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!)
Python基础教程(教&学资料)

Python基础教程(教&学 参考资料)

 

    

Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum(荷兰人)在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。

现在,全世界差不多有600多种编程语言,但流行的编程语言也就那么20来种。通过通过TIOBE排行榜,就能知道编程语言的大致流行程度。下面是TIOBE排行榜关于某 时段近最常用的10种编程语言的变化图:

     总的来说,这几种编程语言各有千秋。C语言是可以用来编写操作系统的贴近硬件的语言,所以,C语言适合开发那些追求运行速度、充分发挥硬件性能的程序。而Python是用来编写应用程序的高级编程语言。

     当用一种语言开始作真正的软件开发时,除了编写代码外,还需要很多基本的已经写好的现成的东西,来帮助加快开发进度。比如说,要编写一个电子邮件客户端,如果先从最底层开始编写网络协议相关的代码,那估计一年半载也开发不出来。高级编程语言通常都会提供一个比较完善的基础代码库,让你能直接调用,比如,针对电子邮件协议的SMTP库,针对桌面环境的GUI库,在这些已有的代码库的基础上开发,一个电子邮件客户端几天就能开发出来。

     Python就为我们提供了非常完善的基础代码库,覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容,被形象地称作“内置电池(batteries included)”。用Python开发,许多功能不必从零编写,直接使用现成的即可。

     除了内置的库外,Python还有大量的第三方库,也就是别人开发的,供你直接使用的东西。当然,如果你开发的代码通过很好的封装,也可以作为第三方库给别人使用。

     许多大型网站就是用Python开发的,例如YouTube、Instagram,还有国内的豆瓣。很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。

      龟叔给Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”所以Python程序看上去总是简单易懂,初学者学Python,不但入门容易,而且将来深入下去,可以编写那些非常非常复杂的程序。

      总的来说,Python的哲学就是简单优雅,尽量写容易看明白的代码,尽量写少的代码。如果一个资深程序员向你炫耀他写的晦涩难懂、动不动就几万行的代码,你可以尽情地嘲笑他。当然,也应该虚心向他学习,因为虚心使人进步啊!

     Python适合开发哪些类型的应用呢?

首选是网络应用,包括网站、后台服务等等;

其次是许多日常需要的小工具,包括系统管理员需要的脚本任务等等;

另外就是把其他语言开发的程序再包装起来,方便使用。

在此,也该说Python的缺点。

任何编程语言都有缺点,Python也不例外。优点说过了,那Python有哪些缺点呢?

第一个缺点就是运行速度慢,和C程序相比非常慢,因为Python是解释型语言,你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码,这个翻译过程非常耗时,所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码,所以非常快。

但是大量的应用程序不需要这么快的运行速度,因为用户根本感觉不出来。例如开发一个下载MP3的网络应用程序,C程序的运行时间需要0.001秒,而Python程序的运行时间需要0.1秒,慢了100倍,但由于网络更慢,需要等待1秒,你想,用户能感觉到1.001秒和1.1秒的区别吗?这就好比F1赛车和普通的出租车在北京三环路上行驶的道理一样,虽然F1赛车理论时速高达400公里,但由于三环路堵车的时速只有20公里,因此,作为乘客,你感觉的时速永远是20公里。

第二个缺点就是代码不能加密。如果要发布你的Python程序,实际上就是发布源代码,这一点跟C语言不同,C语言不用发布源代码,只需要把编译后的机器码(也就是你在Windows上常见的xxx.exe文件)发布出去。要从机器码反推出C代码是不可能的,所以,凡是编译型的语言,都没有这个问题,而解释型的语言,则必须把源码发布出去。

这个缺点仅限于你要编写的软件需要卖给别人挣钱的时候。好消息是目前的互联网时代,靠卖软件授权的商业模式越来越少了,靠网站和移动应用卖服务的模式越来越多了,后一种模式不需要把源码给别人。

再说了,现在如火如荼的开源运动和互联网自由开放的精神是一致的,互联网上有无数非常优秀的像Linux一样的开源代码,我们千万不要高估自己写的代码真的有非常大的“商业价值”。那些大公司的代码不愿意开放的更重要的原因是代码写得太烂了,一旦开源,就没人敢用他们的产品了。

哪有功夫破解你的烂代码

当然,Python还有其他若干小缺点,请自行忽略,就不一一列举了。