Python语言介绍及其应用

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主要内容

本课程的主要内容为

  • Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点，

  • 利用Pyhton进行科学计算

  • 用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库

    结构化数据（Structured data）

  • 数组、矩阵

  • 表格型数据

  • 通过关键列相互联系的多个表

  • 间隔平均或不平均的时间序列

Python语言介绍及其应用简介

Python语言简介

Python是一种广泛使用的解释型、高级编程、通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。

Python的前世今生

Python的创始人: Guido van Rossum；之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。

Guido van Rossum

诞生于1989年。作者前身也是C++程序员，之前也参加设计了一种叫ABC的教学语言，就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的（相对封闭的开发语言、扩展性、推广性相对不太成功。）。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。

Python的前世今生

最流行的编程语言排行

Python有能运行的伪代码之称，是最适合初学者学习的语言。随着人工智能的爆发，所有人学习Python的热度与日俱增。编程语言在升学中的比重逐渐加大，将要成为高考提分的一大利器。

热度排行
  • 浙江省信息技术课程改革方案出台，Python 确定进入浙江省信息技术高考，从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从 VB 更换为Python。
  • 山东省最新出版的小学信息技术六年级教材也加入了 Python 内容，小学生都开始接触 Python 语言了！！
  • 2018年起，Python 列入全国计算机等级考试

Python编写的著名应用

  • NASA：美国航天局(NASA)1994年起把python作为主要开发语言(使用Python进行数据分析和运算)
  • Google：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发
  • Facebook：大量的基础库均通过Python实现的
  • YouTube：世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的
  • Dropbox：美国最大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载
  • Instagram：美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发
  • 豆瓣：公司几乎所有的业务均是通过Python开发的
  • 知乎：国内最大的问答社区，通过Python开发(国外Quora)

Python语言特点

编程语言主要从以下几个角度为进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言。

解释型编程语言

CPU不能直接认识并执行我们写的语句,它只能认识机器语言(CPU指令集；二进制的形式)；因此我们开发语言的Virtual Machine要将识别的开发语言转换成机器语言让CPU去执行；那么就有两种以下两种方式:

  1. 编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快;
  2. 解释器则是只在执行程序时,才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行,所以运行速度是不如编译后的程序运行的快的.
编译型 解释型
C/C++ Java Script
Go Python
C# Perl

动态类型语言

通常我们所说的动态语言、静态语言是指动态类型语言和静态类型语言。

  1. 动态类型语言：指在运行期间才去做数据类型检查的语言，也就是说，在用动态类型的语言编程时，永远也不用给任何变量指定数据类型，该语言会在你第一次赋值给变量时，在内部将数据类型记录下来。Python是一种典型的动态类型语言。
  2. 静态类型语言：与动态类型语言刚好相反，它的数据类型是在编译其间检查的，也就是说在写程序时要声明所有变量的数据类型，C/C++是静态类型语言的典型代表。

What is Python

Python哲学

Python开发者的哲学是“用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时,如果面临多种选择,Python开发者一般会拒绝花俏的语法,而选择明确没有或者很少有歧义的语法。这些准则被称为“Python格言”。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

  • 优雅：语法简短干练，没有多于的语法结构
  • 明确：对格式进行强制限制；格式整齐划一、优雅美丽
  • 简单：要实现任何一件事情，都应该有一种并且我们认为是最好的一种方式去实现。

Python的优缺点

优点：

  • 简单易学
  • 开发效率高
  • 可移植性
  • 可扩展性
  • 可嵌入性

缺点：

  • 速度慢
  • 代码不能加密
  • 多线程问题

Python应用场景及常用库

Python应用场景

  • Web开发
  • GUI开发
  • 操作系统
  • 科学计算

Python常用库

数据处理、分析和可视化已经成为Python近年来最重要的应用之一。

  1. Numpy库

    NumPy 是 Numerical Python 的简称，是高性能计算和数据分析的基础包。其主要功能如下：

    • ndarray，快速和节省空间的多维数组，提供数组化的算术运算和高级的广播功能。
    • 使用标准数学函数对整个数组的数据进行快速运算，而不需要编写循环。
    • 读取/写入磁盘上的阵列数据和操作存储器映像文件的工具。
    • 线性代数，随机数生成，和傅里叶变换的能力。
    • 集成C，C++，Fortran代码的工具。

