里寻求帮助。但首先要注意的是:

      2.1、要学习哪个Python版本?

      如果您尝试下载Python,您可能会对两个同样重要的版本2.7和3.7(在撰写本文时)感到惊讶。因此,现在您可能想知道:我应该学习Python 2还是学习Python 3?

      过去,编码社区一直在争论哪个版本是最好的学习版本。但这已经发生了变化,现在变得或多或少了:Python 3无疑是赢家。我们将探讨原因,但首先让我们看一下这些版本的历史。

      Python 2.0于2000年首次发布,其最终的主要版本Python 2.7于2010年问世。

      但是,这还没有结束,因为直到今天仍可得到持续的支持。但是,开发人员很早就意识到他们需要进行重大更改以改进语言。因此,在2008年12月,Python发布了3.0版。这个版本主要是为了解决Python 2中存在的问题而开发的。但是这些更改的性质使得Python 3最终与Python 2不兼容!因此,对于使用Python 2.x版本的任何组织,将其项目迁移到3.x都需要大量的调整和工作。因此,许多公司决定继续使用版本2并为其开发更多库。因此,继续支持Python 2。

      但是万事必须最终结束。

      因此,开发人员宣布2020年1月1日将是Python 2淘汰的日子。在此日期之后,将不再对此版本进行更新和支持,并且使用此版本的每个人都必须尽快切换到Python 3。这不是操练- 时钟确实在滴答作响。

      因此,Python 3是未来的明确方向,也是每个初学者都应该选择的版本。但是,如果您的公司有用Python 2编写的项目,或者也许您必须使用仅受Python 2支持的第三方库,则可能需要了解两个版本之间的区别。这里有一些人(也有从很多地方,从来到),让你开始:

      

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      2.2、如何安装Python

      Python可与Windows,Linux,Mac OS和某些其他平台(例如IBM AS / 400,iOS,Solaris等)一起使用。并且有多种方法可以在计算机上安装它。

      开箱即用地向Python添加功能的一种简单方法是通过Anaconda发行版,这对(数据)科学家而言尤其重要。它包括库存的Python以及对科学家和机器学习至关重要的库,例如NumPy,SciPy,Pandas。不仅如此,它还配备了两个IDE– Spyder和Jupyter Notebook。另外,它非常容易安装-只需选择您的操作系统,然后点击下载即可。然后,剩下要做的就是完成基于向导的设置,您就可以开始了。

      你可以,当然,选择Python的软件在python.org/downloads标准分布在这里。只是不要忘记在设置中选中“将Python 3.x添加到PATH”复选框。

      

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      2.3、哪些是最适合Python开发的IDE?

      到现在为止还挺好。您已经安装了Python,但是现在您需要在某个地方编写代码并运行它。这就是IDE的用武之地。

      首先,让我们弄清楚IDE的含义。IDE代表集成开发环境。它是一种编码工具,可让您以更轻松的方式编写,测试和调试代码,因为它们通常通过突出显示,资源管理,调试工具等提供代码完成或代码洞察力。

      那么,什么是最好的Python IDE?好吧,这取决于您的喜好以及使用这种编程语言的原因。考虑到这一点,在这里我们将介绍一些最受欢迎的(截至撰写本文时),以便您可以做出明智的决定。

      适用于科学和数据分析的Python IDE

      

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      Spyder是一种轻量级的开源IDE,专门为科学和数据分析使用而设计和构建。如果您从未使用过IDE,那么它可能是一个完美的第一站,因为学习过程很顺利。

      Spyder包括在Anaconda发行版中,以及数据科学和机器学习必不可少的库-NumPy,SciPy,Pandas,scikit-learn,Matplotlib等。而且,就安装而言,通过Anaconda进行安装是更可取的方法。

      Spyder包含您可能期望的大多数常见IDE功能,例如具有健壮的语法突出显示功能的代码编辑器,代码完成功能,甚至是集成的文档浏览器。

      此外,它还具有几个非常有用的功能-图形变量浏览器和IPython(交互式Python)控制台。

      变量资源管理器包含程序中的所有数据(变量),并在IDE内部使用基于表的布局显示它。这使您可以快速地进行交互和修改,单击直方图和时间序列,对集合进行排序等等。

      您可能会发现有趣的另一件事是,IPython控制台允许初学者和数据科学家执行一行代码并可视化数据,从而使他们受益匪浅。对于教育目的和调试而言,这都是很棒的。

      从本质上讲,Spyder非常适合初学者和专业人士,但我们意识到,有些退伍军人可能会觉得它太基础了,缺乏某些更高级的功能。

      Jupyter笔记本

      

