python三大经典书？

一、python三大经典书？

Python三大经典书籍如下：

《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》，豆瓣评分9.1，被广大IT网友誉为“入门最好，没有之一”的编程入门行业典范。适合没有任何编程基础的人学习，手把手式教学，不涉及Python高级知识，语言通俗易懂。

本书分基础篇和实战篇两部分，基础篇内容详尽不枯燥，实战篇案例新颖有趣味。

《Python编程-从入门到实践》，用贴近工作实战案例，夯实Python基础。这是一套以解决实际工作问题，提高工作效率为切入口的Python实战教程。

本书被读者誉为“趣味性十足的Python教程”。专门为想提高工作效率的白领人士提供的Python办公自动化教程。不必纠结于代码优雅不优雅、是否耗费CPU、是否有更好的实现方式等专业程序员需要考虑的问题。比如，你现在需要给1000多个文件重命名，没有足够的时间从头开始学习，有现成的实现案例吗？本书包含了81个实现案例，包括在一个文件或多个文件中搜索文本；创建、更新、移动和重命名文件和文件夹；搜索网页和下载的在线内容；拆分、合并PDF文件；抓取Web端信息；读取、写入、更新Excel电子表格；复制、粘贴、裁剪图像，为图像添加logo等。

《Python极客项目编程》，用“极客”的眼光看待Python的世界，Python可实现的功能太多，这本书提供了富有想象力的Python项目，拓展你的视野，完成从小白到大神的进化。Python是一种强大的编程语言，容易学习而且充满乐趣。但掌握了基本知识后，接下来做什么？本书包含了一组富有想象力的编程项目，它们将引导你用Python来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象，并与Arduino和树莓派这样的硬件进行交互。你将学习使用常见的Python工具和库，如numpy、matplotlib和pygame等。

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二、python与vba处理数据的区别？

现有一个 csv文件，包含'CNUM'和'COMPANY'两列，数据里包含空行，且有内容重复的行数据。

要求：

1)去掉空行；

2)重复行数据只保留一行有效数据；

3)修改'COMPANY'列的名称为'Company_New‘；

4)并在其后增加六列，分别为'C_col',‘D_col',‘E_col',‘F_col',‘G_col',‘H_col'。

一，使用 python Pandas来处理： import pandas as pd

import numpy as np

from pandas import DataFrame,Series

def deal_with_data(filepath,newpath):

file_obj=open(filepath)

df=pd.read_csv(file_obj) # 读取csv文件，创建 DataFrame

df=df.reindex(columns=['CNUM','COMPANY','C_col','D_col','E_col','F_col','G_col','H_col'],fill_value=None) # 重新指定列索引

df.rename(columns={'COMPANY':'Company_New'}, inplace = True) # 修改列名

df=df.dropna(axis=0,how='all') # 去除 NAN 即文件中的空行

df['CNUM'] = df['CNUM'].astype('int32') # 将 CNUM 列的数据类型指定为 int32

df = df.drop_duplicates(subset=['CNUM', 'Company_New'], keep='first') # 去除重复行

df.to_csv(newpath,index=False,encoding='GBK')

file_obj.close()

if __name__=='__main__':

file_path=r'C:\Users\12078\Desktop\python\CNUM_COMPANY.csv'

file_save_path=r'C:\Users\12078\Desktop\python\CNUM_COMPANY_OUTPUT.csv'

deal_with_data(file_path,file_save_path)

二，使用 VBA来处理： Option Base 1

Option Explicit

Sub main()

On Error GoTo error_handling

Dim wb As Workbook

Dim wb_out As Workbook

Dim sht As Worksheet

Dim sht_out As Worksheet

Dim rng As Range

Dim usedrows As Byte

Dim usedrows_out As Byte

Dim dict_cnum_company As Object

Dim str_file_path As String

Dim str_new_file_path As String

'assign values to variables:

str_file_path = "C:\Users\12078\Desktop\Python\CNUM_COMPANY.csv"

str_new_file_path = "C:\Users\12078\Desktop\Python\CNUM_COMPANY_OUTPUT.csv"

Set wb = checkAndAttachWorkbook(str_file_path)

Set sht = wb.Worksheets("CNUM_COMPANY")

Set wb_out = Workbooks.Add

wb_out.SaveAs str_new_file_path, xlCSV 'create a csv file

Set sht_out = wb_out.Worksheets("CNUM_COMPANY_OUTPUT")

Set dict_cnum_company = CreateObject("Scripting.Dictionary")

usedrows = WorksheetFunction.Max(getLastValidRow(sht, "A"), getLastValidRow(sht, "B"))

'rename the header 'COMPANY' to 'Company_New',remove blank & duplicate lines/rows.

