數據狂人58219
python之所以火是因為人工智能的發展，個人整理學習經驗僅供參考！
感覺有本書你學的差不多了就基本具備了一名合格的python編程工程師,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。
第 1章 從數學建模到人工智能
希望對你有幫助！！！
TD905
學Python要怎麼開始入門？對於初學者，當然要從Python語法基礎開始入門，然後學習Python數據分析三大件：Numpy、pandas和matplotlib，接著建議學習一些Python爬蟲基礎，最後學習Python機器學習。當然，Python的應用領域非常廣泛，除了數據分析/挖掘、機器學習，還有Web開發、爬蟲及遊戲開發等。
下面給出一些建議。
Python基礎
Python是一門編程語言，首先要從Python的語法基礎開始學習或者入門，Python基礎需要學習的知識點如下圖所示。
Python數據分析
Python在數據分析領域應用比較廣泛，對於數據分析來說，最常用到三個庫：Numpy、pandas和matplotlib，需要學習的知識點如下圖所示。
說明：上圖中的數據接口、數據探索及預處理常用方法大多都屬於pandas庫。
Python爬蟲<strong>
作為數據分析師有時候也可能需要做數據採集等，所以寫有必要學一些Python爬蟲的知識，同時也能夠鞏固之前學習的Python基礎，Python爬蟲需要學習的知識點如下圖所示。
說明：以上列出來的僅僅是入門而已，要想成為真正的Python爬蟲工程師，還有很多東西需要學習，更需要去實際工作中去歷練。
Python機器學習
無論是數據分析/挖掘，還是人工智能（AI），都需要用到機器學習，所以Python機器學習很重要，需要掌握的知識點如下圖所示。
當然，對於機器學習來說，Python只是一個工具而已，最重要的是數學原理，機器學習需要用到的數據知識其實沒有我們想象的那麼深。
Python Web開發
如果想從事Web開發，還需要學習Python Web開發，當然目前用Java Web的更多，實際的Web開發基本都是前後端分離的，每個人只負責自己最擅長的那一塊，比如做Web前端的負責切圖、頁面製作等，Web後端開發人員，負責後端功能的開發等。
這裡說的Python Web開發指後端開發，需要掌握數據庫技術、常用的Python Web框架，如Django、Flask等，還有一些Linux技術等。
回答完畢，歡迎關注【數據科學吧】，分享數據科學相關的知識。
數據科學吧
本回答是根據眾多自學的經驗和python大牛整理出來的最佳學習路徑。希望新入門python的小夥伴能夠仔細參考。
一、學習python的基礎知識
知識點：
- 計算機組成原理：計算機組成部分、操作系統分類、B/S和C/S架構、理解軟件與硬件的區別
- Python變量以及開發環境：字符串、數字、字典、列表、元祖等
- 流程控制語句：程序的執行順序，順序執行、循環執行、選擇執行
- 函數：定義函數、調用函數、函數的嵌套、遞歸函數
- 文件的基本操作：文件的打開、編輯、關閉
- 面向對象編程：類對象、實例對象、定義類、實例化對象
- 異常處理：學會捕捉異常、自定義異常
- 模塊和包：理解模塊和包的概念並學會使用
- 飛機大戰遊戲製作：自己獨立完成飛機大戰遊戲
二、對python有初步的瞭解以後找到職業路徑
對python的基礎知識有一些瞭解以後，我們應該看看未來的發展。是前端還是爬蟲還是數據還是人工智能。只有找到自己以後的發展才能知道現在的重點學習的在哪裡。比如要是學人工智能，有關前端的內容就可以粗略的看看就好了。
三、對應職業成長路徑圖的學習路線
仔細看上面職業路徑的那個圖，下面有對應的學習線路。上面這個是python的學習各個階段包含的知識點內容。說一個比較重點的。我認為知道未來的發展途徑是很重要的事情。你只有清楚的知道以後要做什麼，才能知道當下該學什麼。
四、每個階段學完後的技能掌握
這個話說前面，很多朋友在學python的時候，學著學著發現根本不知道自己在學的是什麼。而且學完了以後發現所學的能實現什麼都是不清楚的。所以我們在開始學習各個階段之前，先了解本階段需要完成的小項目，然後就是看下圖。瞭解每一個階段的市場價值或者是每一個階段需要掌握的技能：
總結：
按照上面的學習順序，希望大家都可以找到針對自己有效率的學習方法。關於上面的學習路徑圖，大家有需要每個知識點配套視頻資料的。都可以私信我，找我要。
傳智播客
前面的都是大神，我就從我的實際情況來說說。我之前沒接觸過編程，現在30歲。為了工作方便，我開始學PYTHON。
首先，你要明白Python能做什麼？
1.爬蟲
2.效率化工具
3.分析工具
4.AI
等等....