    大数据分析

     

      Jupyter Notebook 于2014 年从IPython诞生,它是一个基于服务器-客户端结构的Web应用程序,它使您可以创建和操作Notebook文档或“笔记本”。

      Jupyter为您提供了一种跨多种编程语言的易于使用的交互式数据科学环境,该环境不仅可以用作IDE,还可以用作演示或教育工具。对于刚开始使用数据科学的人来说,它是完美的选择!

      Jupyter Notebook支持降价促销,因此允许您在代码行之间添加文本和其他HTML组件,例如图像和视频。感谢Jupyter,您可以轻松地查看和编辑代码,以创建引人入胜的演示文稿。例如,您可以使用Matplotlib和Seaborn等数据可视化库,并在代码所在的同一文档中显示图形。此外,您可以将最终作品导出为PDF和HTML文件,或仅将其导出为.py文件。

      通用Python IDE

      PyCharm

      

    大数据分析

     

      PyCharm是一个完整的IDE,适用于Web开发,小型和大型项目。它是由JetBrains(一家以创建出色的软件开发工具而闻名的公司)的员工开发的,面向专业开发人员的IDE 。如果您已经使用过JetBrains的另一个IDE,因为它的界面和功能都非常相似,那么它对您来说是完美的。

      另外,如果您喜欢IPython或Anaconda发行版,很高兴知道PyCharm集成了他们的工具和库,例如NumPy和Matplotlib。这样一来,您就可以使用数组查看器和交互式绘图。

      好了,就安装而言,有两种版本的PyCharm供您考虑:

      1)社区 –免费的开源版本,轻量级,适合Python和科学开发;

      2)专业版 –付费版本(每年53欧元,两年后),功能齐全的IDE,也支持Web开发。

      PyCharm的一个缺点是它可能非常繁重且占用大量资源。因此,对于具有少量RAM(通常小于4GB)的计算机,它可能不是最佳选择,因为它会滞后。

      除此之外,PyCharm还提供了优秀的IDE应该提供的所有主要功能。此外,它是完全可定制的,并且具有大量用于附加功能的插件。

      Visual Studio代码(VSCode)

      

    大数据分析

     

      VSCode是一个轻量级但功能强大的开源编辑器,可在任何平台(Windows,Mac,Linux)上访问。它具有丰富的内置编程语言支持和扩展生态系统。该编辑器每月更新一次,其中包含新功能和错误修复。这以及为各种用例创建有用插件的活跃社区,使VSCode在Python开发中成为程序员的最爱。

      那么,您从扩展中得到什么?

      1)使用IntelliSense自动完成;

      2)棉绒;

      3)代码格式化;

      4)脚本调试;

      5)单元测试;

      6)自动激活并在Python环境之间轻松切换;

      7)重构命令。

      除了编程语言功能外,VSCode扩展还包括其他方便的功能,例如键盘映射,UI主题和语言包。扩展程序和主题的安装非常容易且易于访问。因此,是的,一旦开始使用Python,您一定应该将此IDE放在您的雷达上。

      原子

      

    大数据分析

     

      Atom是由GitHub开发的开源代码编辑器(不是完整的IDE),可用于Python开发。它是高度可定制的,使您有机会根据需要安装软件包并根据需要更改UI。

      Atom易于使用且易于学习。它提供了对GitHub的大力支持。除此之外,您还可以在Atom本身中可视化结果,而无需打开任何其他窗口或窗格。此外,您还有一个名为“ Markdown Preview Plus”的插件。它为您提供了编辑和可视化Markdown文件的内置支持,允许您打开预览,渲染LaTeX方程式等等!

