尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源
《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》 《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》 《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》 《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》
本文目录
- 尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源
- 本文目录
- 第一部分：基础入门
- 第一章：Python简介
- 1.1 Python的历史与特点
- 1.1.1 Python的历史
- 1.1.2 Python的主要特点
- 1.2 Python的应用领域
- 1.2.1 Web开发
-常用框架和工具
-示例代码
- 1.2.2 数据分析
-常用库和工具
-示例代码
- 1.2.3 人工智能与机器学习
-常用库和工具
-示例代码
- 1.2.4 自动化脚本
-常用库和工具
-示例代码
- 1.2.5 其他应用领域
- 1.3 如何安装Python
- 1.3.1 Windows系统安装
- 1.3.2 macOS系统安装
- 1.3.3 Linux系统安装
- 1.4 Python环境配置
- 1.4.1 Python版本管理（pyenv）
-1.4.1.1 版本管理的概念和作用
-1.4.1.2 安装和使用pyenv
- 1.4.2 虚拟环境管理（virtualenv, venv）
-1.4.2.1 虚拟环境的概念和作用
-1.4.2.2 使用venv创建虚拟环境
-1.4.2.3 使用virtualenv创建虚拟环境
- 1.4.3 Anaconda的安装与配置
-1.4.3.1 Anaconda的概念和作用
-1.4.3.2 安装Anaconda
-1.4.3.3 使用conda管理虚拟环境和包
- 1.5 IDE选择和配置
- 1.5.1 PyCharm安装与基本配置
-1.5.1.1 安装PyCharm
-1.5.1.2 配置Python解释器
-1.5.1.3 基本配置和使用
- 1.5.2 VS Code安装与基本配置
-1.5.2.1 安装VS Code
-1.5.2.2 安装Python扩展
-1.5.2.3 配置Python解释器
-1.5.2.4 创建并运行Python文件
- 1.5.3 其他常用IDE介绍
-1.5.3.1 Jupyter Notebook
-1.5.3.2 其他IDE
- 第2章：Python基础语法
- 2.1 第一个Python程序
- 编写和运行第一个Python程序
- 2.2 数据类型
- 2.2.1 数字（整数、浮点数、复数）
-整数（int）
-浮点数（float）
-复数（complex）
- 2.2.2 字符串
- 2.2.3 列表
- 2.2.4 元组
- 2.2.5 字典
- 2.2.6 集合
- 2.3 变量与常量
- 2.3.1 变量的定义与使用
-定义变量
-使用变量
-变量命名规则
- 2.3.2 常量的定义与约定
-定义常量
-使用常量
-常量命名约定
- 2.4 运算符
- 2.4.1 算术运算符
- 2.4.2 比较运算符
- 2.4.3 逻辑运算符
- 2.4.4 赋值运算符
- 2.4.5 位运算符
- 2.4.6 运算符优先级
- 2.5 控制结构
- 2.5.1 条件语句（if, elif, else）
-if 语句
-if...else 语句
-if...elif...else 语句
-嵌套条件语句
-条件表达式（三元运算符）
- 2.5.2 循环语句（for, while）
-for 循环
-while 循环
-嵌套循环
- 2.5.3 循环控制（break, continue, pass）
- 2.6 函数基础
- 2.6.1 函数的定义与调用
-定义一个简单的函数
-调用函数
-带参数的函数
-带返回值的函数
- 2.6.2 函数参数
- 2.6.3 函数返回值
- 2.6.4 函数文档字符串
- 第3章：模块与包
- 3.1 标准库的使用
- 3.2 第三方库的安装与使用
- 3.2.1 pip的使用
- 3.2.2 常用第三方库安装示例
- 3.3 自定义模块与包
- 3.4 常用第三方库介绍