用我舉例：我做自媒體，需要大量素材，所以我開始學PY。我用PY寫了可以自動更新需要UP主的最新視頻，並且可以快幾倍的速度下載這些視頻。
但我感覺，PYTHON現在的火熱很多時候是培訓班吹出來的。PY最多隻能當成一個輔助工具，運行速度及門檻低都制約它進一步發展。當然學到狠精的大神另說了
乾貨，如何選擇教程？
每天花2~3個小時，2~3周左右，就學會基本的爬蟲，製作簡單需要的工具。
我是以這樣的順序學的：
1：《Python編程：從入門到實踐》入門神書，根著書中內容過一遍
2：《黑馬600集入門教程-從入門到精通》 在B站看了很多教程，這個講得最好也最細。課程連貫，深入淺出，600集老師竟然零出錯！
3：一般到了這步，有了一定的基礎，可以自己找需要的教程了，比如爬蟲。這時再上手就非常快了。
4：深入學習：《老男孩的-Python入門到項目實戰篇》。雖然講得都是基礎，但很多是從底層把原理講一遍。
5：學完這些，後續就看個人的發展方向了。
總結：對於你的問題，我認為先基礎-仿寫爬蟲-仿寫數據分析-回過頭來再看看基礎部分。會對你學習PY大有裨益！
PYTHON對入門編程非常有益。它能非常高效的寫出各種你需要的軟件，但如果你決定以編程為生，建議再學其它主流的編程。
創意控
既然是毫無基礎，那就簡單介紹一下吧，python的入門其實只需要掌握幾個關鍵點就行，新手要先學會安裝環境、瞭解數據結構、函數這些東西，再配合實操進行實踐，基本就可以入門了。
提示！！文章內容較長，大約需要半個小時，可以先收藏再慢慢看，目錄如下：
一、瞭解環境
二、瞭解數據結構
三、瞭解基本函數
四、瞭解Nuypm計算包
——————正文警告！！——————
一、環境Python的編寫環境，用Anaconda足矣。Anaconda是專業的數據科學計算環境，已經集成絕大部分包和工具，不需要多餘的安裝和調試。
Python版本建議3.0以上，不要選擇2.7的版本，否則你會被無盡的中文編碼問題困擾。
Anaconda在官網下載，選擇最新版本，約400MB。
完成安裝後，Win版本會多出幾個程序，Mac版本只有一個Navigator導航。數據分析最常用的程序叫Jupyter，以前被稱為IPython Notebook，是一個交互式的筆記本，能快速創建程序，支持實時代碼、可視化和Markdown語言。
點擊Jupyter進入，它會自動創建一個本地環境localhost。
點擊界面右上角的new，創建一個python文件。
開始你的Python
界面上部是工具欄，編輯撤回運行等，下面是快捷操作，大家以後會熟悉的。頁面正中便是腳本執行的地方，我們輸入自己第一行代碼吧：
（我就不用hello world）灰色框是輸入程序的地方，回車是換行，shift+回車執行灰色區域的代碼，它的結果會直接在下面空白處出現。這就是Jupyter交互式的強大地方，將Python腳本分成片段式運行，尤其適合數據分析的摸索調整工作。
這裡的print叫函數，和excel的函數同理，是程序執行的主體，負責將輸入轉化成輸出（函數留在下一篇細講）。這裡將hello qinlu這段文字輸出。新手可能會奇怪為什麼要加引號，這種用引號括起來的文字在程序中叫字符串。
Python是一門計算機語言，它的邏輯和自然語言不一樣，編程語言的目的是執行任務，所以它不能有歧義。為了規避各種歧義，人們創造了語法規則，只有正確的語法，才能被轉換成CPU執行的機器碼。
先了解Python語法中的數據類型。計算機最開始只被用於數值運算，後來被賦予了各種豐富的數據類型。
上面兩個是小學生都會的四則運算，在計算機語言中可沒有那麼簡單。它涉及了兩個數值類型，整數int和浮點數float。整數和浮點數在計算機內部存儲的方式是不同的，我們不用知道具體原理，明確一點，整數運算是永遠精確的，浮點運算則可能有誤差。
兩種數據類型也可以互換，通過int函數和float函數。
有了數值，必然有文本，程序中叫字符串，用英文引號括起來表示。單引號和雙引號沒有區別，所以"qinlu"和'qinlu'是等價的，引號是邊界，輸出的時候不會包含它。當字符串內本身包含引號時，也不影響使用。
需要注意的是，不論單引號還是雙引號，一旦混用很容易出現錯誤。因為程序並不知道它是字符串的邊界還是符號。
解決方法有兩種，一種是使用三引號，三引號代表整體引用，而且包含換行。第二種是引號前面加\\，它是轉義字符，表示這個引號就是單純的字符。
三引號也可以用來註釋，通常是大段的文字解釋，如果一句話，我們更習慣用#，#後面的內容均不會作為程序執行。
時間是特殊的數值類型，它將結合datetime模塊講解。
還有兩個常見的數據類型，布爾值和空值。布爾值是邏輯判斷值，只有True和False。
布爾值在IF語句和數據清洗中經常使用，利用其過濾。布爾值能和布爾值運算，不過這裡是and、not、or作為運算符，Ttue and True = True，False and True = False，False and False = False，not True = False，True or False = True等。
空值是一個特殊的值，表示為None，None不等於0，0具有數學意義而None沒有，None更多表示該值缺失。
