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mitpython

發布時間: 2022-07-22 07:28:00

⑴ 想學python,可以推薦幾本書或者視頻嗎

書:
在線的:《Dive Into Python 中文版》
紙質的:《Python學習手冊》(第4版) 《Python Cookbook 中文版》(第一版 for python2)《Python Cookbook 中文版》 (第2版 for python3)《Python編程
視頻:
網易雲課堂 MIT的Python語言視頻課程:
http://study.163.com/plan/planIntroction.htm?id=1222079#/planDetail

⑵ 哪有python視頻教程

【033】Python(喵喵教程)網路網盤免費資源在線學習

鏈接: https://pan..com/s/1ZS20DsOp-_70wVD9NNxGow

提取碼: 1ek8

【033】Python(喵喵教程) 量化金融項目 北京15期就業班

python課件 python開發工具 python基礎班 Python3爬蟲課程資料代碼.zip

1-4 項目飛機大戰 1-3 面向對象 1-2 python基礎 1-1 Linux基礎 14-vi編輯器 13-ubuntu軟體安裝 12-打包壓縮 11-其他命令

⑶ 為什麼說Python可能是最受歡迎的編程語言

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python,才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言,Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力,在Python互動式環境中,執行import this,
讀一讀Python之禪,你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力,和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同,Python的軟體包增長速度一直比較穩定,同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻,但正是因為這個要求,才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼,證明了這一點。

對於運維工程師而言,Python的最大優勢在於,幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大,但畢竟語法不夠優雅,寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell,做一些復雜的任務,對運維人員來說,是一次解放。

對於數據科學家而言,Python簡單又不失強大。和C/C++相比,不用做很多的底層工作,可以快速進行
模型驗證;和Java相比,Python語法簡潔,表達能力強,同樣的工作只需要1/3代碼;和Matlab,Octave相比,Python的工程成熟
度更高。不止一個編程大牛表達過,Python是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為
Python能夠讓人學到編程最重要的東西——如何解決問題.

⑷ MIT計算機公開課的python是什麼版本的啊它的界面和我下載的python完全不一樣。

你提供的信息不全,有兩種可能:

1、可能使用的是集成開發環境,這樣就無從判斷版本了。(如圖上面部分,我使用的是eclipseSDK,是看不出版本的);

2、可能使用的是PythonGUI,你注意看他新開窗口時最上面的幾行字,有版本提示(如圖下面部分,可以看出是2.6版本。)

⑸ 為什麼說Python是大數據全棧式開發語言

就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用,只要會Python,就可以實現一個完整的大數據處理平台。

雲基礎設施

這年頭,不支持雲平台,不支持海量數據,不支持動態伸縮,根本不敢說自己是做大數據的,頂多也就敢跟人說是做商業智能(BI)。

雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStack

,就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack,在剛推出時大肆強調自己是Java寫的,比Python有優勢。結果,搬石砸腳,2015年
初,CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會,CloudStack眼看著就要壽終正寢。

如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲,用公有雲,不論是AWS,GCE,Azure,還是阿里雲,青雲,在都提供了Python SDK,其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK,而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。

提到基礎設施搭建,不得不提Hadoop,在今天,Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快,已經不再作為大數據處理的首選,但
是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java,沒有官方提供Python支持,不過有很多第
三方庫封裝了Hadoop的API介面(pydoop,hadoopy等等)。

Hadoop MapRece的替代者,是號稱快上100倍的 Spark ,其開發語言是Scala,但是提供了Scala,Java,Python的開發介面,想要討好那麼多用Python開發的數據科學家,不支持Python,真是說不過去。HDFS的替代品,比如GlusterFS, Ceph 等,都是直接提供Python支持。Yarn的替代者, Mesos 是C++實現,除C++外,提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有個中文名字,叫做 開發自運維 。互聯網時代,只有能夠快速試驗新想法,並在第一時間,安全、可靠的交付業務價值,才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署,以及系統度量等技術實踐,是互聯網時代必不可少的。

自動化構建是因應用而易的,如果是Python應用,因為有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在,自動化構建非常簡單。而且,因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器,所以用Python做自動化,不需要系統預
安裝什麼軟體。

自動化測試方面,基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架,而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者,Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。

自動化配置管理工具,老牌的如Chef和Puppet,是Ruby開發,目前仍保持著強勁的勢頭。不過,新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化,受到越來越多開發這的歡迎,已經開始給前輩們製造了不少的壓力。

在系統監控與度量方面,傳統的Nagios逐漸沒落,新貴如 Sensu 大受好評,雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配,這些都不是直接通過Python實現的,不過Python要接入這些工具,並不困難。