     

    摘自:https://www.aaa-cg.com.cn/data/2242.html

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  • Flask:Python系的轻量级Web框架。   1. 网页爬虫工具集 ...客观的说,Beautifu Soup不完全是一套爬虫工具,需要配合urllib使用,而是一套HTML/XML数据分析,清洗和获取工具。 Python-Goos

    Flask:Python系的轻量级Web框架。

     

    1. 网页爬虫工具集

    Scrapy

    推荐大牛pluskid早年的一篇文章:《Scrapy 轻松定制网络爬虫》

    Beautiful Soup 客观的说,Beautifu Soup不完全是一套爬虫工具,需要配合urllib使用,而是一套HTML/XML数据分析,清洗和获取工具。
    Python-Goose Goose最早是用Java写得,后来用Scala重写,是一个Scala项目。Python-Goose用Python重写,依赖了Beautiful Soup。前段时间用过,感觉很不错,给定一个文章的URL, 获取文章的标题和内容很方便

     

     

     

     

     

     

    2. 文本处理

    NLTK — Natural Language Toolkit

    推荐2本书籍:

    1. 官方的《Natural Language Processing with Python》,以介绍NLTK里的功能用法为主,同时附带一些Python知识,同时国内陈涛同学友情翻译了一个中文版,这里可以看到:推荐《用Python进行自然语言处理》中文翻译-NLTK配套书;

    2. 《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》,这本书要深入一些,会涉及到NLTK的代码结构,同时会介绍如何定制自己的语料和模型等,相当不错

    Pattern Pattern由比利时安特卫普大学CLiPS实验室出品,客观的说,Pattern不仅仅是一套文本处理工具,它更是一套web数据挖掘工具,囊括了数据抓取模块(包括Google, Twitter, 维基百科的API,以及爬虫和HTML分析器),文本处理模块(词性标注,情感分析等),机器学习模块(VSM, 聚类,SVM)以及可视化模块等,可以说,Pattern的这一整套逻辑也是这篇文章的组织逻辑,不过这里我们暂且把Pattern放到文本处理部分。我个人主要使用的是它的英文处理模块Pattern.en, 有很多很不错的文本处理功能,包括基础的tokenize, 词性标注,句子切分,语法检查,拼写纠错,情感分析,句法分析等,相当不错。
    TextBlob TextBlob是一个很有意思的Python文本处理工具包,它其实是基于上面两个Python工具包NLKT和Pattern做了封装(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both),同时提供了很多文本处理功能的接口,包括词性标注,名词短语提取,情感分析,文本分类,拼写检查等,甚至包括翻译和语言检测,不过这个是基于Google的API的,有调用次数限制。TextBlob相对比较年轻,有兴趣的同学可以关注。
    MBSP for Python MBSP与Pattern同源,同出自比利时安特卫普大学CLiPS实验室,提供了Word Tokenization, 句子切分,词性标注,Chunking, Lemmatization,句法分析等基本的文本处理功能,感兴趣的同学可以关注。
    Gensim Gensim是一个相当专业的主题模型Python工具包,无论是代码还是文档,我们曾经用《如何计算两个文档的相似度》介绍过Gensim的安装和使用过程,这里就不多说了。
    langid.py 语言检测是一个很有意思的话题,不过相对比较成熟,这方面的解决方案很多,也有很多不错的开源工具包,不过对于Python来说,我使用过langid这个工具包,也非常愿意推荐它。langid目前支持97种语言的检测,提供了很多易用的功能,包括可以启动一个建议的server,通过json调用其API,可定制训练自己的语言检测模型等,可以说是“麻雀虽小,五脏俱全”。
    Jieba: 结巴中文分词 终于可以说一个国内的Python文本处理工具包了:结巴分词,其功能包括支持三种分词模式(精确模式、全模式、搜索引擎模式),支持繁体分词,支持自定义词典等,是目前一个非常不错的Python中文分词解决方案。
    xTAS 我们组同事之前发布了xTAS,也是基于python的text mining工具包,欢迎使用,链接:http://t.cn/RPbEZOW。看起来很不错的样子,回头试用一下。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    3. Python科学计算工具包

    Numpy, Scipy, Matplotlib, iPython

     

     

     