- 第4章：文件与异常处理
- 4.1 文件读写操作
- 4.1.1 读文件
- 4.1.2 写文件
- 4.1.3 文件模式
- 4.2 文件和目录操作
- 4.3 异常捕获与处理
- 4.4 日志记录
- 第二部分：高级进阶
- 第5章：面向对象编程
- 5.1 类与对象
- 5.1.1 类的定义
-示例：定义一个简单的类
- 5.1.2 对象的创建与使用
-示例：创建和使用对象
- 5.1.3 类属性和实例属性
-示例：类属性和实例属性
- 5.2 封装、继承、多态
- 5.2.1 封装的概念
-示例：封装的实现
- 5.2.2 继承的实现
- 5.3 魔法方法与特殊属性
- 5.3.1 常用魔法方法
-init
-str
-repr
- 5.3.2 特殊属性
-dict
-class
- 5.3.3 综合示例
- 5.4 类的高级话题
- 5.4.1 静态方法与类方法
- 5.4.3 迭代器与生成器
- 第6章：函数式编程
- 6.1 高阶函数
- 6.1.1 定义与使用
- 6.2 内置函数
- 6.3 闭包与装饰器
- 6.4 生成器表达式与列表推导式
- 第7章：并发编程
- 7.1 线程与进程
- 7.1.1 threading模块
- 7.1.2 multiprocessing模块
- 7.2 异步编程
- 7.2.1 asyncio模块基础
- 7.2.3 异步编程与多线程编程和多进程编程的区别
- 7.3 并发编程最佳实践
- 第8章 网络编程
- 8.1 套接字编程
- 8.3 Web框架初探
- 8.3.1 Flask简介与快速入门
- 第三部分：实战演练
- 第9章：数据分析项目
- 9.3 数据分析案例
- 9.3.1 电商用户行为分析
-数据集
-数据清洗与预处理
-数据清洗与处理
-数据分析
-数据可视化
- 9.3.2 其他数据分析示例
-示例1：销售数据分析
-数据清洗与预处理
-数据分析
-数据可视化
-进一步分析
-示例2：天气数据分析
- 第10章 Web应用开发
- 10.1 Django简介与环境配置
- 10.1.1 Django简介
- 10.1.2 环境配置与安装
- 10.1.3 创建Django项目
- 10.2 创建与管理数据库模型
- 10.3 编写视图和URL配置
- 10.4 创建表单和处理用户输入
- 第11章 爬虫实战
- 说在最后：有问题找老架构取经
第一部分：基础入门
第一章：Python简介
1.1 Python的历史与特点
1.1.1 Python的历史
Python 2.0：发布于2000年，引入了垃圾回收机制和更完善的Unicode支持。 Python 3.0：发布于2008年，对语言进行了大幅度的改进，不完全向后兼容，目的是清理一些历史遗留问题并提升语言的一致性和可读性。
1.1.2 Python的主要特点
简洁明了：Python的语法设计简洁明了，代码可读性强。一个典型的Python程序通常比同样功能的C/C++/Java代码更短。 易学易用：Python的学习曲线相对平缓，非常适合初学者。它提供了大量的文档和社区支持，帮助新手快速上手。 解释型语言：Python是一种解释型语言，代码在运行时逐行解释执行，无需编译。这样不仅方便调试，还能快速测试和验证代码。 动态类型：Python是动态类型语言，变量在使用时才确定类型，无需预先声明。 跨平台：Python是一种跨平台语言，支持在Windows、macOS、Linux等多个操作系统上运行，只需一次编写即可在多种环境中使用。 丰富的标准库：Python拥有一个庞大的标准库，涵盖了文件I/O、系统调用、网络编程、Web服务、数据库接口等各个方面，极大地简化了开发工作。 强大的社区支持：Python拥有一个活跃且庞大的社区，提供了丰富的第三方库和工具，使开发者可以方便地扩展Python的功能。
1.2 Python的应用领域
1.2.1 Web开发
常用框架和工具
Django：一个功能强大且完备的Web框架，适用于快速开发复杂的大型Web应用。Django提供了诸如ORM（对象关系映射）、身份验证、模板引擎、URL路由等内置功能，极大地减少了开发工作量。 Flask：一个轻量级的Web框架，灵活性高，适用于小型项目和原型开发。Flask提供了基本的Web开发功能，并允许开发者根据需要自由选择和集成第三方库。
示例代码
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
return "Hello, Flask!"