除了上述這些工具,基於Python,提供完整DevOps功能的PaaS平台,如 Cloudify 和 Deis ,雖未成氣候,但已經得到大量關注。

網路爬蟲

大數據的數據從哪裡來?除了部分企業有能力自己產生大量的數據,大部分時候,是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。

網路爬蟲是Python的傳統強勢領域,最流行的爬蟲框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能夠獨當一面的類庫。

不過,網路爬蟲並不僅僅是打開網頁,解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作,常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取,傳統的
線程池方式資源浪費比較大,線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程( Coroutine )操作,基於此發展起來很多並發庫,如Gevent,Eventlet,還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持,網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。

抓取下來的數據,需要做分詞處理,Python在這方面也不遜色,著名的自然語言處理程序包NLTK,還有專門做中文分詞的Jieba,都是做分詞的利器。

數據處理

萬事俱備,只欠東風。這東風,就是數據處理演算法。從統計理論,到數據挖掘,機器學習,再到最近幾年提出來的深度學習理論,數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程?

如果是在理論研究領域,R語言也許是最受數據科學家歡迎的,但是R語言的問題也很明顯,因為是統計學家們創建了R語言,所以其語法略顯怪異。而且
R語言要想實現大規模分布式系統,還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗,演算法確定之後,再翻譯成工程語言。

Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同,Python本身就是一門工程性語言,數據科學家用Python實現的演算法,可以直
接用在產品中,這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛,Spark為了討好數據科學家,對這兩種語言
提供了非常好的支持。

Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy,給其他高級演算法打了非常好的基礎,matploglib讓
Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法,基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ,是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速,實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然,還有 Pandas ,一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫,其DataFrame的設計借鑒自R語言,後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。

對了,還有 iPython ,這個工具如此有用,以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境,能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下,iPython運行在命令行,可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人,這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果;如果對方沒有運行環境,還可以直接轉換成HTML或者PDF。

為什麼是Python

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python,才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言,Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力,在Python互動式環境中,執行 import this

,讀一讀Python之禪,你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力,和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同,Python的軟體包增長速度一直比較穩定,同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻,但正是因為這個要求,才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼,證明了這一點。

對於運維工程師而言,Python的最大優勢在於,幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大,但畢竟語法不夠優雅,寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell,做一些復雜的任務,對運維人員來說,是一次解放。

對於數據科學家而言,Python簡單又不失強大。和C/C++相比,不用做很多的底層工作,可以快速進行模型驗證;和Java相比,Python語法簡
潔,表達能力強,同樣的工作只需要1/3代碼;和Matlab,Octave相比,Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過,Python
是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——
如何解決問題。

⑹ python是什麼樣的編程語言

python是什麼編程的高級語言?
Python是一種面相對象、解釋型的計算機程序語言,並已成為學習數據科學、虛擬現實和人工智慧的首選編程語言,其設計哲學是「優雅」,「明確」,「簡單」。易上手,及時反饋的特點成了很多入門編程世界的首選。同時Python也是一種相當高級的語言,擁有豐富和強大的第三庫,可引用各種模塊並很輕松的連接在一起。眾多社交網站如Reddit, 豆瓣,知乎,Dropbox, YouTube,果殼等都是由Python完成。

最初對python的印象是在紀錄片《互聯網之子》中Aaron Swartz從MIT的圖書館截取的那些文件資料用的程序就是用python寫的,當時對python心生盪漾,但很快就灰飛煙滅,因為沒有後續聯接和交集。

個把月前我看到一個python基礎班,當時還不知道Python是什麼樣的編程語言(即使到現在也還不完全了解Python具體可以做啥),從哪裡來要去哪裡,完全不了解的情況下按了報名鍵。我自認為的優點是盡力為自己的行為買單,且只能是默默的,不可讓一時沖動太聲張,也不能恬不知恥的說那是epiphany,而是盡量去探詢已成事實的一二。

培訓班不上課,沒有講義和資料,只分配任務和引導卡片,剛開始也會心有戚戚焉,在白紙上亂畫我還得知道怎麼握筆呢,可是在鍵盤上亂敲肯定不會有驚喜,錯誤提示都看不懂,別說去修Bug。程序裝了卸,卸了裝,操作也是胡亂使用添加,電腦最終無法忍受這樣的主就自動癱瘓裝死,只得我重裝系統又如獲新生,也算如實貫徹了打小的信念「生命在於折騰」。厚著臉皮長大的人是天生被上帝眷顧著的,基本不會心生『不好意思』的念頭,不懂就問同學嘛!一個不行換另一個,哪怕被認為問了「愚蠢」的問題。匍匐著向前,只要方向對了,那也是進步吧!

