课程大纲

介绍

  • Python 多功能性:从数据分析到网络爬虫

Python 数据结构与操作

  • 整数和浮点数
  • 字符串和字节
  • 元组和列表
  • 词典
  • 和有序词典
  • 套装
  • 和冷冻套装
  • 数据框 (pandas)
  • 转换

使用 Python 进行面向对象编程

  • 遗产
  • 多态性
  • 静态类
  • 静态函数
  • 装饰
  • 其他

使用 Pandas 进行数据分析

  • 数据清理
  • 在 pandas 中使用矢量化数据
  • 数据整理
  • 对数据进行排序和筛选
  • 聚合操作
  • 分析时间序列

Data Visualization

  • 使用 matplotlib 绘制图表
  • 在 pandas 中使用 matplotlib
  • 创建质量图表
  • 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
  • 矩阵的常见操作
  • 使用 ufuncs
  • 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

使用 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
  • 扩展应用程序

使用其他语言扩展 Python(反之亦然)

  • C#
  • 爪哇岛
  • C++
  • [注13]
  • 别人

Python 多线程编程

  • 模块
  • 同步
  • 优先

Data Serialization

  • Python 使用 Pickle 进行对象序列化

使用 Python 进行 UI 编程

  • 在 Python 中构建 GUI 的框架选项
  • [注17]
  • Pyqt的

Python 用于维护脚本

  • 正确引发和捕获异常
  • 将代码组织到模块和包中
  • 了解符号表并在代码中访问它们
  • 在 Python 中选择测试框架并应用 TDD

Python 用于网络

  • 用于 Web 处理的软件包
  • 网络爬虫
  • 解析 HTML 和 XML
  • 自动填写 Web 表单

总结和结论

要求

  • 初级到中级编程经验。
  • 数学和统计学知识。
  • 了解数据库概念。

观众

  • 开发 人员
 28 小时

人数



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