整數，浮點數，字符串，布爾值，空值就是Python常見的數據類型。Python3對中文的支持比較友好，所以大家可以用中文作為字符串試一下print。
數據類型構成了變量的基礎，變量可以是任意的數據類型。想要用變量，必須先賦予變量一個值，這個過程叫賦值。
我首先給a賦予了一個整數值1，然後改變它為字符串abc，變量在Python中沒有固定的數值類型，這是Python最大的優點，所以它在數據分析中很靈活。這也是它被稱為動態語言的原因，相對應的叫靜態語言。
Python是大小寫敏感的語言，所以a和A是有區別的，這點請牢記。另外變量名儘可能使用英文，不要拼音，英文的可讀性是優於拼音的。
變量有兩種拼寫風格，一種叫駝峰，一種叫下劃線，以用戶ID為例。駝峰命名法為userId，以一串英文詞語user和id組成變量，第一個詞語的首字母小寫，第二個詞語開始的首字母均大寫。下劃線命名法為user_id，全部小寫，用_分割單詞。
一個變量的值可以被賦予另外一個變量，如果b變量之前有另外一個值，那麼會被1覆蓋。呈從上而下的執行關係。
初看a = a + 1好像有邏輯問題，其實這涉及到了程序執行的先後順序，程序是先計算a+1的值得到2，然後將其賦予(覆蓋)了a。等號右邊的計算先於左邊，這是從右到左的邏輯關係。
有變量，自然有常量，常量是固定不變的量，可是在Python中沒有真正意義的常量，一切皆可變，它更多是習慣上的叫法，即一旦賦值，就不再改變了。
Python的基礎數學運算符號有+,-,*,/,//,%。前面四個就是加減乘除，其中除法的結果一定是浮點數。後面兩個符號是除法的特殊形式，//代表除法中取整數，%代表除法中取餘數。
到這裡，新手部分已經講解完成。再來講講數據結構。
二、數據結構Python一共有三大數據結構，它是Python進行數據分析的基礎，分別是tuple元組，list數組以及dict字典。本文通過這三者的學習，打下數據分析的基礎。
1、數組
數組是一個有序的集合，他用方括號表示。
num就是一個典型的數組。數組不限定其中的數據類型，可以是整數也可以是字符串，或者是混合型。
數組可以直接用特定的函數，函數名和Excel相近。
sum是求和，len則是統計數組中的元素個數。
上述列舉的函數是數組內整體元素的應用，如果我只想針對單一的元素呢？比如查找，這裡就要用到數組的特性，索引。索引和SQL中的索引差不多，都是用來指示數據所在位置的邏輯指針。數組的索引便是元素所在的序列位置。
注意，索引位置是從0開始算起，這是編程語言的默認特色了。num[0]指數組的第一個元素，num[1]指數組的第二個元素。
我們用len()計算出了數組元素個數是5，那麼它最後一個元素的索引是4。若是數組內的元素特別多呢？此時查找數組最後一位的元素會有點麻煩。Python有一個簡易的方法，可以用負數表示，意為從最後一個數字計算索引。
這裡的num[4]等價於num[-1]，num[-2]則指倒數第二個的元素。
再來一個新問題，如何一次性選擇多個元素？例如篩選出數組前三個元素。在Python中，用：表示範圍。
num[0:3]篩選了前三個元素，方括號左邊是閉區間，右邊是開區間，所以這裡是num[0]，num[1]和num[2]，並不包含num[3]。這個方法叫做切片。
上述是索引的特殊用法，[0:]表示從第0個索引開始，直到最後一個元素。[:3]表示從第一個元素開始，直到第3個索引。
負數當然也有特殊用法。[-1:]表示從最後一個元素開始，因為它已經是最後一個元素了，所以只返回它本身。[:-1]表示從第一個元素開始到最後一個元素。num[-2:-1]和num[-3:-1]大同小異。
數組的增刪查
我們已經瞭解數組的基本概念，不過仍舊停留在查找，它不涉及數據的變化。工作中，更多需要操縱數組，對數組的元素進行添加，刪除，更改。
數組通過insert函數插入，函數的第一個參數表示插入的索引位置，第二個表示插入的值。
另外一種方式是append，直接在數組末尾添加上元素。它在之後講到迭代和循環時應用較多。
如果要刪除特定位置的元素，用pop函數。如果函數沒有選擇數值，默認刪除最後一個元素，如果有，則刪除數值對應索引的元素。
更改元素不需要用到函數，直接選取元素重新賦值即可。
到這裡，數組增刪改查已經講完，但這只是一維數組，一維數組之上還有多維數組。如果現在有一份數據是關於學生信息，一共有三個學生，要求包含學生的姓名，年齡，和性別，應該怎麼用數組表示呢？
有兩種思路，一種是用三個一維數組分別表示學生的姓名，年齡和性別。
學生屬性被拆分成多個數組，利用索引來表示其信息，這裡的索引有些類似SQL的主鍵，通過索引查找到信息。但是這種方法並不直觀，實際應用會比較麻煩，更好的方法是表示成多維數組。
所謂多維數組，是數組內再嵌套數組，圖中表示的是一個寬度為3，高度為3的二維數組。此時student[0]返回的是數組而不是單一值。這種方法將學生信息合併在一起，比第一個案例更容易使用。
如果想選擇第一個學生的性別，應該怎麼辦呢？很簡單，後面再加一個索引即可。
現在嘗試快速創建一個多維數組。
[0]*3將快速生成3個元素值為0的數組，這是一種快捷操作，而[row]*4則將其擴展成二維數據，因為是4，所以是3*4的結構。
這裡有一個注意點，當我們想更改多維數組中的某一個元素而不是數組時，這種方式會錯誤。
