文章提綱

• 全書總評
• C01.Python 介紹
  • Python 版本
  • Python 解釋器
  • Python 之禪
• C02.Python 基礎知識
  • 基礎知識
  • 流程控制：
  • 函數及異常
    • 函數：
    • 異常
  • 字符串
    • 獲取鍵盤輸入：
    • 字符串處理
    • 字符串操作
    • 正則表達式
• C05. 容器（Container）與集合（Collections）
  • 元組（Tuple）
  • 列表（List）
  • 字典（Dictionary）
  • 集合（Collections）
• C06.Python 標準庫
  • 數學模塊：math
  • 時間模塊：time，datetime，calendar
  • 隨機數模塊：random
  • 取樣：
  • 文件處理：glob 和 fileinput
  • 壓縮：bz2 和 gzip
  • 漂亮打印：pprint 模塊
  • 跟蹤異常日志：traceback 模塊
  • 網絡數據傳輸：JSON
• C07. 用 Python 讀寫外部數據
  • CSV，csv 模塊
  • Excel，pandas 模塊（參考 C10）
  • MySQL，MySQLdb 模塊，torndb 模塊
  • PostgreSQL，psycopg2 模塊
  • MongoDB，pymongo 模塊
  • ElasticSearch，elasticsearch 模塊
• C08. 用 Python 解決統計問題
  • 描述性統計
  • 數據可視化
• C09. 爬蟲入門
  • request 模塊
  • Xpath 模塊
• C10. 數據科學的第三方庫
  • Numpy 模塊
• 從這里開始，先棄了，這本書適合了解了以后，再來根據作者的實踐角度查遺補缺。
  • Pandas 模塊
  • Scikit-Learn 模塊
  • C11. 圖數據分析
  • 圖論基礎
  • NetworkX 模塊
  • 利用 NetworkX 進行圖分析
• C12. 大數據工具
  • Hadoop
  • Spark

全書總評

• 書本印刷質量：4 星。印刷清楚，排版合適，錯誤很少。
• 著作編寫質量：3 星。Python 入門和與數據處理相關的各種模塊的入門，以及數據處理的入門。作者是原著，寫的確實是自己的東西，不是東抄西抄。只是實踐部分的內容實在太淺薄了些。
• 代碼質量：4星。Python入門這本書的IT功底不夠，中間可能會碰到一些坑，最好有點Python基礎以后，用這本書查遺補缺。下載地址
• 閱讀筆記：記錄需要記住的重點，方便快速回憶。

C01.Python 介紹

Python 版本

• Python 2.x：2001 年發布，有許多資料和庫基于這個版本編寫；
• Python 3.x：2009 年發布，與舊版本不兼容；

Python 解釋器

• Python是開源的，因此它的解釋器有許多種實現，主流的是官方的解釋器；

Python 之禪

• import this

C02.Python 基礎知識

基礎知識

• 基礎數據類型：在 Python 中，所有的元素都是“對象”。
  • None：表示什么都沒有的類型；
  • int：表示整數的類型；
  • float：表示浮點數的類型；
  • bool：表示布爾數值的類型；
  • str：表示字符串的類型；
• 變量與賦值：Python 的書寫規范（PEP8）
  • 序列解包
• 操作符與表達式：
  • 算術操作符：
  • 位操作符：
  • 比較操作符：
  • 邏輯操作符：and，or，not
• 文本編輯器：
  • 文件編碼：UTF-8

流程控制：

• 條件判斷（if…elif…else…）：
• 循環：
  • while：
  • for…in…：
• 縮進，空白與注釋
  • 縮進：分割代碼塊；
  • 空白：沒有任何意義，只為美觀；
  • 注釋：
    • 單行注釋：“#”
    • 多行注釋：”"”…”””