    4. Python机器学习与数据挖掘工具包

    scikit-learn
    大名鼎鼎的scikit-learn,scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包,主要涵盖分类,回归和聚类算法,例如SVM, 逻辑回归,朴素贝叶斯,随机森林,k-means等算法,代码和文档都非常不错,在许多Python项目中都有应用。例如在我们熟悉的NLTK中,分类器方面就有专门针对scikit-learn的接口,可以调用scikit-learn的分类算法以及训练数据来训练分类器模型。这里推荐一个视频,也是我早期遇到scikit-learn的时候推荐过的:推荐一个Python机器学习工具包Scikit-learn以及相关视频–Tutorial: scikit-learn – Machine Learning in Python
    官方主页:http://scikit-learn.org/
    Pandas
    Pandas也是基于NumPy和Matplotlib开发的,主要用于数据分析和数据可视化,它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像,特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制,非常不错。这里推荐一本书《Python for Data Analysis》,作者是Pandas的主力开发,依次介绍了iPython, NumPy, Pandas里的相关功能,数据可视化,数据清洗和加工,时间数据处理等,案例包括金融股票数据挖掘等,相当不错。
    官方主页:http://pandas.pydata.org/
    MLPY 官方主页:http://mlpy.sourceforge.net/
    MDP
    MDP用于数据处理的模块化工具包,一个Python数据处理框架。 从用户的观点,MDP是能够被整合到数据处理序列和更复杂的前馈网络结构的一批监督学习和非监督学习算法和其他数据处理单元。计算依照速度和内存需求而高效的执行。从科学开发者的观点,MDP是一个模块框架,它能够被容易地扩展。新算法的实现是容易且直观的。新实现的单元然后被自动地与程序库的其余部件进行整合。MDP在神经科学的理论研究背景下被编写,但是它已经被设计为在使用可训练数据处理算法的任何情况中都是有用的。其站在用户一边的简单性,各种不同的随时可用的算法,及应用单元的可重用性,使得它也是一个有用的教学工具。”
    官方主页:http://mdp-toolkit.sourceforge.net/
    PyBrain
    PyBrain(Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network)是Python的一个机器学习模块,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。(这名字很霸气)
    PyBrain正如其名,包括神经网络、强化学习(及二者结合)、无监督学习、进化算法。因为目前的许多问题需要处理连续态和行为空间,必须使用函数逼近(如神经网络)以应对高维数据。PyBrain以神经网络为核心,所有的训练方法都以神经网络为一个实例。”
    官方主页:http://www.pybrain.org/
    PyML  “PyML是一个Python机器学习工具包,为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。”
    Milk

    Machine learning toolkit in Python.

    “Milk是Python的一个机器学习工具箱,其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析:SVMs(基于libsvm),K-NN,随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。这些分类可以在许多方面相结合,形成不同的分类系统。对于无监督学习,它提供K-means和affinity propagation聚类算法。”

    官方主页:http://luispedro.org/software/milk
    http://luispedro.org/software/milk
    PyMVPA

    MultiVariate Pattern Analysis (MVPA) in Python

    “PyMVPA(Multivariate Pattern Analysis in Python)是为大数据集提供统计学习分析的Python工具包,它提供了一个灵活可扩展的框架。它提供的功能有分类、回归、特征选择、数据导入导出、可视化等”
    官方主页:http://www.pymvpa.org/
     Pyrallel 

     Parallel Data Analytics in Python

    “Pyrallel(Parallel Data Analytics in Python)基于分布式计算模式的机器学习和半交互式的试验项目,可在小型集群上运行”
    Github代码页:http://github.com/pydata/pyrallel
     Monte 

     gradient based learning in Python

    “Monte (machine learning in pure Python)是一个纯Python机器学习库。它可以迅速构建神经网络、条件随机场、逻辑回归等模型,使用inline-C优化,极易使用和扩展。”
    官方主页:http://montepython.sourceforge.net
     Theano  “Theano 是一个 Python 库,用来定义、优化和模拟数学表达式计算,用于高效的解决多维数组的计算问题。Theano的特点:紧密集成Numpy;高效的数据密集型GPU计算;高效的符号微分运算;高速和稳定的优化;动态生成c代码;广泛的单元测试和自我验证。自2007年以来,Theano已被广泛应用于科学运算。theano使得构建深度学习模型更加容易,可以快速实现多种模型。PS:Theano,一位希腊美女,Croton最有权势的Milo的女儿,后来成为了毕达哥拉斯的老婆。
     Pylearn2  
    “Pylearn2建立在theano上,部分依赖scikit-learn上,目前Pylearn2正处于开发中,将可以处理向量、图像、视频等数据,提供MLP、RBM、SDA等深度学习模型。”
    官方主页:http://deeplearning.net/software/pylearn2/
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  • Python金融大数据分析》唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书;金融应用开发领域从业人员必读。Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,需要分析、处理大量数据...