按照正常的想法，martix[1][0]將會改變第二個數組中的第一個值為1，但是結果是所有數組的第一個值都變成1。這是因為在matrix = [row] * 4操作中，只是創建3個指向row的引用，可以簡單理解成四個數組是一體的。一旦其中一個改變，所有的都會變。
比較穩妥的方式是直接定義多維數組，或者用循環間接定義。多維數組是一個挺重要的概念，它也能直接表示成矩陣，是後續很多算法和分析的基礎（不過在pandas中，它是另外一種形式了）。
2、元組
tuple叫做元組，它和數組非常相似，不過用圓括號表示。但是它最大的特點是不能修改。
當我們想要修改時就會報錯。
而選擇和數組沒有差異。
元組可以作為簡化版的數組，因為它不可更改的特性，很多時候可以作為常量使用，防止被篡改。這樣會更安全。
3、字典
字典dict全稱dictionary，以鍵值對key-value的形式存儲。所謂鍵值，就是將key作為索引存儲。用大括號表示。
圖中的'qinlu'是key，18是value值。key是唯一的，value可以對應各種數據類型。key-value的原理不妨想象成查找字典，拼音是key，對應的文字是value（當然字典的拼音不唯一）。
字典和數組的差異在於，因為字典以key的形式存儲和查找，所以它的查詢速度非常快，畢竟翻字典的時候你只要知道拼音就能快速定位了。對dict數據結構，10個key和10萬個key在查找對應的value時速度沒有太大差別。
這種查找方式的缺點是佔用內存大。數組則相反，查找速度隨著元素的增加逐漸下降，這個過程想象成程序在一頁頁的翻一本沒有拼音的字典，直到找到內容。數組的優點是佔用的內存空間小。
所以數組和字典的優缺點相反，dict是空間換時間，list是時間換空間，這是編程中一個比較重要的概念。實際中，數據分析師的工作不太涉及工程化，選用數組或者字典沒有太嚴苛的限制。
細心的讀者可能已經發現，字典定義時我的輸入順序是qinlu，lulu，qinqin，而打印出來是lulu，qinlu，qinqin，順序變了。這是因為定義時key的順序和放在內存的key順序沒有關係，key-value通過hash算法互相確定，甚至不同Python版本的哈希算法也不同。這一點應用中要避免出錯。
既然字典通過key-value對匹配查找，那麼它自然不能不用數組的數值索引，它只能通過key值。
如果key不存在，會報錯。通過in方法，可以返回True或False，避免報錯。
dict和list一樣，直接通過賦值更改value
能不能更改key的名字？不能，key一旦確定，就無法再修改，好比字典定好後，你能修改字的拼音麼？
dict中刪除key和list一樣，通過pop函數。增加key則是直接賦予一個新的鍵值對。
dict的keys和values兩個函數直接輸出所有的key值和value值。如果要轉換成數組，則再外面嵌套一個list函數
items函數，將key-value對變成tuple形式，以數組的方式輸出。
字典可以通過嵌套應用更復雜的數據格式，和NoSQL與JSON差不多。
基礎的數據類型差不多了，更多函數應用大家可以網上自行查閱文檔，這塊掌握了，在數據清洗過程中將會非常高效，尤其是讀取Excel數據時。當然不要求滾瓜爛熟，因為後面將學習更加強大的Numpy和Pandas。
三、基本函數1. 函數是什麼
函數（Functions）是指可重複使用的程序片段。它們允許你為某個代碼塊賦予名字，允許你通過這一特殊的名字在你的程序任何地方來運行代碼塊，並可重複任何次數。這就是所謂的調用（Calling）函數。
在 Python 中，函數可以通過關鍵字 def 來定義。這一關鍵字後跟一個函數的標識符名稱，再跟一對圓括號，其中可以包括一些變量的名稱，再以冒號結尾，結束這一行。隨後而來的語句塊是函數的一部分。
在定義函數時給定的名稱稱作“形參”（Parameters），在調用函數時你所提供給函數的值稱作“實參”（Arguments）。
2. 調用函數
要調用一個函數，需要知道函數的名稱和參數。函數的參數只是輸入到函數之中，以便我們可以傳遞不同的值給它，並獲得相應的結果。
Python 內置的常用函數包括數據類型轉換函數，比如int()函數可以把其他數據類型轉換為整數。用input()讀取用戶的輸入：
因為input()返回的數據類型是str，str不能直接和整數比較，必須先把str轉換成整數。Python 提供了int()函數來完成這件事情：
函數名其實就是指向一個函數對象的引用，完全可以把函數名賦給一個變量，相當於給這個函數起了一個“別名”：
如果函數調用出錯，一定要學會看錯誤信息。
3.定義函數
在 Python 中，定義一個函數要使用def語句，依次寫出函數名、括號、括號中的參數和冒號:，然後，在縮進塊中編寫函數體，函數的返回值用return語句返回。
在 Python 交互環境中定義函數時，注意 Python 會出現...的提示。函數定義結束後需要按兩次回車重新回到>>>提示符下：
如果你已經把my_abs()的函數定義保存為abstest.py文件了，那麼，可以在該文件的當前目錄下啟動Python 解釋器，用from abstest import my_abs來導入my_abs()函數，注意abstest是文件名（不含.py擴展名）。