函數及異常

函數：

• 函數定義：def func_name()
• 參數定義：
  • 實參：
  • 形參：
  • 位置參數（參數綁定）：根據定義和調用函數時參數的位置進行參數的賦值；
  • 關鍵字參數：非關鍵字參數不能定義在關鍵字參數后面。
  • 可變數量的參數：def func(*args, **kwargs)
    • *args：位置形參，表示任意數量的位置參數都會合并成一個元組，綁定到 args 上；
    • **kwargs：關鍵字形參，表示任意數量的關鍵字參數都會合并成一個元組，綁定以 kwargs 上；
• 遞歸：
• 閉包（closure）：又稱詞法閉包（Lexical Closure）或函數閉包（Function Closure），是引用了自由變量的函數。這個被引用的自由變量將和這個函數一同存在，即使已經離開了創建它的環境也不例外。

異常

• 異常：（try…except…finally…）

字符串

• 運算符：
  • “+”：字符串拼接；
  • “*”：字符串復制多份，然后拼接；
  • 切片 [start,stop,step]：
  • len()：字符串長度；

獲取鍵盤輸入：

• input(str)：

字符串處理

• 字符集
  • 字符（Character）：是各種文字和符號的總稱；
  • 字符集（Character Set）：是多個字符的集合，字符集的各類很多，每個字符集包含的字符個數也不同。
  • 字符編碼（Character Encoding）：也稱字集碼，是把字符集中的字符編碼按指定集合中的某一個對象，以便在計算機中存儲和通過通信網絡傳遞文本。
• ASCII 字符集和編碼
• Unicode 字符集和 UTF-8 編碼

字符串操作

• 基本操作：
  • strip()：移除字符串兩側的所有空白符；
  • capitalize()：使字符串的首字母大寫；
  • title()：使字符串中每個單詞的首字母大寫；
  • lower()：使字符串的所有字母小寫；
  • upper()：使字符串的所有字母大寫；
  • isalnum()：字符串中包含字母或者數字時為 True；
  • isdigit()：字符串中只包含數字時為 True；
• 分割：
  • split(delimiter)：將字符串按指定分隔符分割；
  • rsplit(delimiter)：將字符串從右邊開始按指定分隔符分割；
• 格式化：
  • %：print(‘%s’ %name)
  • format()：print(‘{one} and {two}’.format(one=’1’,two=’2’))

正則表達式

• 轉義符：P55
• re 模塊：
  • re.compile()：匹配模式；
    • match()：匹配字符串；

C05. 容器（Container）與集合（Collections）

元組（Tuple）

• 元組：與字符串一樣，是有序的序列，不可以改變內容
• 基本操作：連接、切片都與字符串保持一致；
• 序列解包：也稱多重賦值；
• 支持迭代器協議，支持 for 循環

列表（List）

• 列表：也是序列類型的對象，但是可以改變列表中的內容；
• 基本操作：連接、切片都與字符串保持一致；
• 更改操作：
  • pop()：刪除列表中的數據，并將刪除的數據返回；
  • insert()：插入數據；
  • append()：追加數據；
  • extend()：拼接列表；
• 引用傳遞：所有的賦值都只是引用的傳遞，并沒有創建新的數據；
  • list[:]：淺拷貝，只拷貝第一層引用的數據；
  • deepcopy()：深拷貝，拷貝所有引用的數據；
• 列表解析式：構造列表的方式，將一個函數作用到整個列表中每個元素的方式；[x for x in range(1,3)]

字典（Dictionary）

• 字典在其他語言中被稱為散列表，由 key:value 對通過｛｝組成的無序結構。
• 常用的函數：
  • get(key)：通過 key 取得對應的 value；還可以通過鏈式調用取值；
  • dict(list)：構建新的字典；
  • dict.keys()：獲取字典的 keys 迭代；
  • dict.values()：獲取字典的 values 迭代；
  • dict.items()：獲取字典的 key:value 對的迭代；
  • dict.pop(key)：取出指定關鍵字的值；
  • dict.update(key)：更新字典中對應的 key 中的 value；

