excel和python数据处理哪个好？

一、excel和python数据处理哪个好？

python，因为python能够处理大量的数据，而你让excel去处理同样的大量数据，可能excel直接崩溃。其次excel需要人工操作，少量数据时可以轻易解决，但量大的时候呢？这时候人工的耗费就非常高了，python可以直接交给机器来处理。所以选择python

二、大数据处理为什么要用python？

大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。

网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。

不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。

数据处理

万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程?

如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。

Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。

Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的Pylearn2，是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有Pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。

对了，还有iPython，这个工具如此有用，以至于差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。

为什么是Python

正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。

对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。

对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。

对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证;和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码;和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。

三、python可视化数据处理如何分模块？

Python的数据可视化，主要分为两个模块，第一个模块是画点图和画线图，第二个模块是画面图，这两个模块都用到了plotly模块。

四、使用python进行txt文本的读取和数据处理？

1、首先打开Pycharm，新建工程。在路径中定义自己的工程名称。这样就建立了一个python工程，我们就可以利用pycharm这个编译器方便地管理python程序，从而顺利地进行我们的项目了。

2、我将工程文件存在了一个叫做pycharm的文件夹下，然后右键点击右边的文件数，新建文件，此时一定要选择python file，然后为python程序命名。这里我将程序命名为experiment.py。下一步就是在新建的．py文件中填写程序啦。

3、使用python进行txt文档的处理，首先第一步就是打开文件。但是在这之前，我们需要使用一些python的工具包来帮助我们队数据进行操作。我们可以再菜单栏中找到file-setting，然后在Project一栏中找到我们的项目所能够使用的python库，也可以在这里添加我们需要的库文件。

4、然后在文档读取时，由于这里处理的是数字，所以我们调用Numpy库进行文档信息的存储。如果需要绘图，也可以调用matplotlib。在文档读取之前，也需要定义两个空的矩阵存储数据，文档名称使用字符串存储。

5、之后我们可以使用with open语句打开文件，这种打开方式的好处在于我们之后不需要进行close操作。在文档信息读取过程中，我们使用循环语句，检测每一行的信息并存储到之前定义的矩阵中，如果读取到空的数据，那就结束文档的读取。

6、最后，我们就已经得到了文档中所有的数据。可以使用print命令打印相应的信息，也可以进一步处理，比如数据的复制，数据顺序的打乱等。python读取文档数据并转化为numpy矩阵是信息和数据处理的基础，在此基础上我们可以使用python进行更多的工作，利用好python这一工具，我们的学习生活会轻松很多。

五、学python买什么书？

如果你刚开始学习Python，可以考虑购买以下书籍：1.《Python编程从入门到实践》 - 作者：Eric Matthes这本书适合初学者，其中包含了许多实际项目的练习，帮助你快速上手Python编程。2.《Python核心编程》 - 作者：Wesley J. Chun这本书是一本比较全面的Python教程，适合掌握一定基础知识后深入学习Python编程的人。3.《Python语言及其应用》 - 作者：刘亮、萧胜这本书从实际应用的角度介绍了Python的基本语法和常用模块，适合想要快速学习Python并应用于实践的人。除了以上推荐的书籍，还可以根据自己的学习目标和兴趣选择其他适合的Python教材。同时，可以通过在线资源如官方文档、教程、视频等来扩展自己的知识。

六、python自学看什么书？

Python 是一种非常受欢迎的编程语言，有很多优秀的自学教材和书籍可以选择。以下是一些适合初学者的 Python 自学书籍：

1. 《Python编程：从入门到实践》

这本书是一本适合初学者的 Python 自学教材，其中包含了大量实际例子和项目，可以帮助读者快速掌握 Python 编程基础和实践技巧。

2. 《Python核心编程》

这本书是一本全面介绍 Python 编程语言的书籍，适合那些想要深入学习 Python 的读者。书中涵盖了 Python 的基础语法、高级特性和常用库等内容。

3. 《Python高级编程》

这本书适合已经掌握 Python 基础知识的读者，介绍了 Python 的高级特性和编程技巧，包括函数式编程、元编程、并发编程等内容。

4. 《Python数据科学手册》

这本书适合那些想要学习如何使用 Python 进行数据分析和科学计算的读者。书中包含了大量的数据分析案例和实例，介绍了 Python 中常用的数据科学库和工具。

以上是一些适合初学者的 Python 自学书籍，读者可以根据自己的需要和兴趣选择适合自己的书籍。

七、自学python看什么书？

以下是几本比较适合入门python的书籍：

《Python学习手册》(A Byte of Python)：入门python的绝佳Tutorial，从书的目录便可以了解到作者Swaroop C H清晰的行文思路，以及对python高超的驾驭能力。

《Python核心编程》：这本书可谓Python版《代码大全》，从Python的基本数据类型，到各种控制流、函数、模块等，都有详细的介绍。

《Python编程快速上手》：这本书可以说是国内介绍python入门的标杆，从python的基本语法，到python的高级特性，作者都有涉及，而且通过丰富的例子，使得原本枯燥的python学习变得更加有趣。