定義一個什麼事也不做的空函數，可以用pass語句：
pass語句什麼都不做，實際上它可以用作為佔位符，比如現在還沒想好怎麼寫函數的代碼，就可以先放一個pass，讓代碼能運行起來。
pass還可以用在其他語句裡，比如：
缺少了pass，代碼運行就會有語法錯誤。
數據類型檢查可以用內置函數isinstance()實現。
Python 的函數返回多值其實就是返回一個tuple；Python 函數返回的是單一值時，返回值仍然是一個tuple。但是，在語法上，返回一個tuple可以省略括號，而多個變量可以同時接收一個tuple，按位置賦給對應的值。函數可以同時返回多個值，但其實就是一個tuple。
函數執行完畢也沒有return語句時，自動return None。
4.函數的參數
Python 的函數定義非常簡單，但靈活度卻非常大。除了正常定義的必選參數外，還可以使用默認參數、可變參數和關鍵字參數，使得函數定義出來的接口，不但能處理複雜的參數，還可以簡化調用者的代碼。
4.1 位置參數：
power(x, n)函數有兩個參數：x和n，這兩個參數都是位置參數，調用函數時，傳入的兩個值按照位置順序依次賦給參數x和n。
4.2 默認參數：
對於一些函數來說，你可能為希望使一些參數可選並使用默認的值，以避免用戶不想為他們提供值的情況。默認參數值可以有效幫助解決這一情況。你可以通過在函數定義時附加一個賦值運算符=來為參數指定默認參數值。要注意到，默認參數值應該是常數。更確切地說，默認參數值應該是不可變的。
n = 2 是默認參數
定義默認參數要牢記一點：默認參數必須指向不變對象。且只有那些位於參數列表末尾的參數才能被賦予默認參數值，意即在函數的參數列表中擁有默認參數值的參數不能位於沒有默認參數值的參數之前。
4.3 可變參數：
有時你可能想定義的函數里面能夠有任意數量的變量，也就是參數數量是可變的，這可以通過使用星號來實現。即傳入的參數個數是可變的。
我們聲明一個諸如 *param 的星號參數時，從此處開始直到結束的所有位置參數（Positional Arguments）都將被收集並彙集成一個稱為param的元組（Tuple）。
類似地，當我們聲明一個諸如 **param 的雙星號參數時，從此處開始直至結束的所有關鍵字參數都將被收集並彙集成一個名為 param 的字典（Dictionary）。
4.4 關鍵字參數：
如果你有一些具有許多參數的函數，而你又希望只對其中的一些進行指定，那麼你可以通過命名它們來給這些參數賦值——這就是關鍵字參數（Keyword Arguments）——我們使用命名（關鍵字）而非位置來指定函數中的參數。
關鍵字參數允許你傳入 0 個或任意個含參數名的參數，這些關鍵字參數在函數內部自動組裝為一個dict。
舉個例子，擴展函數的功能。試想你正在做一個用戶註冊的功能，除了用戶名和年齡是必填項外，其他都是可選項，利用關鍵字參數來定義這個函數就能滿足註冊的需求。
和可變參數類似，也可以先組裝出一個dict，然後，把該dict轉換為關鍵字參數傳進去：
4.5 命名關鍵字參數：
如果要限制關鍵字參數的名字，就可以用命名關鍵字參數，例如，只接收city和job作為關鍵字參數。這種方式定義函數並調用：
和關鍵字參數**kw不同，命名關鍵字參數需要一個特殊分隔符*，*後面的參數被視為命名關鍵字參數。
命名關鍵字參數必須傳入參數名，這和位置參數不同。如果沒有傳入參數名，調用將報錯。
使用命名關鍵字參數時，要特別注意，如果沒有可變參數，就必須加一個*作為特殊分隔符。如果缺少*，Python 解釋器將無法識別位置參數和命名關鍵字參數，即缺少 *，city和job被視為位置參數。
4.6 參數組合：
在 Python 中定義函數，可以用必選參數、默認參數、可變參數、關鍵字參數和命名關鍵字參數，這 5 種參數都可以組合使用。
但是參數定義的順序必須是：必選參數、默認參數、可變參數、命名關鍵字參數和關鍵字參數。雖然可以組合多達 5 種參數，但不要同時使用太多的組合，否則函數接口的可理解性很差。
通過一個tuple和dict，你也可以調用函數：
對於任意函數，都可以通過類似func(*args, **kw)的形式調用它，無論它的參數是如何定義的。
5. 遞歸函數
如果一個函數在內部調用自身本身，這個函數就是遞歸函數。理論上，所有的遞歸函數都可以寫成循環的方式，但循環的邏輯不如遞歸清晰。
使用遞歸函數需要注意防止棧溢出。在計算機中，函數調用是通過棧（stack）這種數據結構實現的，每當進入一個函數調用，棧就會加一層棧幀，每當函數返回，棧就會減一層棧幀。由於棧的大小不是無限的，所以，遞歸調用的次數過多，會導致棧溢出。
通過下面的代碼可以查看你的電腦最大算到多少：
解決遞歸調用棧溢出的方法是通過尾遞歸優化，事實上尾遞歸和循環的效果是一樣的，所以，把循環看成是一種特殊的尾遞歸函數也是可以的。
尾遞歸是指，在函數返回的時候，調用自身本身，並且，return語句不能包含表達式。這樣，編譯器或者解釋器就可以把尾遞歸做優化，使遞歸本身無論調用多少次，都只佔用一個棧幀，不會出現棧溢出的情況。
要改成尾遞歸方式，需要多一點代碼，主要是要把每一步的乘積傳入到遞歸函數中。Python 標準的解釋器沒有針對尾遞歸做優化，任何遞歸函數都存在棧溢出的問題