集合（Collections）

• namedtuple()：具名元組。
• Counter()：累加器，可以用來做經典的 word count；
• defaultdict()：為字典設定一個默認值；
• OrderedDict()：使字典有序；

C06.Python 標準庫

數學模塊：math

• 常見常量：默認精度為 15 位，最多可以取得 48 位
  • math.pi
  • math.e
• 無窮大與無效數字：
  • math.inf：表示“無窮大”，是 infinite 的縮寫。math.inf*math.inf==math.inf
  • math.nan：表示“無效數字”，是 Not a number 的縮寫。math.inf/math.inf==math.nan
  • int 的范圍：在 3.5 中 int 長度理論上是無限的
  • float 的范圍：1e-309~1e+309
• 浮點數轉換為整數：
  • math.trunc(f)：截掉浮點型小數點后面的數字；
  • math.floor(f)：取最接近浮點型數字的整數；
  • math.ceil(f)：取比當前浮點型數字大的整數；
• 絕對值和符號：
  • math.fabs(f)：浮點數的絕對值；
  • math.copysign(x,y)：符號函數，將 y 的符號傳遞給 x；
• 常用計算：
  • math.fsum(values)：解決 sum(values) 不能精確計算的問題；
  • math.factorial(x)：階乘計算函數。
• 指數和對數：
  • math.pow(x,y)：x 的 y 次冪；
  • math.log(x)：x 以 e 為底的對數；
  • math.log10(x)：x 以 10 為底的對數；

時間模塊：time，datetime，calendar

• time 模塊：基礎的時間處理模塊；
  • time.time()：表示為數字時間戳，即從格林威治時間：1970-1-1，0：0：0（北京時間：1970-1-1，8：0：0）以來所經歷過的秒數；
  • time.ctime(x)：沒有 x 則返回當前時間的字符串版本，有 x 則返回從時間戳開始經過了 x 秒后的時間的字符串。
  • struct_time：具名元組，可以分別獲得年 (tm_year)、月 (tm_mon)、當月第幾日 (tm_mday)、時 (tm_hour)、分 (tm_min)、秒 (tm_sec)，星期幾 (tm_way，星期一是 0)，當年第幾天 (tm_yday)，是否夏令時 (tm_isdst，沒有為 0)；
    • time.gmtime()：格林威治下的 struct_time；
    • time.localtime()：當前電腦所在時區的 struct_time；
    • time.mktime(struct_time)：還原成數字時間戳的方式；
    • time.strptime(string,format)：將字符串格式的時間按照格式轉換成 struct_time 格式；
    • time.strftime(format,struct_time)：將 struct_time 格式的時間元組轉換成字符串格式；
• datetime 模塊：針對年月日和時分秒分別進行處理；
• calendar 模塊：處理萬年歷；

隨機數模塊：random

• 隨機數生成器：
  • random.random()：生成均勻分布的浮點隨機數，在半開半閉區間 [0.0, 1.0)；
  • random.seed()：設置隨機數種子；
  • random.randint(a,b)：返回整型隨機數，在閉區間 [a,b]；
  • random.randrange()：返回整型隨機數，在半開半閉區間 [a,b)；

取樣：

• random.shuffle(list)：按隨機性質將列表重新排列順序；
• random.choice(list)：按隨機性質從列表中抽取數據；
• random.sample(list,k)：按隨機性質從列表中抽取指定長度的數據；

文件處理：glob 和 fileinput

• open(filename,mode)：基于 mode 模式打開 filename 文件；還支持上下文管理器 with 模式；
• glob 模塊：目錄處理；
• fileinput 模塊：批量文件讀入；是一個幫助類；