就像學外語著得把身處周圍的環境變數調整過來,讓自己置身在那個世界中去感受和徜徉,身上細胞的張合大小,呼吸的進出頻率也慢慢跟上節奏。除了Python本家,編譯程序(Windows上我使用Atom, MAC使用TextWrangler)和運行終端(Windows PowerShell 或Terminal)外,接觸最多的就是 Github, Google 還有新歡Markdown (MOU)。

——-Github 是世界上最大的代碼存放網站和開源社區,副名是:最大的同性交友網站,因其界面設計很容易對號入座。盡管那原是Geek的天地,如今越來越多的其他門派弟子也加入其中,大家都帶著靈敏的嗅覺,看哪好就往裡鑽。他是協作項目最好的實現平台,支持異地,不同電腦的項目更新,特別是不同動作之前的區別和個別動靜的比較清晰可見,操作人性化。很多人在上面寫書,協作翻譯,項目管理、設計資料庫、科研項目數據及個人簡歷都放上面,還有人把自己的健身記錄也放上面。據說有公司招聘還需要看應聘者的github賬號。最最重要的是一切都是免費,只要你想。(盡管有收費的,那是針對個別私人想要數據保密的公司)。之前在別處看到github這個詞就當是熟悉的陌生人,熟悉「github"這6個字母組成的單詞,但完全不知道那是什麼樣的世界。現只是輕輕推移了那扇門,門縫里漏出的光都覺足夠耀眼並思忖著想探尋更多。

-——Google 本不需要多提,原來也是每天在使用。可Google貌似與Python有真感情,每次搜索打Python開頭的關鍵字,出來的第一條結果往往就是正確答案且出自Google自家,比Python的官方文件還顯情真意切。

-——Markdown 人稱寫作神奇,是我刻意關注並想收入囊中的工具,想讓她陪伴著我寫下去,目前還有待開發。

如他程序Python基本命令零容錯,標點符號,大小字母,縮進都有嚴格的規定,更別提邏輯關系,循環迭代,有一處不對就報錯。對小白來說修Bug的時間會比寫程序的時間還長,修復一個bug,報出新的bug已經算是一種進步了。在編程時,若習慣了這些嚴苛的標准到不是非常難,錯一次磕一下頭,同一個錯多犯幾次,就多磕幾次,即使擦破頭皮反正不至於亡命天涯,總歸能牢記於心。當從程序世界抽離自己回到現實世界,真感覺對待其他事是不是太隨意了。至少我打這些文字的時候根本沒注意「的」和「地」的區別,逗號和句號看心情而定,習慣了新段落前不空兩格。工作中仔細的程度沒法用尺衡量,也不會有程序直接報錯,免不了能略就略,可以將就過去就不願多費心思,短期可能沒有意外,總歸長久不了,埋下的地基是作為將來向上的支撐。自從學習編程以來,已開始反思,雖還沒改進多少,可像顆釘子被扎著總覺不適,不時提醒自己。

作為一門高級語言,靈活性和包容性對第三方庫有著無限的吸引力。據說C++用200行命令,Java的40行而Python只需20行可實現同樣的功能。雖然基本命令的嚴苛像個固執的老學究,但若掌握了要領,成了武林高手,各種技巧靈活運用,自由發揮,蓋世武功盡情發揮。只要有本事,任你翻雲覆雨,去到『風所到達的地方』。

Python的一大特點是代碼只在命令運行時才會被檢查執行,即使隱藏了錯誤,若沒運行到,永遠發現不了。很像身體或任何世間體制內的事,大家只關心呵護眼見為實,真實的隱藏只被激發時才被注意到。為了掃清後顧之憂,我們使用『及時反饋』策略,就是碼幾行程序,馬上print出來,看效果如何,而不是等敲完所有的程序,才發現一團亂麻卻不知如何進行手術。這是平時學習很好借鑒的地方,走一段路得停一下檢查是不是在正確的道上,一方面可及時調整姿態,重要的是用小小的可見成果作為的漫漫前方道路的鼓勵。
如果我的回答對您有所幫助,記得點亮採納哦,謝謝啦!