Dim cnum_company As String

cnum_company = ""

For Each rng In sht.Range("A1", "A" & usedrows)

If VBA.Trim(rng.Offset(0, 1).Value) = "COMPANY" Then

rng.Offset(0, 1).Value = "Company_New"

End If

cnum_company = rng.Value & "-" & rng.Offset(0, 1).Value

If VBA.Trim(cnum_company) <> "-" And Not dict_cnum_company.Exists(rng.Value & "-" & rng.Offset(0, 1).Value) Then

dict_cnum_company.Add rng.Value & "-" & rng.Offset(0, 1).Value, ""

End If

Next rng

'loop the keys of dict split the keyes by '-' into cnum array and company array.

Dim index_dict As Byte

Dim arr_cnum()

Dim arr_Company()

For index_dict = 0 To UBound(dict_cnum_company.keys)

ReDim Preserve arr_cnum(1 To UBound(dict_cnum_company.keys) + 1)

ReDim Preserve arr_Company(1 To UBound(dict_cnum_company.keys) + 1)

arr_cnum(index_dict + 1) = Split(dict_cnum_company.keys()(index_dict), "-")(0)

arr_Company(index_dict + 1) = Split(dict_cnum_company.keys()(index_dict), "-")(1)

Debug.Print index_dict

Next

'assigns the value of the arrays to the celles.

sht_out.Range("A1", "A" & UBound(arr_cnum)) = Application.WorksheetFunction.Transpose(arr_cnum)

sht_out.Range("B1", "B" & UBound(arr_Company)) = Application.WorksheetFunction.Transpose(arr_Company)

'add 6 columns to output csv file:

Dim arr_columns() As Variant

arr_columns = Array("C_col", "D_col", "E_col", "F_col", "G_col", "H_col") '

sht_out.Range("C1:H1") = arr_columns

Call checkAndCloseWorkbook(str_file_path, False)

Call checkAndCloseWorkbook(str_new_file_path, True)

Exit Sub

error_handling:

Call checkAndCloseWorkbook(str_file_path, False)

Call checkAndCloseWorkbook(str_new_file_path, False)

End Sub

' 辅助函数：

'Get last row of Column N in a Worksheet

Function getLastValidRow(in_ws As Worksheet, in_col As String)

getLastValidRow = in_ws.Cells(in_ws.Rows.count, in_col).End(xlUp).Row

End Function

Function checkAndAttachWorkbook(in_wb_path As String) As Workbook

Dim wb As Workbook

Dim mywb As String

mywb = in_wb_path

For Each wb In Workbooks

If LCase(wb.FullName) = LCase(mywb) Then

Set checkAndAttachWorkbook = wb

Exit Function

End If

Next

Set wb = Workbooks.Open(in_wb_path, UpdateLinks:=0)

Set checkAndAttachWorkbook = wb

End Function

Function checkAndCloseWorkbook(in_wb_path As String, in_saved As Boolean)

Dim wb As Workbook

Dim mywb As String

mywb = in_wb_path

For Each wb In Workbooks

If LCase(wb.FullName) = LCase(mywb) Then

wb.Close savechanges:=in_saved

Exit Function

End If

Next

End Function

三，输出结果：

两种方法输出结果相同：

四，比较总结：

Python pandas 内置了大量处理数据的方法，我们不需要重复造轮子，用起来很方便，代码简洁的多。

Excel VBA 处理这个需求，使用了 数组，字典等数据结构(实际需求中，数据量往往很大，所以一些地方没有直接使用遍历单元格的方法)，以及处理字符串，数组和字典的很多方法，对文件的操作也很复杂，一旦出错，调试起来比python也较困难，代码已经尽量优化，但还是远比 Python要多。

