目录

  • 1 模块一  Python与机器学习概述
    • 1.1 Python与机器学习简介
    • 1.2 发展历程
    • 1.3 基本语法
    • 1.4 帮助
    • 1.5 应用
    • 1.6 示例源代码(食品识别小小专家系统)
    • 1.7 示例代码   蜡笔小新
    • 1.8 小结
    • 1.9 Python基础教程(教&学资料)
      • 1.9.1 安装Python
      • 1.9.2 第一个python程序
      • 1.9.3 Python基础
      • 1.9.4 函数
      • 1.9.5 高级特性
      • 1.9.6 函数式编程
      • 1.9.7 模块
      • 1.9.8 面向对象编程
      • 1.9.9 面向对象高级编程
      • 1.9.10 错误、调试和测试
      • 1.9.11 IO编程
      • 1.9.12 进程和线程
      • 1.9.13 正则表达式
      • 1.9.14 常用内建模块
      • 1.9.15 常用第三方模块
      • 1.9.16 图形界面
      • 1.9.17 网络编程
      • 1.9.18 电子邮件
      • 1.9.19 访问数据库
      • 1.9.20 Web开发
      • 1.9.21 异步IO
      • 1.9.22 使用MicroPython
      • 1.9.23 实战训练(day1~~day10)
        • 1.9.23.1 Day 1 - 搭建开发环境
        • 1.9.23.2 Day 2 - 编写Web App骨架
        • 1.9.23.3 Day 3 - 编写ORM
        • 1.9.23.4 Day 4 - 编写Model
        • 1.9.23.5 Day 5 - 编写Web框架
        • 1.9.23.6 Day 6 - 编写配置文件
        • 1.9.23.7 Day 7 - 编写MVC
        • 1.9.23.8 Day 8 - 构建前端
        • 1.9.23.9 Day 9 - 编写API
        • 1.9.23.10 Day 10 - 用户注册和登录
      • 1.9.24 Day 11 - 编写日志创建页
      • 1.9.25 Day 12 - 编写日志列表页
      • 1.9.26 Day 13 - 提升开发效率
      • 1.9.27 Day 14 - 完成Web App
      • 1.9.28 Day 15 - 部署Web App
      • 1.9.29 Day 16 - 编写移动App
    • 1.10 FAQ
    • 1.11 阶段总结
  • 2 PYthon程序示例
    • 2.1 程序示例(一)初识程序
    • 2.2 程序示例(二)查看今天是今年的第几天
    • 2.3 程序示例(三)if elif else语句
    • 2.4 程序示例(四)元组,列表, 堆栈,队列
    • 2.5 程序示例(五)学玩游戏《学色彩  神魔三龟玩变色》
    • 2.6 程序示例(六)函数
    • 2.7 程序示例(七)字符串
    • 2.8 程序示例(八)文件
    • 2.9 程序示例(九)排序
    • 2.10 程序示例-机器学习中英单词翻译小专家
    • 2.11 程序示例      画花朵  &  画佩奇
    • 2.12 程序示例   华夏时钟
    • 2.13 示例:  显示图片,响声
    • 2.14 播放声音视频文件mp3、wmv、wav、m4a等)
    • 2.15 Python WEB开发技术实战
