本文目录一览：
- 1、作为一个小白，Python应该怎样从零到入门？
- 2、利用Python进行数据分析-读书笔记(3)
- 3、利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构
- 4、python 笔记记录怎么归纳整理
- 5、python3.4学习笔记 3.x和2.x的区别，持续更新
- 6、《Python学习手册（第4版）》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
作为一个小白，Python应该怎样从零到入门？
分享Python学习路线。
第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。
学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
利用Python进行数据分析-读书笔记(3)
pandas专门为处理表格和混杂数据设计
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
Series 类似于一维数组+索引
data = pd.Series([1,2,3,4,5]) 生成Series数据
data.values data.index
pd.Series([1,2],index = ['a','b']) 设置索引
data['a'] 通过索引选取Series中单个或一组值
data[data%2==0] 进行类似numpy数组的运算index仍会保留
'a' in data
pd.Series(python字典) 可以通过python字典创建Series
可以通过设置index改变Series元素顺序
缺失值用NaN表示
pd.isnull(data) 检测缺失数据
pd.notnull
data1 + data2 可以根据索引自动对齐数据进行运算，类似join操作
data.name data.index.name 可赋值
index可以通过赋值方式修改
pd.DataFrame(XXX)传入元素为等长列表或np数组组成的字典可以生成DataFrame数据，字典key值为列名
frame.head() 前五行
pd.DataFrame(XXX, columns = [xxx], index = [xxxxx]) 可能产生NaN
frame['a'] 取列名为a的一列数据 等价于 frame.a（此时a需要是合理的变量名） 可以以列表形式取多列数据 返回的Series序列索引与原DataFrame相同
frame.loc[0] 行选取
可以用一个Series/值对某列赋值，需要长度相等
对不存在的列赋值可创建新列
del frame[列名] 删除列
通过索引方式返回数据视图，修改此返回数据也会影响源数据，Series.copy()可以创建副本
嵌套字典传给DataFrame，外层字典的键作为列名，内层键作为行索引
frame.T 转置
frame.reindex(新索引列表) 根据新索引重排，若索引值当前不存在则NaN
列可以用columns关键字重新索引
obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])
obj3.reindex(range(6), method='ffill') ffill实现前向值填充
reindex可以修改（行）索引和列。只传递一个序列时，会重新索引结果的行，列可以用columns关键字重新索引
Series索引
series(索引列表/数值范围切片) 选取对应元素
利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构
元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值：
tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组：
中括号 [] 可以获取元组的元素， Python中序列索引从0开始 ：
元组一旦创建，各个位置上的对象是无法被修改的，如果元组的一个对象是可变的，例如列表，你可以在它内部进行修改：
可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组：
元组乘以整数，则会和列表一样，生成含有多份拷贝的元组：
将元组型的表达式赋值给变量，Python会对等号右边的值进行拆包：
拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列：
*rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表：
count 用于计量某个数值在元组中出现的次数：
列表的长度可变，内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表：
append 方法将元素添加到列表尾部：
insert 方法可以将元素插入到指定列表位置：
（ 插入位置范围在0到列表长度之间 ）
pop 是 insert 的反操作，将特定位置的元素移除并返回：
remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它：
in 关键字可以检查一个值是否在列表中；
not in 表示不在：
+ 号可以连接两个列表：
extend 方法可以向该列表添加多个元素：
使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式，比 + 快。
sort 方法可以对列表进行排序：
key 可以传递一个用于生成排序值的函数，例如通过字符串的长度进行排序：
bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置，返回位置信息
bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序
bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序，因此对未排序列表使用bisect不会报错，但是可能导致不正确结果
切片符号可以对大多数序列类型选取子集，基本形式是 [start:stop]
起始位置start索引包含，结束位置stop索引不包含
切片还可以将序列赋值给变量：
start和stop可以省略，默认传入起始位置或结束位置，负索引可以从序列尾部进行索引：
步进值 step 可以在第二个冒号后面使用， 意思是每隔多少个数取一个值：
对列表或元组进行翻转时，一种很聪明的用法时向步进值传值-1：
dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。
字典是键值对集合，其中键和值都是Python对象。
{} 是创建字典的一种方式，字典中用逗号将键值对分隔：
你可以访问、插入或设置字典中的元素,:
in 检查字典是否含有一个键：
del 或 pop 方法删除值， pop 方法会在删除的同时返回被删的值，并删除键：
update 方法将两个字典合并：
update方法改变了字典元素位置，对于字典中已经存在的键，如果传给update方法的数据也含有相同的键，则它的值将会被覆盖。
字典的值可以是任何Python对象，但键必须是不可变的对象，比如标量类型（整数、浮点数、字符串）或元组（且元组内对象也必须是不可变对象）。
通过 hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的键）：
集合是一种无序且元素唯一的容器。
set 函数或者是用字面值集与大括号，创建集合：
union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集：
intersection 方法或 操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素：
常用的集合方法列表：
和字典类似，集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素，必须先转换为元组：
python 笔记记录怎么归纳整理
可以到“马克笔记”上面，记录下来，以书籍的形式展示，记录后还可以生成PDF等文件用于在kindle等设备复习。方便下次观看。
你可以尝试下这个平台。
python3.4学习笔记 3.x和2.x的区别，持续更新
python3.4学习笔记(四) 3.x和2.x的区别
在2.x中:print html，3.x中必须改成:print(html)
import urllib2
ImportError: No module named 'urllib2'
在python3.x里面，用urllib.request代替urllib2
import thread
ImportError: No module named 'thread'
在python3.x里面，用_thread(在前面加一个下划线)代替thread
在2.x中except Exception,e : 3.x中改为except (Exception):
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print函数
虽然print语法是Python 3中一个很小的改动，且应该已经广为人知，但依然值得提一下：Python 2中的print语句被Python 3中的print()函数取代，这意味着在Python 3中必须用括号将需要输出的对象括起来。
在Python 2中使用额外的括号也是可以的。但反过来在Python 3中想以Python2的形式不带括号调用print函数时，会触发SyntaxError。
Python 2.7.6
print 'Python', python_version()
print 'Hello, World!'