三、python的模块之间与模块之间怎么调用数据？

可以定义一个全局表文件，用于模块间传递，也可以直接导入模块书记，但是易发生冲突

四、python数据挖掘与分析需要哪些数学知识？

如果说数学知识的话，个人认为高等数学、线性代数、概率论与数理统计、统计学、凸优化（运筹学）这些数学知识都要有吧，这些数学知识在数据挖掘、机器学习理论中都涉及的非常多

五、python爬虫可视化界面怎么与数据连接？

python爬虫可视化界面与数据连接那么首先是需要将数据从网站上爬取下来，需要使用到的是request模块进行数据的抓取，然后利用lxml模块对爬取的数据进行解析得到我们想要的数据，然后将这些数据按照自己的需求功能写入到excel里面或者是数据库里面实现数据的持久化，就达到了跟数据方面的连接。

六、Python与MySQL数据库: 如何在Python中使用MySQL实现数据存储

Python与MySQL数据库: 如何在Python中使用MySQL实现数据存储

Python作为一种简单易学的编程语言，以其强大的数据处理能力和丰富的库支持而备受欢迎。而MySQL作为一种轻量级的关系型数据库管理系统，同样在Web开发和数据存储中占据重要地位。本文将介绍如何在Python中使用MySQL实现数据存储，帮助您更好地利用这两个强大的工具。

首先，我们需要在Python中安装相应的MySQL驱动程序，常用的有MySQL-connector-python和PyMySQL两种。接下来，我们将详细介绍如何使用这两种驱动程序连接MySQL数据库、创建数据库、数据表以及进行数据的增删改查操作。

除此之外，我们还将探讨在实际项目中如何安全地使用Python与MySQL进行数据交互，包括数据的备份与恢复、数据的加密与解密，以及如何避免常见的SQL注入攻击。

最后，本文还将介绍一些常见的Python开发框架（如Django、Flask等）中如何与MySQL数据库进行集成，以及一些常见的最佳实践和性能优化技巧。

通过本文的学习，您将能够全面掌握Python与MySQL数据库的结合应用，为您未来的数据存储和Web开发提供强有力的支持。

感谢您阅读本文，希望可以为您在Python与MySQL数据库应用方面提供帮助。

七、数据科学与大数据技术职业规划书？

数据科学与大数据技术专业职业规划书

一、背景

数据科学与大数据技术是近年来随着大数据的爆发而兴起的一门新兴学科。它涉及到数据挖掘、机器学习、统计学等多个领域，旨在培养能够利用大数据技术解决实际问题的专业人才。

二、目标

本职业规划旨在帮助数据科学与大数据技术专业的学生明确自己的职业目标，提高自身的专业技能和综合素质，为未来的职业发展做好充分准备。

三、计划

学习阶段

（1）深入学习数据科学与大数据技术的基础知识，包括数据挖掘、机器学习、统计学等课程。

（2）参与实际项目，积累实践经验。

（3）参加学术讲座和研讨会，了解行业最新动态。

实习阶段

（1）利用寒暑假时间，参加与数据科学与大数据技术相关的实习项目。

（2）在实习过程中，注重技能提升和个人成长。

（3）与导师和同事保持良好沟通，积累人脉资源。

求职阶段

（1）根据个人兴趣和职业规划，选择合适的岗位。

（2）准备求职材料，积极参加招聘会。

（3）在面试过程中，展现出自己的专业素养和综合素质。

四、评估与调整

（1）定期评估自己的职业规划，检查进度和成果。

（2）根据评估结果，及时调整计划和策略。

（3）不断学习和成长，适应行业发展和市场需求。

五、结语

本职业规划书旨在帮助数据科学与大数据技术专业的学生明确自己的职业目标，提高自身的专业技能和综合素质，为未来的职业发展做好充分准备。在实施过程中，要注重实际效果和反馈，不断调整和完善自己的职业规划。

八、python和hdf 5大数据应用

Python和HDF5大数据应用

介绍

在当今日益数据化的世界中，大数据应用越来越受到关注和重视。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，以及HDF5（Hierarchical Data Format 5）作为一种灵活的数据存储格式，结合起来为大数据应用带来了许多便利。本文将探讨Python和HDF5在大数据应用中的关键作用以及它们的应用场景。

Python在大数据应用中的作用

Python作为一种高级编程语言，在大数据应用中扮演着重要的角色。其简单易懂的语法结构以及丰富的数据处理库使其成为处理大规模数据的理想选择。通过使用Python，开发人员可以快速编写数据处理和分析的代码，实现对海量数据的高效管理和处理。

