1 第一个程序 hello world 在Linux环境下执行 vim hello.py #!/usr/bin/env python #指定解释器 print("hello world") 运行Python程序 Python hello.py 第一行是指定解释器,另一种写法是#!/usr/bin/python,后者限制了Python的位置,如果bin目录下没有Python这个解释器就会有问题,最好的写法是上面的写法. 如果要./hello.py这样执行的话,需要授予755权限,chmo…

本节内容 一.什么是web框架 二.MVC和MTV视图 三.Django基本命令 四.路由配置系统 五.编写视图 六.Template 七.ORM 一.什么是web框架 对于所有的web应用,本质上其实就是一个socket服务端,用户的浏览器就是一个socket客户端 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import socket def handle_request(client): buf = client.recv(1024) client.send("…

Python和PyCharm的安装:学会Python和PyCharm的安装方法 变量和字符串:学会使用变量和字符串的基本用法 函数与控制语句:学会Python循环.判断语句.循环语句和函数的使用 Python数据结构:理解和使用列表.字典.元组和集合 Python文件操作:学习使用Python建立文件并写入数据 Python面向对象:了解Python中类的定义和使用方法 01 Python与PyCharm安装 “工欲善其事,必先利其器”,本节介绍Python环境的安装和Python的集成开发环境…

在我来看,没有必要为了数据分析而去精通Python.我鼓励你使用IPython shell和Jupyter试验示例代码,并学习不同类型.函数和方法的文档.虽然我已尽力让本书内容循序渐进,但读者偶尔仍会碰到没有之前介绍过的内容. 本书大部分内容关注的是基于表格的分析和处理大规模数据集的数据准备工具.为了使用这些工具,必须首先将混乱的数据规整为整洁的表格(或结构化)形式.幸好,Python是一个理想的语言,可以快速整理数据.Python使用得越熟练,越容易准备新数据集以进行分析. 最好在IPytho…

numpy系列import numpya = numpy.array([[1,2], [3,4]])b = numpy.array([[5,6], [7,8]])a*b>>>array([[ 5, 12], [21, 32]])a.dot(b)>>>array([[19, 22], [43, 50]])numpy.dot(a,b)>>>array([[19, 22], [43, 50]])numpy.dot(b,a)>>>array(…

用户在命令行输入的参数可以在sys.argv里面看到,并且是以列表的形式现实的…

作为自己正式接触并应用的第一门编程语言,在Alex和武sir两位大王的要求下,开始了写博客总结的日子.学习编程语言是很有趣的一件事情,但有2点请一定要谨记:1.做人靠自己,码代码也必须靠自己.能不能成为python大牛,靠的是平时逻辑的训练和日复一日的码代码练出来的:2.多总结.多思考.多查阅.实现需求的方式有多种,但总会有另一个办法是更加高效的! 博文内容属于基础篇,实时更新,如有地方写的不好,还请大家批评指正! 大人不华,君子务实! python的语法基础 ''' 1.python的换行缩进…

本篇主要介绍Python中一些基础语法,其中包括:标识符.关键字.常量.变量.表达式.语句.注释.模块和包等内容. 1. 标识符和关键字 1.1 标识符 标识符是变量.常量.函数.属性.类.模块和包等指定的名称,Python语言中标识符的命名规则如下: (1)区分大小写,例Name与name是两个不同的标识符: (2)标识符首字母可以是下划线“_”或字母,但不能是数字: (3)标识符除首字母外的其它字符,可以是下划线“_”.字母和数字: (4)关键字不作为标识符: (5)Python内建函数不能…

本篇笔记基于博主自己的的学习,理解,总结所写.很多东西可能存在误解,不能保证百分之百的正确. 1. 数据表达1.1 常量和变量1.2 数据类型1.2.1 基本数据元素1.2.1.1 数字1.2.1.2 字符串1.2.2 标准数据类型1.2.2.1 列表(方括号)1.2.2.2 元祖(圆括号)1.2.2.3 字典(花括号)1.3 运算符1.3.1 算术运算1.3.2 关系运算1.3.3 逻辑运算1.3.4 赋值运算1.3.5 位运算1.3.6 成员运算1.3.7 身份运算1.4 表达式1.5 返回…

第2章 Python语法基础,IPython和Jupyter Notebooks 当我在2011年和2012年写作本书的第一版时,可用的学习Python数据分析的资源很少.这部分上是一个鸡和蛋的问题:我们现在使用的库,比如pandas.scikit-learn和statsmodels,那时相对来说并不成熟.2017年,数据科学.数据分析和机器学习的资源已经很多,原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家.物理学家和其它研究领域的工作人员.学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了. 因为这本书…