课程大纲

介绍

  • Python的多功能性:从数据分析到网络爬虫(web crawling)

Python数据结构和操作

  • 整数和浮点数
  • 字符串和字节
  • 元组和列表
  • 词典和有序字典
  • 设置和冻结集
  • 数据框(pandas)
  • 转换

用Python进行面向对象编程

  • 继承(Inheritance)
  • 多态性
  • 静态类
  • 静态功能
  • 装饰器(Decorators)
  • 其他

用pandas进行数据分析

  • 数据清理
  • 在pandas中使用矢量数据
  • 数据整理
  • 排序和过滤数据
  • 聚合操作
  • 分析时间序列

数据可视化

  • 用matplotlib绘制图表
  • 从pandas内使用matplotlib
  • 创建高质量图表
  • 在Jupyter笔记本中可视化数据
  • Python中的其他可视化库

在Numpy中矢量化数据

  • 创建Numpy数组
  • 矩阵上的常见操作
  • 使用ufuncs
  • 在Numpy数组上的视图和广播
  • 通过避免循环来优化性能
  • 使用cProfile优化性能

用Python处理大数据

  • 使用Python构建和支持分布式应用程序
  • 数据存储:使用SQL和NoSQL数据库
  • 使用Hadoop和Spark进行分布式处理
  • 扩展您的应用程序

Python用于财务工作

  • 用于财务处理的软件包、库和API
    • Zipline
    • PyAlgoTrade
    • Pybacktest
    • quantlib
    • Python API

用其他语言扩展Python(反之亦然)

  • C#
  • Java
  • C++
  • Perl
  • 其他

Python多线程编程

  • 模块
  • 同步
  • 优先处理

用Python进行UI编程

  • 在Python中构建GUI的框架选项
    • Tkinter
    • Pyqt

Python用于维护脚本

  • 正确提升和捕获异常
  • 将代码组织成模块和包
  • 了解符号表并在代码中访问它们
  • 选择一个测试框架并在Python中应用TDD

Python用于网络

  • 用于Web处理的包
  • 网络爬虫
  • 解析HTML和XML
  • 自动填写网页表单

结束语

要求

  • 初级至中级编程经验
  • 数学和统计知识
  • 了解数据库概念
 28 小时

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