  2. SciPy库

    SciPy是一种使用NumPy来做高等数学、信号处理、优化、统计和许多其它科学任务的语言扩展。SciPy是用子模块的形式来组织的，这些子模块涵括了不同科学计算领域的内容。右表对他们进行了总结。

    子模块 描述
    constans 无理和数学常数
    cluster 聚类算法
    fftpack 快速傅立叶变换程序
    integrate 积分和常微分方程求解器
    interpolate 拟合平滑曲线
    io 输入和输出
    linalg 线性代数
    maxentropy 最大熵法
    ndimage N维图像处理
    odr 正交距离回归
    optimize 优化模块
    signal 信号处理
    sparse 稀疏矩阵
    spatial 空间

  3. Pandas库

    Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

  4. Matplitlib库

    atplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。 Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作。

    更多示例，请查看Matplotlib图库

  5. 爬虫类

    • Requests: HTTP for humans，Python基于Apache2 Licensed许可证的人性化HTTP库
    • Beautiful Soup：Beautiful Soup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据。
    • 爬虫做过有趣的事情

  6. Scikit-Learn

    SciKit-Learn是开源的Python机器学习库，它基于Numpy、Scipy和matplotlib，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理。

  7. statsmodels库

    is a Python module that provides classes and functions for the estimation of many different statistical models, as well as for conducting statistical tests, and statistical data exploration.

  8. 更多Python库

    中文版地址：https://github.com/jobbole/awesome-python-cn

如何学习Python

Python安装

此处介绍两种安装python的方式，一种是基本安装，即安装python的基本库，需要第三方库是根据需要安装；第二种方式是集成式一站安装，把常用的python库和工具都安装好。

基本安装

  1. Python官网下载安装程序，选择合适版本进行安装。 安装完成后，此时python只有自带基本库，还需安装第三方库。

  2. 安装第三方库，譬如numpy、pandas等。可以在控制台窗口下通过pip install package命令进行安装。

    1
    2
    pip install numpy
    pip install pandas

    pip是python自带的包管理工具，如果你的python没有pip命令，则需安装：从get-pip.py下载get-pip.py，在命令窗口下运行：

    1
    python get-pip.py

集成环境安装

集成式安装我们采用Anaconda（自称为Solutions for Data Science Practitioners and Enterprise Machine Learning），在其官方下载地址下载合适版本进行安装。

工具

Python语言支持交互式和常用的Python工具有：

  • Ipython：增强型Python shell，支持自动补全

  • Jupyter-notebook：可理解为基于浏览器的Ipython，本课程主要采用的工具。Google chrome浏览器支持较好。

  • Spyder：Anaconda孪生兄弟，集成编辑器和IPython

  • Pycharm专业的集成开发环境，分专业版和社区版以及教育版(ree for students: Professional developer tools from JetBrains，需要edu邮箱)

  • VsCode：Microsoft在2015年4月30日Build 开发者大会上正式宣布的项目：一个运行于 Mac OS X、Windows和 Linux 之上的，针对于编写现代 Web 和云应用的跨平台源代码编辑器，安装Python扩展后支持Python开发。新版支持jupyter-noebook：

    本课程推荐使用欧冠Jupyter-notebook和spyder，有能力的同学可以探索其他工具。

学习资源

教材

  • Python编程从入门到实践，作者:[美]埃里克·马瑟斯（Eric Matthes）出版社:人民邮电出版社出版时间:2016年07月

  • 利用Python进行数据分析，作者: Wes McKinney 出版社: 机械工业出版社，原作名: Python for Data Analysis 译者: 唐学韬

  • 机器学习实战，作者：Peter Harrignton，人民邮电出版社 Machine Learning in Action，译者：李锐、李鹏等

网络资源

Suggestions

  • Coding more， learn more
  • 阅读别人的代码
  • 兴趣是最好的老师

计划

根据进度可能会适当增删

  1. Python入门，6课时
  2. NumPy基础，4课时
  3. Pandas入门，4课时
  4. Padas数据规整化：清理、转换、合并，6课时
  5. 绘图和可视化，4课时
  6. 数据聚合与分组运算，4课时
  7. 时间序列，4课时

参考：

  1. BruceLiu1，Python简介和入门，简书，