  • 3 模块2 NumPy数值计算
    • 3.1 ndarray创建与索引
    • 3.2 ndarray的基础操作
    • 3.3 ufunc
    • 3.4 小结
    • 3.5 习题与实训
  • 4 模块3   pandas基础
    • 4.1 pandas常用类
    • 4.2 DataFrame基础操作
    • 4.3 其他数据类型操作
    • 4.4 小结
    • 4.5 习题与实训
    • 4.6 练习题
  • 5 模块4 pandas进阶
    • 5.1 数据读取与写出
    • 5.2 DataFrame进阶
    • 5.3 数据准备
    • 5.4 小结
    • 5.5 习题与实训
    • 5.6 练习习题及解答(参考)
  • 6 模块5 Matplotlib基础绘图
    • 6.1 Matplotlib绘图基础
    • 6.2 分析特征关系常用图形
    • 6.3 分析特征内部数据状态常用图形
    • 6.4 小结
    • 6.5 习题与实训
  • 7 模块6 机器学习库 scikit-learn
    • 7.1 数据准备
    • 7.2 降维
    • 7.3 分类
    • 7.4 回归
    • 7.5 聚类
    • 7.6 模型选择
    • 7.7 小结
    • 7.8 习题与实训
  • 8 模块7 餐饮企业综合分析
    • 8.1 (案例)餐饮企业分析需求
    • 8.2 数据准备
    • 8.3 使用K-means算法进行客户价值分析
    • 8.4 使用决策树算法实现餐饮客户流失预测
    • 8.5 小结
    • 8.6 习题与实训
  • 9 模块8  通信运营商客户流失分析与预测
    • 9.1 通信运营商客户流失分析需求
    • 9.2 数据准备
    • 9.3 特征工程
    • 9.4 使用多层感知器算法实现通信运营商 客户流失预测
    • 9.5 小结
    • 9.6 习题与实训
  • 10 学习参考资源
    • 10.1 机器学习的通俗讲解
    • 10.2 十大机器学习算法及其应用
    • 10.3 常用机器学习算法优缺点及其应用领域
    • 10.4 轻松学会 Python turtle 绘图
    • 10.5 Python 习题库
      • 10.5.1 习题1
    • 10.6 上机操作实训库
    • 10.7 面试准备题
    • 10.8 Python 程序扩展名 及发布程序时的选择
    • 10.9 计算机Python考试大纲
    • 10.10 Python  基础知识点梳理
    • 10.11 Python常用模块大全
    • 10.12 机器学习基本术语
    • 10.13 几个机器学习的成功案例
    • 10.14 60个机器学习算法应用场景实例
  • 11 章节测验(必测)
    • 11.1 测验一
    • 11.2 测验二
    • 11.3 测验三
    • 11.4 测验四
    • 11.5 测验五
    • 11.6 测验六
    • 11.7 测验七
    • 11.8 测验八
    • 11.9 测验九
    • 11.10 测验十
    • 11.11 编程专项测验
    • 11.12 填空题专项测验
    • 11.13 判断题专项测试
    • 11.14 简答题专项测试
    • 11.15 《机器学习技术》总复习
    • 11.16 书本--习题参考解答
  • 12 综合实训项目及展示
    • 12.1 项目(一)作品展示(1)
    • 12.2 项目(一)作品展示(2)
    • 12.3 团队项目实训(必作!)
应用