四、瞭解Mumpy包Python數據分析絕對繞不過的四個包是numpy、scipy、pandas還有matplotlib。
numPy是Python數值計算最重要的基礎包，大多數提供科學計算的包都是用numPy的數組作為構建基礎。專門用來處理矩陣，它的運算效率比列表更高效。
1、NumPy 的 ndarray：多維數組對象
numpy的數據結構是n維的數組對象，叫做ndarray。可以用這種數組對整塊數據執行一些數學運算，其語法跟標量元素之間的運算一樣。
創建並操作多維數組：
"/>這裡沒寫 np.float64 只寫了 float，但是NumPy會將 Python 類型映射到等價的dtype上。
數組的dtype的另一個用法：
"/>u4(unit32)：無符號的 32 位（4個字節）整型。
調用astype無論如何都會創建出一個新的數組（原始數據的一份拷貝）。
浮點數只能表示近似的分數值，在複雜計算中可能會積累一些浮點錯誤，因此比較操作只在一定小數位以內有效。
4、數組和標量之間的運算
數組：可對數據執行批量運算（不用編寫循環即可）。這通常叫做矢量化(vectorization)。
- 大小相等的數組之間，它們之間任何的算術運算都會應用到元素級（每個元素都做這個運算了），數組與標量的算術運算也是。
- 不同大小的數組之間的運算叫做廣播(broadcasting)。
5、索引和切片
數據不會被複制，任何修改都直接改了原數組。
如果僅是要一份副本，則用 .copy()。
對二維數組單個元素的索引：
這兩種方式等價。
若arr2d[2]，則輸出的是一維數組[7,8,9]。
2*2*3的數組（2組2行3列）：
6、布爾型索引
需要先引入：from numpy.random import randn
或將代碼改成：data = np.random.randn(7, 4)
布爾型數組的長度必須跟被索引的軸長度一致。每個名字對應 data 數組一行。
對條件進行否定的兩種方式：
組合應用多個布爾條件，可使用&、|等布爾算術運算符
通過布爾型索引選取數組中的數組，將總是創建數據的副本，即使返回一模一樣的數組也是一樣。
通過布爾型數組設置值：
通過一維布爾數組設置整行或列的值：
7、花式索引
指利用整數數組進行索引。
np.empty((8,4))
Return a new array of given shape and type, without initializing entries.
for i in range(8):
arr[i] = i
Return an object that produces a sequence of integers from start (inclusive)
to stop (exclusive) by step
為了以特定順序選取行的子集，只需傳入一個用於指定順序的整數列表或 ndarray，使用負數索引會從末尾開始選取行（最後一行是 -1）。
一次傳入多個索引組，返回一個一維數組：
取整列的兩種方法，相當於給列排了順序：
花式索引跟切片不一樣，總是將數據複製到新數組中。
數組轉置和軸對換
轉置返回的是源數據的視圖，不進行任何複製操作。數組有 transpose 方法，還有一個 T 屬性來完成轉置：
8、高維數組
Transpose 要一個軸編號：
"/> arr是 2 組 2 行 4 列的數組，transpose的參數表示shape的形狀，對於這個例子來說，即2[0]、2[1]、4[2]，transpose(1,0,2)轉置後變為2[1]、2[0]、4[2]，看起來仍是 2 組 2 行 4 列的形狀，但數組內的元素經過轉換後索引已經改變，也要遵循（1，0，2）的順序。如轉置前的數組arr[0,1,0]索引值為 4，轉置後的數組arr'[1,0,0]，索引值才為 4。其它同理。
ndarray 的 swapaxes 方法接受一對軸編號且返回源數據的視圖：
"/>
np.meshgrid函數接受兩個一維數組，併產生兩個二維矩陣（對應於兩個數組中所有的（x, y）對。
將條件邏輯表述為數組運算
np.wherea函數是三元表達式x if condition else y的矢量化版本。
np.where的第二個和第三個參數不必是數組，傳遞給where的數組大小可以不相等，甚至可以是標量值。在數據分析工作中，where通常用於根據另一個數組而產生一個新的數組。
用where表述出更復雜的邏輯：（where的嵌套）
"/>10、排序
多維數組可以在任何一個軸向上進行排序，只需將軸編號傳給sort：
頂級方法np.sort返回的數組已排序的副本，就地排序則會修改數組。
唯一化以及其他的集合邏輯
np.unique找出數組中的唯一值並返回已排序的結果
np.in1d用於測試一個數組的值在另一個數組的情況。
帆軟軟件
前言
在思考如何入門Python之前，我希望大家都能漸進式地去思考這樣一問題：你用Python做什麼？當你思考清楚這樣一個問題後，那麼在以後學習Python的過程中，你才會更有動力和效率。下面分享下我入門Python語言的經歷，希望對小夥伴們有所幫助。
入門
