数据处理语言python python+数据处理+书籍推荐

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mob64ca1418e88d 2023-08-07 11:08:27

文章标签 数据处理语言python 学python的有哪些好书 Python 自然语言处理数据分析 文章分类 Python 后端开发

不请自来~

上干货

《Python数据分析》作者：【印尼】Ivan Idris

Python是一种多范型编程语言，既适用于面向对象的应用开发，又适合函数式设计模式。Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言，它能帮助你快速提升工作效率。

本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面，从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模。同时，本书着重讲解一系列开源的Python模块，诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书，你将华丽变身数据分析高手。

《Python自然语言处理》作者：【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper

自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。

《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。

本书的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》作者：【美】Allen B. Downey

这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。

《用Python写网络爬虫》

作者：【澳】Richard Lawson(理查德劳森)本书讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序，内容包括网络爬虫简介，从页面中抓取数据的三种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取，如何抓取动态页面中的内容，与表单进行交互，处理页面中的验证码问题，以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取，并在最后使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取，旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。

本书适合有一定Python编程经验，而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。

《Python数据科学指南》作者：【印度】Gopi Subramanian(萨伯拉曼尼安)

60多个实用的开发技巧，帮你探索Python及其强大的数据科学能力

Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言，并成为数据科学家的首选之一。

本书详细介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、大规模机器学习等主题。每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例来理解不同深度的算法功能，帮助读者更好地掌握各个知识点。

本书内容结构清晰，示例完整，无论是数据科学领域的新手，还是经验丰富的数据科学家都将从中获益。

分享一条大致的Python学习路线。1.构建开发环境。

前期一定要做好准备。在Python官网，可以下载Python的开发环境。

Welcome to Python.org

2.python语言基础。

在这个阶段，首先要掌握Python的语法特点，学习编程的基础知识，比如字符串操作，这些都是和其他语言类似的。教学视频和辅导书都是网上搜的，这里就不赘述了。找到教学资源是学习的前提。

3.进阶学习。

在学会了如何灵活运用基础知识之后，就要开始涉足函数的使用，培养面向对象的设计思想，以及数据库的添加、删除、修改和检查。这里真的是开始进入编程界了。前期学不懂很正常。编程语言也是一种语言。要通过多学多练来培养语感。要保持学习的热情，不要半途而废。达到一定程度后，就会有顿悟。之后打代码就跟呼吸一样自然了。

4.高级应用。

前期基础扎实后，要打开“转岗”系统，根据自己的目标选择全栈、后端、前端或数据处理方向。学习各种框架，比如GUI界面编程、Pygame游戏编程、web爬虫开发等等。在这个阶段，趣味性和实用性相结合，每一次挑战都能获得极大的成就感。真正感受到编程的力量。

5.项目实战。

程序员简历上最重要的一项就是项目经历。您可以基于Python的框架和库，单独或作为一个团队完成一个项目。项目的好坏意味着以后面试的信心。你可以尝试和一个外包项目合作，但是纸上谈兵会很容易，程序员在实践中总会有进步。

6.Python需要全方位掌握:

基本语法，函数，模块和包，面向对象，网络编程，并发编程，数据库。

Web编程:html、js等。，至少掌握一个前端框架。

运维工程师:Linux系统操作，脚本编写，掌握一些运维工具和一般编程知识。

数据分析师:通用爬虫技术和通用爬虫开发框架。

下面是从jackfrued开始的Python学习过程，里面包含了学习各个阶段遇到的问题，非常实用。

最后在分享一下开发工具：IDLE: python安装自带工具，被很多人诟病，但我觉得它安装简单，反而很适合初学者。如果实在不喜欢，可以在学习一段时间后改选其他的工具。

pycharm:专业级神器，缺点是比较笨重，平时写小程序的话一般不用。