器学习步骤:(python机器学习包sklearn)

1.提出问题

2.理解数据

3.数据清洗

4.构建模型

5.评估模型


系统编程:提供APIApplication Programming Interface应用程序编程接口),能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具。

图形处理:PILTkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。

数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

文本处理:python提供的re模块能支持正则表达式,还提供SGMLXML分析模块,许多程序员利用python进行XML程序的开发。

数据库编程:程序员可通过遵循Python DB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与Microsoft SQL ServerOracleSybaseDB2MySQLSQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块,提供了一个完整的SQL环境。

网络编程:提供丰富的模块支持sockets编程,能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如ZopeMnet BitTorrent. Google都在广泛地使用它。

Web编程:应用的开发语言,支持最新的XML技术。

多媒体应用:PythonPyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口,能进行二维和三维图像处理PyGame模块可用于编写游戏软件。

pymo引擎:PYMO全称为python memories off,是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发,并且适用于创建秋之回忆memories off)风格的AVG游戏,故命名为PYMO

黑客编程:python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数,但是缺少成就感。

Python写简单爬虫

首先,要通过urllib2这个Module获得对应的HTML源码。(PS:python3.3之后urllib2已经不能再用,代之以urllib)

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import urllib2  #调用urllib2  

url='http://www.baidu.com/s?wd=cloga' #把等号右边的网址赋值给url

html=urllib2.urlopen(url).read()   #html随意取名 等号后面的动作是打开源代码页面,并阅读

print html #打印

通过上面这三句就可以将URL的源码存在content变量中,其类型为字符型。

接下来是要从这堆HTML源码中提取我们需要的内容。用Chrome查看一下对应的内容的代码(也可以用FirefoxFirebug)。

可以看到url的信息存储在span标签中,要获取其中的信息可以用正则表达式。

工具功能

Tkinter

Python默认的图形界面接口。Tkinter是一个和Tk接口的Python模块,Tkinter库提供了对Tk API的接口,它属于Tcl/TkGUI工具组。

PyGTK

用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMPGnome的库。

PyQt

用于pythonQt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库,由一系列的模块组成,有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml,包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块,它包含一个QScintilla库。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口。

wxPython

GUI编程框架,熟悉MFC的人会非常喜欢,简直是同一架构(对于初学者或者对设计要求不高的用户来说,使用Boa Constructor可以方便迅速的进行wxPython的开发)属于外置库,要先下载。

PIL

python提供强大的图形处理的能力,并提供广泛的图形文件格式支持,该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理,如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。

Psyco

一个Python代码加速度器,可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。

xmpppy

Jabber服务器采用开发的XMPP协议,Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说,我们可以通过该模块与Jabber服务器通信,是不是很Cool

PyMedia

用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在WindowsLinux平台下使用。

Pmw

Python megawidgetsPython超级GUI组件集,一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件,每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件,以实现更有用和更复杂的功能。

PyXML

Python解析和处理XML文档的工具包,包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容:

xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。Expat: 一个快速的,非验证的XML解析器。还有其他和他同级别的还有 PyHtml PySGML

PyGame

用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。可以直接使用pip install pygame下载

PyOpenGL

模块封装了“OpenGL应用程序编程接口,通过该模块python程序员可在程序中集成2D3D的图形。

NumPyNumArraySAGE

NumArrayPython的一个扩展库,主要用于处理任意维数的固定类型数组,简单说就是一个矩阵库。它的底层代码使用C来编写,所以速度的优势很明显。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包,目标是取代Magma, Maple, MathematicaMatlab 这类工具。

MySQLdb

用于连接MySQL数据库。还有用于zopeZMySQLDA模块,通过它就可在zope中连接mysql数据库。

Sqlite3

用于连接sqlite数据库。

Python-ldap

提供一组面向对象的API,可方便地在python中访问ldap目录服务,它基于OpenLDAP2.x

smtplib

发送电子邮件。

ftplib

定义了FTP类和一些方法,用以进行客户端的ftp编程。如果想了解ftp协议的详细内容,请参考RFC959

PyOpenCL

OpenCLPython接口,通过该模块可以使用GPU实现并行计算。

标准库

Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数,而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。Python标准库命名接口清晰、文档良好,很容易学习和使用。

Python社区提供了大量的第三方模块,使用方式与标准库类似。它们的功能无所不包,覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域,并且大多成熟而稳定。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组库,Boost.Python,使得以 Python C++ 编写的程序能互相调用。借助于拥有基于标准库的大量工具、能够使用低级语言如C和可以作为其他库接口的C++Python已成为一种强大的应用于其他语言与工具之间的胶水语言

Python标准库的主要功能有:

文本处理,包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持,二进制数据处理等功能

文件处理,包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能

操作系统功能,包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能

网络通信,包含网络套接字,SSL加密通信、异步网络通信等功能

网络协议,支持HTTPFTPSMTPPOPIMAPNNTPXMLRPC等多种网络协议,并提供了编写网络服务器的框架

W3C格式支持,包含HTMLSGMLXML的处理

其它功能,包括国际化支持、数学运算、HASHTkinter

开发环境

●IDLEPython内置IDE (python安装包提供)