print('Hello, World!')
print "text", ; print 'print more text on the same line'
输出：
Hello, World!
Hello, World!
text print more text on the same line
---------------------------
Python 3.4.1
print('Python', python_version())
print('Hello, World!')
print("some text,", end="")
print(' print more text on the same line')
输出：
Hello, World!
some text, print more text on the same line
print 'Hello, World!'
File "ipython-input-3-139a7c5835bd", line 1
print 'Hello, World!'
^
SyntaxError: invalid syntax
注意：在Python中，带不带括号输出”Hello World”都很正常。
但如果在圆括号中同时输出多个对象时，就会创建一个元组，这是因为在Python 2中，print是一个语句，而不是函数调用。
print 'Python', python_version()
print('a', 'b')
print 'a', 'b'
Python 2.7.7
('a', 'b')
a b
---------------------------------
整数除法
由于人们常常会忽视Python 3在整数除法上的改动（写错了也不会触发Syntax Error），所以在移植代码或在Python 2中执行Python 3的代码时，需要特别注意这个改动。
所以，我还是会在Python 3的脚本中尝试用float(3)/2或 3/2.0代替3/2，以此来避免代码在Python
2环境下可能导致的错误（或与之相反，在Python 2脚本中用from __future__ import division来使用Python
3的除法）。
Python 2.7.6
3 / 2 = 1
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0
Python 3.4.1
3 / 2 = 1.5
3 // 2 = 1
3 / 2.0 = 1.5
3 // 2.0 = 1.0
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Unicode
Python 2有基于ASCII的str()类型，其可通过单独的unicode()函数转成unicode类型，但没有byte类型。
而在Python 3中，终于有了Unicode（utf-8）字符串，以及两个字节类：bytes和bytearrays。
Python 2.7.6
print type(unicode('this is like a python3 str type'))
type 'unicode'
print type(b'byte type does not exist')
type 'str'
print 'they are really' + b' the same'
they are really the same
print type(bytearray(b'bytearray oddly does exist though'))
type 'bytearray'
Python 3.4.1 has class 'bytes'
print('and Python', python_version(), end="")
print(' also has', type(bytearray(b'bytearrays')))
and Python 3.4.1 also has class 'bytearray'
1
'note that we cannot add a string' + b'bytes for data'
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
ipython-input-13-d3e8942ccf81 in module()
---- 1 'note that we cannot add a string' + b'bytes for data'
TypeError: Can't convert 'bytes' object to str implicitly
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python 2.4 与 python 3.0 的比较
一、 print 从语句变为函数
原: print 1,2+3
改为: print ( 1,2+3 )
二、range 与 xrange
原 : range( 0, 4 ) 结果 是 列表 [0,1,2,3 ]
改为：list( range(0,4) )
原 : xrange( 0, 4 ) 适用于 for 循环的变量控制
改为：range(0,4)
三、字符串
原: 字符串以 8-bit 字符串存储
改为: 字符串以 16-bit Unicode 字符串存储
四、try except 语句的变化
在2.x中except Exception,e : 3.x中改为except (Exception):
五、打开文件
原： file( ..... )
或 open(.....)
改为：
只能用 open(.....)
六、从键盘录入一个字符串
原: raw_input( "提示信息" )
改为: input( "提示信息" )
七、bytes 数据类型
A bytes object is an immutable array. The items are 8-bit bytes, represented by integers in the range 0 = x 256.
bytes 可以看成是“字节数组”对象，每个元素是 8-bit 的字节，取值范围 0~255。
由于在 python 3.0中字符串以 unicode 编码存储，当写入二进制文件时，字符串无法直接写入（或读取），必须以某种方式的编码为字节序列后，方可写入。
（一）字符串编码(encode) 为 bytes
例: s = "张三abc12"
b = s.encode( 编码方式)
# b 就是 bytes 类型的数据
# 常用的编码方式为 ： "uft-16" , "utf-8", "gbk", "gb2312", "ascii" , "latin1" 等
# 注 ： 当字符串不能编码为指定的“编码方式”时，会引发异常
(二) bytes 解码(decode)为字符串
s = "张三abc12"
b = s.encode( "gbk") # 字符串 s 编码为 gbk 格式的字节序列
s1 = b.decode("gbk") # 将字节序列 b以gbk格式 解码为字符串
# 说明，当字节序列不能以指定的编码格式解码时会引发异常
(三）使用方法举例
#coding=gbk
f = open("c:\1234.txt", "wb")
s = "张三李四abcd1234"
# -------------------------------
# 在 python2.4 中我们可以这样写：
# f.write( s )
# 但在 python 3.0中会引发异常
# -------------------------------
b = s.encode("gbk")
f.write( b )
f.close()
input("?")