⑺ 零編程基礎去看MIT的計算機導論(python)會有多大收獲

收獲超大,強烈推薦。順帶學了py,到時候你就是有基礎的人了666…

⑻ 為什麼說 Python 是大數據全棧式開發語言

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python,才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言,Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力,在Python互動式環境中,執行import this,
讀一讀Python之禪,你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力,和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同,Python的軟體包增長速度一直比較穩定,同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻,但正是因為這個要求,才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼,證明了這一點。

對於運維工程師而言,Python的最大優勢在於,幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大,但畢竟語法不夠優雅,寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell,做一些復雜的任務,對運維人員來說,是一次解放。

對於數據科學家而言,Python簡單又不失強大。和C/C++相比,不用做很多的底層工作,可以快速進行
模型驗證;和Java相比,Python語法簡潔,表達能力強,同樣的工作只需要1/3代碼;和Matlab,Octave相比,Python的工程成熟
度更高。不止一個編程大牛表達過,Python是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為
Python能夠讓人學到編程最重要的東西——如何解決問題。

⑼ python能做什麼

系統編程:提供API(Application Programming Interface應用程序編程介面),能方便進行系統維護和管理,Linux下標志性語言之一,是很多系統管理員理想的編程工具。
圖形處理:有PIL、Tkinter等圖形庫支持,能方便進行圖形處理。
數學處理:NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。
文本處理:python提供的re模塊能支持正則表達式,還提供SGML,XML分析模塊,許多程序員利用python進行XML程序的開發。
資料庫編程:程序員可通過遵循Python DB-API(資料庫應用程序編程介面)規范的模塊與Microsoft SQL Server,Oracle,Sybase,DB2,MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊,提供了一個完整的SQL環境。
網路編程:提供豐富的模塊支持sockets編程,能方便快速地開發分布式應用程序。很多大規模軟體開發計劃例如Zope,Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。
Web編程:應用的開發語言,支持最新的XML技術。
多媒體應用:Python的PyOpenGL模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」,能進行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體。
pymo引擎:PYMO全稱為python memories off,是一款運行於Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系統上的AVG游戲引擎。因其基於python2.0平台開發,並且適用於創建秋之回憶(memories off)風格的AVG游戲,故命名為PYMO。
黑客編程:python有一個hack的庫,內置了你熟悉的或不熟悉的函數,但是缺少成就感。
著名應用:Pylons-Web應用框架
Zope- 應用伺服器
Plone- 內容管理系統
Django- 鼓勵快速開發的Web應用框架
Uliweb- 國人開發的輕量級Web框架
TurboGears- 另一個Web應用快速開發框架
Twisted--Python的網路應用程序框架
Python Wikipedia Robot Framework- MediaWiki的機器人程序
MoinMoinWiki- Python寫成的Wiki程序
flask- Python 微Web框架
Webpy- Python 微Web框架
Bottle- Python 微Web框架
EVE- 網路游戲EVE大量使用Python進行開發
Reddit - 社交分享網站
Dropbox - 文件分享服務
Pylons - Web應用框架
TurboGears - 另一個Web應用快速開發框架
Fabric - 用於管理成百上千台Linux主機的程序庫
Trac - 使用Python編寫的BUG管理系統
Mailman - 使用Python編寫的郵件列表軟體
Mezzanine - 基於Django編寫的內容管理系統系統
Blender - 以C與Python開發的開源3D繪圖軟體

⑽ 為什麼從事大數據行業,一定要學習Python

你好,這主要是因為Python在處理大數據方面有著得天獨厚的優勢。
以後您如果再遇到類似的問題,可以按照下面的思路去解決:
1、發現問題:往往生活在世界中,時時刻刻都處在這各種各樣的矛盾中,當某些矛盾放映到意識中時,個體才發現他是個問題,並要求設法去解決它。這就是發現問題的階段。從問題的解決的階段性看,這是第一階段,是解決問題的前提。
2、分析問題:要解決所發現的問題,必須明確問題的性質,也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面,他們之間有什麼關系,以明確所要解決的問題要達到什麼結果,所必須具備的條件、其間的關系和已具有哪些條件,從而找出重要的矛盾、關鍵矛盾之所在。
3、提出假設:在分析問題的基礎上,提出解決問題的假設,即可採用的解決方案,其中包括採取什麼原則和具體的途徑和方法,但所有這些往往不是簡單現成的,而且有多種多樣的可能。但提出假設是問題解決的關鍵階段,正確的假設引導問題順利得到解決,不正確不恰當的假設則使問題的解決走彎路或導向歧途。
4、校驗假設:假設只是提出n種可能解決方案,還不能保證問題必定能獲得解決,所以問題解決的最後一步是對假設進行檢驗。不論哪種檢驗如果未能獲得預期結果,必須重新另提出假設再進行檢驗,直至獲得正確結果,問題才算解決。

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