在學習Python之前，我也是一枚不懂Python的小白。為了搞定Python語言，也是足足下了苦功夫，到處查找相關Python書籍。然而市面上大部分Python書籍都是屬於那種幹扁扁，讀了幾頁就沒了讓人繼續讀下去的慾望。直到找到了《Python編程：從入門到實踐》這本書籍。
本書內容循序漸進，即使對於沒有編程知識的小夥伴，讀下去也不會有太大難度。與此同時，本書還將理論與實踐很好地結合在一起，是一本難得的Python入門書籍，所以推薦給大家。
跟著這本書的實踐，大家基本上就能自己動手編寫Python代碼了。但一本入門書也不可能涵蓋Python語言的方方面面，所以大家在以後Python的學習過程中，肯定還會遇到其他問題。當遇到這種情況的時候，又該如何處理呢？
此時，我們可以查閱Python的官方文檔。在Python官方文檔裡邊，詳細講解了每個函數的使用方法。所以，今後大家在遇到Python語言相關問題的時候，可以手動去Python官方文檔裡邊查閱，以增加對Python語言進一步的認識。
總結
最後，在這裡做個簡短入門Python的總結：第一：閱讀並實踐《Python編程：從入門到實踐》；第二：選擇性地讀一讀Python官方文檔。這樣當你以後遇到關於Python語言再大的難題，你也都能很好地去解決它。如果喜歡我的文章，歡迎大家評論轉發！
關注我，不定期分享好玩科技知識，一起體會探索科技的那份獨有思考和樂趣。
drinkingcode
入行數據分析並沒有固定的途徑和模式。我的一個朋友是因為寫作論文需要數據和數據處理，又不想通過中介處理論文所需的數據，便開始從爬蟲入手。當時在選擇Java、R、python等工具的的過程中，朋友搜索發現數據分析會比較契合今後職業規劃的方向，從R和python兩者入手。R在可視化方面比較優勢，然而python爬蟲上佔優勢。從此，便開始了一段python學習之路。
從你的問題出發，你的經歷跟他差不多。其實，我們學習一門語言或者工具，最大的動力來自於興趣和目的。我們將從三個方面來講。
第一、數據分析的全局觀
我們把數據分析分為如下階段以及需要掌握的知識：
1.數據階段：數據的獲取和數據的存儲，需要學習的內容包括了python爬蟲、Excel、SQL、MySQL、MongoDB等
2.數據處理：數據的分析和挖掘，還有數據的建模和分析，包括了Python、R、建模和統計知識等（當然，根據需要還會學習SPSS、Hadoop、spark等工具）
3.數據成果：數據的可視化、數據報告，包括了R語言的可視化生成報告，Python等其他的工具。
第二、數據分析中的Python
然後，接下來我們再來看python需要掌握的知識：
1.python的基礎編程知識：Python的代碼、變量和字符串、函數、數據結構、定義類等方面的知識
2.python web：Python Django
3.python
爬蟲：需要學習使用一些爬蟲的包4.python的庫：python的庫種類很多，說幾個重點的。
pandas：用於數據操作；
SciPy / NumPy：用於科學計算；
scikit-learn: 用於機器學習；
matplotlib : 用於圖形；
statsmodels :用於研究數據、估計統計模型，並執行統計測試和單元測試。
5.python數據分析：將python編程知識跟業務結合起來，相當於去完成一個項目。
如果我們覺得內容還是很多，我們還可以再往下面分拆，也就是回到前面說的“學習python，最先學python爬蟲”，是完全可行的。
第三、Python中的Python爬蟲
然後，接下來我們再來看python爬蟲需要掌握的知識：
1.學會python基礎編程知識（前面提到的）
2.解析網頁：知道網頁是如何搭建起來的，反爬蟲協議，如何提取網頁信息）
3.python爬蟲庫：（很多，重點說幾個）
Requests -網絡庫
scrapy – 網絡爬蟲框架；
pyspider – 爬蟲系統
Xpath-解析神器
4.開始爬取數據：數據的存儲，要學會MongoDB。
第四、總結：
這是根據要學習的內容不斷的分拆為三個不同的階段，每往下一個階段要學習的內容更集中和容易，這是基於我們的興趣去學習python，從python爬蟲學習，但是我們的目的是要進階能夠做到數據分析，即要往最高階段走。
大家看完覺得對於一個初學者來說這樣的學習路徑會不會容易些？
今潮社
很高興回答你的問題：
萬丈高樓平地起，學任何東西都是如此，python也不例外
第一。那麼python學習第一步是學基礎，學python數據類型。
怎麼樣才能學好python基礎？
基礎當然是要背誦和牢記的啦，只有牢記了，遇到一種數據類型你才知道那是什麼，才知道怎麼去運用它。舉個例子：字典是有大括號的，{‘yu’:123}，這就是字典。當然除了字典還有其他的，我就不一一列舉了。其次，要學好python基礎，還需要初步瞭解自己python版本，因為python 2，python 3差距還是有很多的。
第二。學好了python基礎，那就要學習python進階內容了。像爬蟲啊，數據分析啊，其實它們是沒有具體的一個排列順序的，因為做爬蟲的未必是做數據分析的，反之，做數據分析的未必需要去爬蟲。或者你想都學會，那也是沒必要講究先後的。只是要學好爬蟲就需要弄得懂網頁結構，瞭解爬蟲規則。要學好數據分析，就需要熟悉高數內容，線性代數以及概率論。
第三。實戰演練才是學習檢測的關鍵。