《Python数据科学手册》：这本书可谓python数据科学的集大成之作，从数据预处理到数据分析，以及数据可视化等，都有详细的介绍，适合有一定编程背景，希望用python工具做数据分析、操作、可视化等数据研究工作的人阅读。

《代码大全》：虽然是一本计算机书籍，但是它所介绍的内容并不是编程语言本身，而是计算机程序设计本身，因此，这本书也是一本很好的入门python的书籍。

八、python与其他数据处理应用的优劣势比较？

Python 是一种广泛使用的高级编程语言，在数据处理方面具有许多优势，以下是一些与其他数据处理应用的优劣势比较：

1. 数据处理速度：在处理大量数据时，Python 的速度可能不如 C++或 Java 等编译型语言快。但是，Python 可以使用一些库（如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn 等）来加速数据处理。

2. 编程效率：Python 是一种高级编程语言，具有简洁的语法和丰富的库，使得编写数据处理代码更加容易和高效。相比之下，其他编程语言可能需要更多的代码来完成相同的任务。

3. 数据可视化：Python 有许多强大的数据可视化库，如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等，可以轻松地创建各种类型的数据可视化图表。其他编程语言可能需要更多的努力来实现相同的功能。

4. 机器学习：Python 是机器学习领域中最流行的编程语言之一，拥有许多强大的机器学习库，如 Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等。其他编程语言可能需要更多的代码来实现相同的功能。

5. 可扩展性：Python 可以与其他编程语言集成，例如 C++和 Java，可以扩展其功能和性能。其他编程语言可能不具有相同的可扩展性。

总的来说，Python 在数据处理方面具有许多优势，特别是在数据分析、机器学习和数据可视化方面。但是，在处理大量数据或需要高性能时，可能需要考虑其他编程语言。

九、Python API与JSON交互——简化数据处理过程

引言

Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理各种任务。其API（应用程序编程接口）功能允许我们与其他应用程序进行交互，获取和处理数据。

JSON（JavaScript对象表示法）是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于Web开发和API通信中。它具有易读、易写以及易解析的特点，被广泛支持和使用。

使用Python API与JSON交互的方法

1. 使用内置的json模块

Python提供了一个内置的json模块，可用于处理JSON数据。使用该模块可以实现JSON数据的解析、序列化和操作。

首先，我们需要导入json模块，然后使用其提供的函数来转换JSON数据和Python对象之间的相互转换。例如，我们可以使用json.loads()函数将JSON字符串转换为Python对象，而json.dumps()函数则可以将Python对象转换为JSON字符串。

下面是一个示例代码，演示了如何使用json模块解析JSON数据并访问其中的信息：

import json

# JSON字符串
json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'

# 将JSON字符串转换为Python对象
data = json.loads(json_str)

# 访问数据
name = data['name']
age = data['age']
city = data['city']

# 打印结果
print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")
    

2. 使用第三方库进行处理

除了内置的json模块外，还有许多第三方的Python库可用于更方便地处理JSON数据。其中，requests库是一个常用的HTTP库，可以与API进行交互，并方便地处理JSON数据。

首先，我们需要使用pip命令安装requests库：pip install requests。

然后，我们可以使用requests库发送HTTP请求获取JSON数据，并使用response.json()方法将响应内容转换为Python对象。

下面是一个示例代码，演示了如何使用requests库获取并解析JSON数据：

import requests

# 发送GET请求
response = requests.get('e.com/data')

# 将响应内容转换为Python对象
data = response.json()

# 访问数据
name = data['name']
age = data['age']
city = data['city']

# 打印结果
print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")
    

结论

使用Python API与JSON进行交互，可以简化数据处理的过程。无论是使用内置的json模块还是第三方库，我们都可以通过一些简单的代码来解析、序列化和操作JSON数据。这使得我们能够更轻松地处理从API获取的数据，并将其用于各种应用程序和项目中。

感谢阅读

感谢您阅读本文，希望您能从中获得有关Python API与JSON交互的实用知识。无论是处理API数据，还是在Web开发中使用JSON，这些技巧都可以帮助您更高效地完成任务。

十、python字节码相关的书？

python的书很多 , 但是好书不多, 经过我这么多年的python学习,我总结出了一个python学习的读书路线: python简明教程: 让你大体上了解一下python, 最好是能够独立完成最后一个练习项目之后再看别 的书; python学习手册, python基础教程,python核心编程, 这三本书都是讲基础的, 但是都有不足又相互补充 , 我建议你随便挑一本开始看, 当看到某个地方有些不明白的时候, 去看看另外两本书里对应的章节, 有的时候你会恍然大悟的; 下面就看你的想法了, 如果想去学web开发, 其实这时候就可以去学django了, 可以去看在线版的the django book; 如果觉得自己基础还不足的话, 可以看看python cookbook, python标准库实例, 还有python网络编程都挺好的, 如果想做gui开发的话也有很多方向, 推荐pyqt 看完这些书, 你的知识储备绝对没有问题了, 下来就看你自己的想法了, python是一个强大而简洁的语言, 只有想不到, 没有做不到~~~ 最后, 祝学习愉快~~