壓縮：bz2 和 gzip

• 不建議使用的壓縮格式：
  • rar：專門服務于 Windows 下，Python 需要第三方庫才能打開；
  • tar：只用于打包文件，不對文件進行壓縮；
  • zip：既可以壓縮文件，還可以打包文件，因為自帶打包功能，不適合用于對文件單獨壓縮；
• 建議使用的壓縮格式
  • bz2 模塊：對單個文件可寫可讀，非常方便；
  • gzip 模塊：對單個文件可寫可讀，非常方便；

漂亮打印：pprint 模塊

跟蹤異常日志：traceback 模塊

網絡數據傳輸：JSON

• json.loads()：將 JSON 轉換成字典；
• json.dumps()：將字典轉換成 JSON；

C07. 用 Python 讀寫外部數據

CSV，csv 模塊

• csv.reader()：讀取文件；
• csv.writer()：寫入文件；
• csv.register_dialect()：delimiter= 注冊分割符；
• csv.DictReader()：按照字典結構讀取數據；*

Excel，pandas 模塊（參考 C10）

• pandas.read_excel()：讀取文件；
• pandas.to_excel()：寫入文件；
• pandas.set_option()：設置屬性值；
• pandas.DataFrame()：表格結構；

MySQL，MySQLdb 模塊，torndb 模塊

• db=torndb.Connection(host,database,user,password)：建立數據庫鏈接；
• db.insert(SQL),db.insertmany(SQL)：向數據庫中插入單行數據，插入多行數據；
• db.query(SQL)：從數據庫讀取數據；

PostgreSQL，psycopg2 模塊

MongoDB，pymongo 模塊

ElasticSearch，elasticsearch 模塊

C08. 用 Python 解決統計問題

• pandas 模塊許多函數發生了改變；在 Python 3.7 下 read_excel() 運行有問題；統計都沒辦法測試了。

描述性統計

• 均值：
• 中位數：
• 方差：
• 標準差：

數據可視化

• 基本函數：
  • plot()
  • show()
  • figure()
  • title()
  • xlabel()
  • ylabel()
  • legend()
• 圖形：
  • 折線圖：
  • 散點圖：
  • 柱狀圖：bar()
  • 餅圖：pie()

C09. 爬蟲入門

request 模塊

• HTTP 協議：
• 獲取 HTML 內容：

Xpath 模塊

• 解析 HTML 內容：
• 這個模塊已經沒有匹配 Python3.7 的版本了，放棄這個學習。

C10. 數據科學的第三方庫

Numpy 模塊

• ndarray:
  • 創建：
    • arange()
    • linspace()：度量等寬
    • random.random()：隨機數
  • 屬性：
    • ndim：數組的維度；
    • shape：數組的形狀；
    • dtype.name：數組中數據的類型；
    • itemsize：數組類型占用的內存空間大小；
    • size：數組中元素個數；
  • 創建特定數組：
    • zeros()：全零矩陣；
    • ones()：全 1 矩陣；
    • empty()：隨機的小值組成的矩陣；
• 基本運算：數組運算是基于元素計算的
  • 矩陣乘法：dot()
  • 迭代：與列表類似，直接迭代按行取數，flat() 可以把數組攤平為一維數組
  • 變形：resize() 原地修改數組；reshape() 輸出一個變形后的數組，原數組不變；
  • 堆疊：hstack() 行數相同，水平堆疊；vstack() 列數相同，垂直堆疊；
• 高級運算
  • transpose()：轉置；
  • linalg.inv()：取逆；
  • eye()：單位陣；
  • trace()：取跡；
  • linalg.solve()：解線性方程；
  • linalg.eig()：解特征方程；

從這里開始，先棄了，這本書適合了解了以后，再來根據作者的實踐角度查遺補缺。

Pandas 模塊

Scikit-Learn 模塊

C11. 圖數據分析

圖論基礎

NetworkX 模塊

利用 NetworkX 進行圖分析

C12. 大數據工具

Hadoop

Spark

轉載于:https://www.cnblogs.com/zhuyx/p/10557911.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《Python 数据科学实践指南》读书笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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