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
app.py，然后在命令行中运行：python app.py
http://127.0.0.1:5000/，你将看到页面显示“Hello, Flask!”。1.2.2 数据分析
常用库和工具
pandas：一个强大的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据操作功能，尤其适用于结构化数据处理。 NumPy：一个科学计算库，提供了支持多维数组和矩阵运算的大量函数。 Matplotlib：一个绘图库，用于创建静态、动态和交互式可视化图表。
示例代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'],
'Sales': [200, 220, 210, 250, 270]}
df = pd.DataFrame(data)
# 打印数据表
print(df)
# 绘制销售趋势图
# 使用月份和销售数据绘制折线图
plt.plot(df['Month'], df['Sales'])
# 添加 x 轴标签
plt.xlabel('Month')
# 添加 y 轴标签
plt.ylabel('Sales')
# 添加图表标题
plt.title('Monthly Sales')
# 显示图表
plt.show()
1.2.3 人工智能与机器学习
常用库和工具
TensorFlow：一个由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型。 PyTorch：一个由Facebook开发的开源深度学习框架，提供了灵活且易于使用的接口。 scikit-learn：一个简单而高效的机器学习库，包含了大量的分类、回归、聚类算法，适用于数据挖掘和数据分析。
示例代码
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1) # 生成输入特征X，reshape(-1, 1)将数组转换成一列
y = np.array([2, 3, 5, 6, 5]) # 生成目标变量y
# 创建线性回归模型并训练
model = LinearRegression() # 创建线性回归模型
model.fit(X, y) # 使用输入特征X和目标变量y训练模型
# 预测
y_pred = model.predict(X) # 使用训练好的模型预测输出
# 绘制结果
plt.scatter(X, y, color='blue') # 绘制散点图，用蓝色表示
plt.plot(X, y_pred, color='red') # 绘制拟合直线，用红色表示
plt.xlabel('X') # 设置x轴标签
plt.ylabel('y') # 设置y轴标签
plt.title('Linear Regression Example') # 设置图表标题
plt.show() # 显示图表
1.2.4 自动化脚本
常用库和工具
os：提供了丰富的操作系统功能，如文件和目录操作。 shutil：提供了高级的文件操作功能，如复制和移动文件。 requests：用于发送HTTP请求，适用于Web抓取和API调用。
示例代码
import os
import shutil
# 定义源目录和目标目录
source_dir = 'C:/Users/Andy/Downloads'
target_dir = 'C:/Users/Andy/Documents/Sorted'
# 创建目标目录
if not os.path.exists(target_dir):
os.makedirs(target_dir)
# 遍历源目录中的文件
for filename in os.listdir(source_dir):
file_path = os.path.join(source_dir, filename)
# 判断是否为文件
if os.path.isfile(file_path):
# 移动文件到目标目录
shutil.move(file_path, target_dir)
print(f'Moved: {filename}')
1.2.5 其他应用领域
网络爬虫：通过编写爬虫程序抓取网络数据，常用库有BeautifulSoup、Scrapy等。 游戏开发：使用Pygame等库进行简单的游戏开发。 系统管理：编写脚本实现系统管理和运维任务。
1.3 如何安装Python
1.3.1 Windows系统安装
下载Python安装包：
访问Python官网。 点击“Downloads”菜单，根据你的操作系统选择“Download for Windows”。 下载最新的Python安装包。
运行安装包：
双击下载的安装包以启动安装程序。 在安装界面，勾选“Add Python to PATH”选项，这将自动配置环境变量，方便在命令行中使用Python。 点击“Install Now”进行安装。
验证安装：
安装完成后，打开命令提示符（按 Win + R，输入cmd，按回车）。在命令提示符中输入以下命令，验证Python是否安装成功：
python --version
1.3.2 macOS系统安装
使用Homebrew安装Python：
如果尚未安装Homebrew，先打开终端（按 Cmd + Space，输入Terminal，按回车），然后输入以下命令安装Homebrew：
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
安装Homebrew后，使用以下命令安装Python：