HDF5在大数据应用中的作用

HDF5是一种用于存储和组织大型和复杂数据集的文件格式。它具有层次化结构，可以存储不同类型的数据，包括数值数据、文本数据、图像数据等。HDF5还支持数据压缩和并行读写操作，适用于处理大规模数据集。在大数据应用中，使用HDF5可以高效地存储和管理海量数据。

Python与HDF5的结合

Python与HDF5的结合为大数据应用提供了强大的工具和资源。Python提供了丰富的数据处理库，例如NumPy、Pandas和Matplotlib，可以与HDF5文件无缝集成，实现对大数据集的处理和分析。通过Python的接口，开发人员可以直接读取、写入和操作HDF5文件，实现数据的快速转换和处理。

大数据应用场景

Python和HDF5在大数据应用中具有广泛的应用场景。一种常见的应用是在科学领域中，用于存储实验数据、模拟结果和科研成果。另外，在工程领域中，Python和HDF5可以用于存储大型工程数据、产品设计信息等。此外，金融、医疗等行业也广泛应用Python和HDF5进行数据管理和分析。

总结

Python和HDF5作为大数据应用中的重要工具，为开发人员提供了丰富的功能和便利的操作接口。它们的结合可以实现高效的数据处理和分析，满足各种领域对大数据管理的需求。随着数据量的不断增加，Python和HDF5将在大数据应用中发挥越来越重要的作用。

九、Python的Flask框架与数据库连接的教程？

flask是一个很简单，也比较优美的单文件python的WEB开发框架。 bootstrap是一个强大的工具箱，我没有用过，不过有时间（这个星期）我会尝试学一下。应该会有很好的体验。

flask教程在它的官网上就有，如果你熟悉python，10分钟就学会了。

连接mysql数据库建议你不要用什么orm, 直接通过mysqllib自己写sql语句，这样更简单。 当然如果你的SQL语句不熟悉，就要找几个例子，学习一下，几分钟就可以了。 python的DBAPI2.0框架很简单就是connect, startcursor，fetchone这几个主要命令。

sqlite3比mysql更简单，connect的时间加上文件名，其余的都和mysql的用法一样。

git管理就需要安装一套环境。在linux下，比如ubuntu，你只需要apt-get 安装就可以。使用方法有些类似CVS。

实现学生管理其实有更简单的办法。只需要安装一套DJANGO，花两天学习一下它的教程。一口气就建成了。直接使用它的admin模块，几乎不用开发就能用。

十、Python与区块链：从公链到数据

Python在区块链中的应用

在当今数字化的世界中，区块链技术作为一种分布式数据库技术，正逐渐成为各行各业关注的焦点。而作为一种强大的编程语言，Python在区块链领域的应用也越来越广泛。

从智能合约到区块链开发工具，再到公链数据的处理，Python都在发挥着重要作用。

公链数据获取与处理

公链是区块链网络中的重要组成部分，而获取和处理公链数据也是区块链开发中非常关键的一环。在这一过程中，Python发挥着重要作用。

Python作为一种简洁、高效的编程语言，拥有丰富的库和模块，使得开发者能够轻松地获取并处理公链数据。无论是针对以太坊、比特币、EOS等主流公链，还是针对新兴的公链项目，Python都提供了丰富的工具和支持。

Python与公链数据分析

除了在公链数据获取方面发挥作用，Python在公链数据分析方面同样扮演着重要角色。通过Python强大的数据处理能力和丰富的数据分析库，开发者能够对公链数据进行深入分析，发现其中的规律和价值。

无论是针对交易数据、区块数据，还是针对链上资产和用户行为，Python都为开发者提供了强大的工具，帮助他们进行全面、深入的公链数据分析。

结语

Python在区块链领域的应用不仅仅局限于公链数据处理和分析，它还涉及到区块链网络的搭建、智能合约的编写等更多领域。作为一名开发者，学习Python并将其应用于区块链领域，将会极大地拓展自己的技术视野，并在这一新兴领域中获得更多的机遇。

感谢您阅读本文，希望通过本文可以更好地了解Python在区块链公链数据处理和分析中的重要作用。