读取该文件的例子:
#coding=gbk
f = open("c:\1234.txt", "rb")
f.seek(0,2) #定位至文件尾
n = f.tell() #读取文件的字节数
f.seek(0,0) #重新定位至文件开始处
b = f.read( n )
# ------------------------------
# 在 python 2.4 中 b 是字符串类型
# 要 python 3.0 中 b 是 bytes 类型
# 因此需要按指定的编码方式确码
# ------------------------------
s = b.decode("gbk")
print ( s )
# ------------------------------
# 在 python 2.4 中 可以写作 print s 或 print ( s )
# 要 python 3.0 中 必须写作 print ( s )
# ------------------------------
f.close()
input("?")
运行后应显示:
张三李四abcd1234
(四) bytes序列，一但形成，其内容是不可变的，例：
s="ABCD"
b=s.encode("gbk")
print b[0] # 显示 65
b[0] = 66
# 执行该句，出现异常: 'bytes' object does not support item assignment
八、 chr( K ) 与 ord( c )
python 2.4.2以前
chr( K ) 将编码K 转为字符，K的范围是 0 ~ 255
ord( c ) 取单个字符的编码, 返回值的范围: 0 ~ 255
python 3.0
chr( K ) 将编码K 转为字符，K的范围是 0 ~ 65535
ord( c ) 取单个字符的编码, 返回值的范围: 0 ~ 65535
九、 除法运算符
python 2.4.2以前
10/3 结果为 3
python 3.0
10 / 3 结果为 3.3333333333333335
10 // 3 结果为 3
十、字节数组对象 --- 新增
(一） 初始化
a = bytearray( 10 )
# a 是一个由十个字节组成的数组，其每个元素是一个字节，类型借用 int
# 此时，每个元素初始值为 0
（二） 字节数组 是可变的
a = bytearray( 10 )
a[0] = 25
# 可以用赋值语句更改其元素，但所赋的值必须在 0 ~ 255 之间
(三) 字节数组的切片仍是字节数组
(四) 字符串转化为字节数组
#coding=gbk
s ="你好"
b = s.encode( "gbk") # 先将字符串按某种“GBK”编码方式转化为 bytes
c = bytearray( b ) #再将 bytes 转化为 字节数组
也可以写作
c = bytearray( "你好", "gbk")
(五) 字节数组转化为字符串
c = bytearray( 4 )
c[0] = 65 ; c[1]=66; c[2]= 67; c[3]= 68
s = c.decode( "gbk" )
print ( s )
# 应显示： ABCD
(六) 字节数组可用于写入文本文件
#coding=gbk
f = open("c:\1234.txt", "wb")
s = "张三李四abcd1234"
# -------------------------------
# 在 python2.4 中我们可以这样写：
# f.write( s )
# 但在 python 3.0中会引发异常
# -------------------------------
b = s.encode("gbk")
f.write( b )
c=bytearray( "王五","gbk")
f.write( c )
f.close()
input("?")
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书名：Python学习手册（第4版）
作者：[美] Mark Lutz
译者：李军
豆瓣评分：7.9
出版社：机械工业出版社
出版年份：2011-4
页数：889
内容简介：
Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成。
《Python学习手册：第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python 3.0。
《Python学习手册：第4版》包括以下内容：
学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和字典。
使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。
使用函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。
学习Python模块：封装语句、函数以及其他工具，从而可以组织成较大的组件。
Python的面向对象编程工具，用于组织程序代码。
学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。
了解包括装饰器、描述器、元类和Unicode处理等高级Python工具。
作者简介：
作为全球Python培训界的领军人物，《Python学习手册：第4版》作者Mark Lutz是Python最畅销书籍的作者，也是Python社区的先驱。
Mark 是O'Reilly出版的《Programming Python》和《Python Pocket Reference》的作者，这两本书于2009年都已经出版了第3版。Mark自1992年开始接触Python，1995年开始撰写有关Python的书籍，从1997年开始教授Python课程。截止到2009年，他已经开办了225个Python短期培训课程，教授了大约3500名学习者，销售了大约25万册有关Python的书籍。许多书被翻译成十多种语言。
此外，Mark拥有威斯康星大学计算机科学学士和硕士学位，在过去的25年中，他主要从事编译器、编程工具、脚本程序以及各种客户端/服务器系统方面的工作。你也可以通过访问与他取得联系。