    《Python金融大数据分析》

    唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书;金融应用开发领域从业人员必读。

    Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。

    《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法,其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成,以及基于Web应用和Web服务的开发;第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作,其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。

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    目录

    第1部分 Python与金融

    第1章 为什么将Python用于金融

    第2章 基础架构和工具

    第3章 入门示例

    第2部分 金融分析和开发

    第4章 数据类型和结构

    第5章 数据可视化

    第6章 金融时间序列

    第7章 输入/输出操作

    第8章 高性能的Python

    第9章 数学工具

    第10章 推断统计学

    第11章 统计学

    第12章 Excel集成

    第13章 面向对象和图形用户界面

    第14章 Web集成

    第3部分 衍生品分析库

    第15章 估值框架

    第16章 金融模型的模拟

    第17章 衍生品估值

    第18章 投资组合估值

    第19章 波动率期权

    展开全文
  • Python 金融大数据分析

    2018-05-08 20:15:22
    《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;...
  • Python金融大数据分析

    2017-09-26 13:42:31
     《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容 涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分...
  • python金融大数据分析

    2017-10-11 13:34:52
    唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书;金融应用开发领域从业人员必读。 Python凭借其简单、易读、...《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。
  • Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。伊夫?希尔皮斯科,The Python Quants是一个专注于Python与开源软件量化金融中应用的团队,而Yves Hilpi...

    Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。

    伊夫?希尔皮斯科,The Python Quants是一个专注于Python与开源软件在量化金融中应用的团队,而Yves Hilpisch是The Python Quants的创始人与股东。Yves也是CQF项目的计算金融学讲师。他的客户遍及优选金融界,本身也积累了10年Python经验。Yves同时是Python and Open Source for EquantFinance这个会议在法兰克福、伦敦和纽约的组织者。

    Preface

    Part 1. Python and Finance

    1. Why Python for Finance

    The Python Programming Language

    A Brief History of Python

    The Python Ecosystem

    The Python User Spectrum

    The Scientific Stack

    Technology in Finance

    Technology Spending

    Technology as Enabler

    Technology and Talent as Barriers to Entry

    Ever-Increasing Speeds, Frequencies, and Data Volumes

    The Rise of Real-Time Analytics

    Python for Finance

    Finance and Python Syntax

    Efficiency and Productivity Through Python

    From Prototyping to Production

    Data-Driven and AI-First Finance

    Data-Driven Finance

    AI-First Finance

    Conclusion

    Further Resources

    2. Python Infrastructure

    conda as a Package Manager

    Installing Miniconda

    Basic Operations with conda

    conda as a Virtual Environment Manager

    Using Docker Containers

    Docker Images and Containers

    Building an Ubuntu and Python Docker Image

    Using Cloud Instances

    RSA Public and Private Keys

    Jupyter Notebook Configuration File

    Installation Script for Python and Jupyter Notebook

    Script to Orchestrate the Droplet Setup

    Conclusion

    Further Resources

    Part II. Mastering the Basics

    3. Data Types and Structures

    Basic Data Types

    Integers

    Floats

    Booleans

    Strings

    Excursion: Printing and String Replacements

    Excursion: Regular Expressions

    Basic Data Structures

    Tuples

    Lists

    Excursion: Control Structures

    Excursion: Functional Programming

    Dicts

    Sets

    Conclusion

    Further Resources

    4. Numerical Computing with NumPy

    Arrays of Data

    Arrays with Python Lists

    The Python array Class

    Regular NumPy Arrays

    Part III. Finan data science

    Part IV. Algorithmic Trading

    Part V. Derivatives Analytics

    展开全文
  • python 大数据分析

    2018-04-21 21:40:18
    《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;...
  • 在当今的大数据时代,python以其支持大数据处理的易用特性越来越受欢迎。Python在1980年首次引入,1989年由Guido Van Rossum实现。Python是作为一个开源项目开发的,完全可以在商业环境中使用。Python的基本原理是使...
  • 下载地址:网盘下载内容简介······唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书;金融应用开发领域从业人员必读。Python凭借其简单、易读、可扩展性以及...《Python金融大数据分析》提供了使用Pyt...
  • 《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;...
  • Python进行数据分析的好处是...用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示,都可以同一种Python里实现,避免了开发程序的切换。这里就和大家分享我做的一个应用实例。解决问题:自动进...

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