別隻會說，我學了python爬蟲，學了tushare模塊，又或者說學了什麼。那些都是空中樓閣，只有自己真正做出來個東西，並把自己學的東西加以運用。那才能說明自己學會了python。
綜上所述：努力學習，一起扛過寒冬臘月，迎接明年的璀璨人生。
墨旺
目前國內Python人才需求呈大規模上升，薪資水平也水漲船高。學Python的人大多非科班出身。很多大學並沒有開設此專業，因此就出現了大量的人才缺口，未來Python的就業形勢，是大幅度上升的，而互聯網行業正在進入不斷成長期。如果你認準了想學習Python技術，就是為了以後能有個高薪工作，而且你對自己對能學好Python還很自信，更多需要的是付出時間和精力！
如果你選擇一家培訓機構幫助自己實現高薪就業，可以從企業口碑、師資力量、就業率主要的三個方面進行考慮。首先要考察的就是企業的口碑，一個企業的好壞，最直接的體現就是企業所贏得的口碑。這也是我們評判企業好壞的一個直接標準。我們以馬哥教育為例：
憑藉馬哥教育職業IT培訓的高品質和畢業學員的良好口碑，其已經成為業內知名互聯網公司重要人才戰略合作伙伴，獲得了百度、騰訊、阿里、京東、中興、科大騰飛、大眾點評、唯品會、中國移動、新浪、51CTO、紅帽等互聯網巨頭人才合作支持，2013年成為51CTO官方推薦合作機。
第三就是師資力量，我們參加培訓的目的就是接受知識，師者，傳道受業解惑也，強將手下無弱兵。講師水平的高低，直接關係到我們是否能學到關鍵的技術，以及技術水平的高低。馬哥教育擁有專業的專家師資和頂級課程科研研發團隊，研發課程數百個模塊，參與企業大型項目50+，標準教學課程6000+小時，在Linux集群、數據庫、雲計算、互聯網大型架構、devops、運維自動化、python全棧開發、數據挖掘方向取得顯著成績
最後就是大家最關心的就業率了，畢竟，大家參加培訓的最終目的就是為了就業，如果到最後都無法得到合適的工作，及時學到再多的技術又有何用呢？
我們來看看馬哥教育Python班的就業情況：
學了馬哥教育Linux網絡班和Python網絡班，是馬哥的鐵粉！今年26歲，面試高級運維，薪水23K！offer收到手軟！
22歲運維工程師學習Python收穫年薪20萬！
對於Python學習，相信很多朋友都嘗試過，不少同學手中資料也有很多，硬盤存的資料也有幾十G，但是沒有良好的學習環境和正確的學習姿勢，大多都半途而廢了。主要原因是沒找到一個良好的學習環境和氛圍，和正確的學習路徑，馬哥教育教學團隊投入大量精力，研發了全新的Python課程體系和八位一體化學習模式，真正做到讓小白零基礎，四個月成為python頂級高手
Python全棧+爬蟲+自動化+AI=馬哥Python全能工程師
挑戰年薪30W+成長計劃
2019全新Python課程學習模塊，完全緊貼用人單位真實技術需求，讓你一次學習，終身受益，Python四大主流方向一網打盡。
馬哥教育課程案例全部為一線互聯網公司真實項目內容，企業用什麼，我們教什麼，企業準備用什麼，我們也會提前教給你，讓你在職場面試中，有實力、有資本跟企業談薪資.
馬哥出品，必屬精品。如果你想學習Python，選擇馬哥教育準沒錯。
高薪實戰愛好者
Python作為一個編程語言，具有與其他編程語言同等的能力。不過Python作為一門語言，尤其獨特的優點，簡單易學，內置了很多庫，也很容易擴展，這讓很多人選擇學習Python，不過自學Python應該從哪入手呢?小編建議你可以選一本通俗易懂的書，找一個好的視頻資料，然後自己裝一個IDE工具開始邊學邊寫。
1.找一本靠譜的書，難度一定要是入門級別，千萬不能太複雜，不要一下子陷進去，會打亂節奏，學東西要循序漸進，不能一口吃個胖子。打個比方，學過java的同學都聽過大名鼎鼎的thinking in java,這邊書很厚很全，若一上來就學，肯定會吃力，時間長了就會失去興趣，因此對初學者來說，一定要找一本通熟易懂的，簡單的書。入門的書非常關鍵。
入門的書很多，但是個人強烈推薦《A Byte of Python》。作者寫作思路非常清晰，對每個知識點講解很到位，不多不少。對初學者來說，力道剛剛好。
網上有人會推薦《笨辦法學Python》,我個人覺得這本書沒有《A Byte of Python》好 。一般有一些編程基本，我建議直接看《A Byte of Python》。這本書的銷量已經破百萬了，而且在豆瓣上點評有8.8,可謂是入門級的神書.電子版大家可以在CSDN 搜一下就有，都是高清的。
2.找一個靠譜的師傅。Python編程是一個十分系統的技術體系，有時候光靠看書和網上的視頻，只能是一知半解，遇到問題，沒有人給你講解其中的原理和流程，那麼對於整個技術點的理解就永遠不會通透。況且，編程不只是知識，還涉及到做具體的項目，在做項目中，如果有人帶，進步才是最神速的。
3.多編寫程序，這似乎是廢話，但是確實是一句實話。學編程一定要親身去編寫，沒有什麼捷徑。一開始哪怕你把書裡面的例子一字不落敲一遍，也好過你只是去看書，而不動手。
學Python最好是堅持練習，每天抽小半個小時，學一些知識點,不斷堅持，快的話幾個星期基本就能入門了。如果你感覺自己自學能力較差，想要一個好的學習分為，可以來千鋒Python培訓班。千鋒始終堅持用良心做教育，做到真正對學員負責，如有疑問，可以直接加入到千鋒的兩週免費試聽課。