●PyCharm :详见百度百科PyCharm,由著名的JetBrains公司开发,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工 具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。

●KomodoKomodo Edit:后者是前者的免费精简版

●Spyder:安装Anaconda自带的高级IDE

●PythonWinActivePythonpywin32均提供该IDE,仅适用于Windows

●SPEStani's Python Editor):功能较多的自由软件,基于wxPython

●Ulipad:功能较全的自由软件,基于wxPython;作者是中国Python高手limodou

●WingIDE:可能是功能最全的IDE,但不是自由软件(教育用户和开源用户可以申请免费key)

●Eric:基于PyQt的自由软件,功能强大。全名是:The Eric Python IDE

●DrPython

PyScripter:使用Delphi开发的轻量级的开源Python IDE, 支持Python2.63.0

PyPE:一个开源的跨平台的PythonIDE

bpython Unix操作系统下使用curses库开发的轻量级的Python解释器。语法提示功能。

●eclipse + pydev插件:方便调试程序

●emacs:自带python支持,自动补全、refactor等功能需要插件支持

Vim: 最新7.3版编译时可以加入python支持,提供python代码自动提示支持

●Visual Studio 2003 + VisualPython:仅适用Windows,已停止维护,功能较差

SlickEdit

●Visual Studio 2010 + Python Tools for Visual Studio

TextMate

●Netbeans IDE

Sublime

●ipython

另外,诸如Notepad++EditPlusUltraEdit等通用的程序员文本编辑器软件也能对Python代码编辑提供一定的支持,比如代码自动着色、注释快捷键等,但是否够得上集成开发环境的水平,尚有待评估。

解释器

Python是一门跨平台的脚本语言,Python规定了一个Python语法规则,实现了Python语法的解释程序就成为了Python解释器

CPythonClassicPython,也就是原始的Python实现,需要区别于其他实现的时候才以CPython称呼;或解作C语言实现的Python)。这是最常用的Python版本。

Jython(原名JPythonJava语言实现的Python,现已正式发布)。Jython可以直接调用Java的各种函数库。

PyPy(使用Python语言写的Python

IronPython(面向.NETECMA CLIPython实现)。IronPython能够直接调用.net平台的各种函数库。可以将Python程序编译成.net程序。

ZhPy(周蟒)(支持使用繁/简中文语句编写程序的Python语言)

著名应用

Digwebs-Web应用框架

Pylons-Web应用框架

Zope- 应用服务器

Plone- 内容管理系统

Django- 鼓励快速开发的Web应用框架

Uliweb- 国人开发的轻量级Web框架

TurboGears- 另一个Web应用快速开发框架

Twisted--Python的网络应用程序框架

Python Wikipedia Robot Framework- MediaWiki的机器人程序

MoinMoinWiki- Python写成的Wiki程序

flask- Python Web框架

tornado- 非阻塞式服务器

Webpy- Python Web框架

Bottle- Python Web框架

EVE- 网络游戏EVE大量使用Python进行开发

Reddit - 社交分享网站

Dropbox - 文件分享服务

TurboGears - 另一个Web应用快速开发框架

Fabric - 用于管理成百上千台Linux主机的程序库

Trac - 使用Python编写的BUG管理系统

Mailman - 使用Python编写的邮件列表软件

Mezzanine - 基于Django编写的内容管理系统

Blender - CPython开发的开源3D绘图软件

库导入

内置库

可以直接使用 import语句导入。

外部库

需要先下载,再在CMD命令窗口在pip.exede同级目录下输入 pip install 库名。

外部库储存在include文件夹中。

学习网站

Python官方文档英文版

Python官方文档中文版

python 网络教育-百度传课 

Python官网 

Python作为2020年必备语言之一,展现了不可替代作用。对于所有的数据科学工作者,如何提高使用Python的效率,这里,总结了30种Python小技巧分享!希望这些可以帮助大家在2020年提高工作的效率,并且在此过程中学习到一些有用的东西。

参考资料