不管你是待業還是失業，在這個被互聯網圍繞的時代里，選擇python數據編程教程，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業的優勢到底體現在哪里：2年python編程自學經歷，分享一些學習心得和避坑經驗，使用python編程處理大量數據，效率太慢怎么解決，普林斯頓*教授撰寫python數據可視化編程實戰，自學者起立歡呼，普林斯頓教授撰寫python數據可視化編程實戰，自學者起立歡呼！??。

1.2年python編程自學經歷，分享一些學習心得和避坑經驗

學python編程開始前，本人純小白，1年半行政打雜經驗，和編程不搭邊，偶然的機會接觸到python，于是開始利用空閑時間學起了python。自學過2年python，有一些學習心得和避坑經驗和大家分享，希望對已經入門和準備入門的零基礎朋友能有些幫助，少走點彎路。首先，對于python初學者*的困難是什么?就是不自信，否定自己，在心理上設障礙，覺得一個個編程代碼看不懂學不會。這種思想就是阻止自己去掌握一門語言*的障礙，就像嬰兒學走路，如果怕摔怕疼就不學，那這輩子就永遠無法正常行走，雖然比喻不恰當，但想表達的就是要先去嘗試，在學習的過程中找到樂趣再掌握它，總能學會。比如先學基礎命令,比如打印出一句話都能有滿滿的成就感，從小小的成就感中一點點的體會編程的樂趣，久而久之就會去研究python 的語法去掌握它。零基礎小白不知如何體會這種成就感？這里我分享下自己心得感受。對于小白來說，*的找人帶，剛開始起步難，到處找視頻找資料*還是無法形成一條體系的學習路徑，有人帶的話就會比自學高效的多。可以試試加下面這個Python學習群，比較適合 0基礎小白入門，每天都有直播課程，大牛帶你入門，能少走很多彎路。每天晚上下班后聽2個小時，比你自己去摸索要高效快捷的多。一些學習用的軟件和資料他們都會免費分享的。跟著學，不自覺的就入門了，成就感自然有了。下方就是群鏈接，可加入免費聽直播課領取資料！ 可以寫爬蟲，可以做網站，可以做數據分析，期間就會遇到更底層的困難，做網絡應該更了解一些網絡協議，類似http 協議，以及握手揮手原理，數據請求原理等。同時就還需要抓包工具的使用配置，json 等數據格式的學習，html 的學習，js 的學習，總之會發現自己遇到的困難一個接一個，需要的前置知識需要一個坑一個坑的去填，這些應該比較痛苦，但是其樂無窮。python 本身語法學習中還會在面向對象這個概念中卡住，因為之前的語法都是面向過程，寫個函數封裝起來就完事了，后來遇到面向對象，思路就要轉變一下了，三大特性，類的概念，繼承，對象，多態，封裝，以及各種魔法函數，需要大量練習和理解。這些還是python 語法本身，后面的python 爬蟲就要學習除了網絡協議，抓包，以及各種requests 庫，還要學習提高速度多線程，多進程，分布式的抓取，另外還會需要代理ip，偽登錄，等難題。在抓數據上已經費了老勁了，接下來就要存數據，數據庫得學習一下mysql sql 語句 mongodb ，redis 都得學習下。好不容易存好了數據，就要去分析了，numpy pandas 就又要學習各種函數去學習，于是又開始找關于python數據的相關資料。使勁學習完之后，分析數據也差不多了，就要考慮數據展示了， seaborn echart 就要學習了js語言也要學習了，于是折騰一波，就可以做出基本的數據圖表了。然后又希望展示到網站，讓同事看，于是就又要學習django flask 這樣的網絡框架，一頓猛學之后基本就可以展示了。后來發現自己需要優化一下網站，性能更高，耦合度更小一些，要做成前后端分離的形式，于是又去學了restful 的開發方式和vue 框架，實現前后端分離。后面發現自己的數據分析深度不太夠，于是又惡補了一些統計學的知識，于是又進了統計學到機器學習到深度學習的深坑，于是自然語言處理，計算機視覺，這些依靠神經網絡的技術也入門了，當然這些需要一點點的死磕，從線性代數到手寫神經網絡，到應用框架一步步理解其原理，是最有樂趣的。總之，自學的經歷是痛苦的同時也能體會到成就感的，每次多學到點東西，內心就多滿足一點。以上是我自學python2年的一些經驗，比較凌亂，希望對一些初學python朋友有幫助。真的想學好python這門編程，也不是一朝一夕的事情，每天保持固定的時間去學，去多寫代碼，假以時日肯定能學會。不管你學習python是為了轉行，還是為了接單做副業，只要持之以恒，找到月薪過萬的工作，每月副業上萬都不是難事。學python*有一群志同道合的朋友一起學習，有不懂的可以相互討論，身邊資源也可以相互分享，這樣也是一條學習的捷徑，我分享一個適合零基礎小白的群，這里的大牛不僅講基礎知識，項目實戰，還講python如何就業以及怎么接單。都是免費分享的，趁著年輕多學點。

2.使用python編程處理大量數據，效率太慢怎么解決

循環本身是沒有什么耗時的;恐怕資源消耗于數字a的反復調整變化上;如果內存資源充裕的話建議不對數組a進行del操作，而是順序地將滿足條件的數據添加到新數組中。

3.普林斯頓*教授撰寫python數據可視化編程實戰，自學者起立歡呼

本書是一本使用Python實現數據可視化編程的實戰指南，介紹了如何使用Python*的庫，通過60余種方法創建美觀的數據可視化效果。全書共8章，分別介紹了準備工作環境、了解數據、繪制并定制化圖表、學習更多圖表和定制化、創建3D 可視化圖表、用圖像和地圖繪制圖表、使用正確的圖表理解數據以及更多的 知識。本書適合那些對Python編程有一定基礎的開發人員閱讀，可以幫助讀者從頭開始了解數據、數據格式、數據可視化，并學會使用Python 可視化數據。*的數據是我們能看到并理解的數據。作為一個開發人員，我們想創造并構建出最 全面且容易理解的可視化圖形。然而這并非總是很簡單，我們需要找出數據，讀取它、清 理它、揣摩它，然后使用恰當的工具將其可視化。本書通過簡單(和不那么簡單)直接的 方法解釋了如何讀取、清理和可視化數據的流程。電子版以及其他資料已整理好了，希望對大家有所幫助！！

4.普林斯頓教授撰寫python數據可視化編程實戰，自學者起立歡呼！

原文轉載：筆陌寒本書是一本使用Python實現數據可視化編程的實戰指南，介紹了如何使用Python*的庫，通過60余種方法創建美觀的數據可視化效果。全書共8章，分別介紹了準備工作環境、了解數據、繪制并定制化圖表、學習更多圖表和定制化、創建3D 可視化圖表、用圖像和地圖繪制圖表、使用正確的圖表理解數據以及更多的 知識。本書適合那些對Python編程有一定基礎的開發人員閱讀，可以幫助讀者從頭開始了解數據、數據格式、數據可視化，并學會使用Python 可視化數據。*的數據是我們能看到并理解的數據。作為一個開發人員，我們想創造并構建出最 全面且容易理解的可視化圖形。然而這并非總是很簡單，我們需要找出數據，讀取它、清 理它、揣摩它，然后使用恰當的工具將其可視化。本書通過簡單(和不那么簡單)直接的 方法解釋了如何讀取、清理和可視化數據的流程。電子版以及其他資料已整理好了，希望對大家有所幫助！！

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