brew install python
验证安装：
在终端中输入以下命令，验证Python是否安装成功：
python3 --version
1.3.3 Linux系统安装
更新包管理器：
打开终端，输入以下命令更新包管理器：
sudo apt update
安装Python：
使用以下命令安装Python：
sudo apt install python3
验证安装：
在终端中输入以下命令，验证Python是否安装成功：
python3 --version
1.4 Python环境配置
1.4.1 Python版本管理（pyenv）
1.4.1.1 版本管理的概念和作用
pyenv是一个用于管理多个Python版本的工具，允许用户轻松安装和切换不同版本的Python。1.4.1.2 安装和使用pyenv
安装pyenv：
打开终端，输入以下命令安装 pyenv：
curl https://pyenv.run | bash
按照提示将以下内容添加到你的shell配置文件（如 ~/.bashrc或~/.zshrc）：
export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init --path)"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
重启终端：
重启终端或运行以下命令以应用配置：
source ~/.bashrc # 或者 source ~/.zshrc
安装Python版本：
使用 pyenv安装所需的Python版本，例如安装Python 3.9.7：
pyenv install 3.9.7
设置全局或局部Python版本：
设置全局默认Python版本：
pyenv global 3.9.7
设置局部Python版本（在项目目录中）：
pyenv local 3.8.10
验证安装：
输入以下命令，验证当前使用的Python版本：
python --version
1.4.2 虚拟环境管理（virtualenv, venv）
1.4.2.1 虚拟环境的概念和作用
virtualenv和venv。1.4.2.2 使用venv创建虚拟环境
venv是Python 3内置的虚拟环境管理工具，使用简单方便。创建虚拟环境：
打开终端或命令提示符，输入以下命令创建一个名为 myenv的虚拟环境：
python3 -m venv myenv
激活虚拟环境：
激活虚拟环境： Windows：
myenv\Scripts\activate
- macOS/Linux：
source myenv/bin/activate
激活后，命令行提示符前会显示虚拟环境的名称，如 (myenv)。
安装包：
在激活的虚拟环境中使用 pip安装所需的包，例如安装requests库：
pip install requests
退出虚拟环境：
使用以下命令退出虚拟环境：
deactivate
1.4.2.3 使用virtualenv创建虚拟环境
virtualenv是一个独立于Python标准库的虚拟环境管理工具，适用于需要更多功能和兼容性的情况。安装virtualenv：
如果没有安装 virtualenv，可以使用pip进行安装：
pip install virtualenv
创建虚拟环境：
使用 virtualenv创建虚拟环境：
virtualenv myenv
激活虚拟环境：
激活虚拟环境： Windows：
myenv\Scripts\activate
- macOS/Linux：
source myenv/bin/activate
退出虚拟环境：
使用以下命令退出虚拟环境：
deactivate
1.4.3 Anaconda的安装与配置
1.4.3.1 Anaconda的概念和作用
conda。 Anaconda极大地简化了科学计算和数据分析的环境配置工作。1.4.3.2 安装Anaconda
下载Anaconda安装包：
访问Anaconda官网, 国内用户推荐访问清华源下载和安装。anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 根据你的操作系统选择并下载Anaconda安装包。
运行安装包：
双击下载的安装包，按照安装向导的指示完成安装。
验证安装：
打开终端或命令提示符，输入以下命令验证Anaconda是否安装成功：
conda --version
1.4.3.3 使用conda管理虚拟环境和包
创建虚拟环境：
使用 conda创建一个名为myenv的虚拟环境，并指定Python版本：
conda create -n myenv python=3.9
激活虚拟环境：
激活虚拟环境：
conda activate myenv
安装包：
在激活的虚拟环境中使用 conda安装所需的包，例如安装numpy库：
conda install numpy
退出虚拟环境：
使用以下命令退出虚拟环境：
conda deactivate
管理包和环境：
列出已安装的包：
conda list
列出所有虚拟环境：
conda env list
1.5 IDE选择和配置
1.5.1 PyCharm安装与基本配置
1.5.1.1 安装PyCharm
下载PyCharm：
访问PyCharm官网。 根据你的操作系统下载社区版（Community）或专业版（Professional）。
安装PyCharm：
双击下载的安装包，按照安装向导的指示完成安装。
1.5.1.2 配置Python解释器
创建新项目：
打开PyCharm，选择“Create New Project”。 输入项目名称和路径。
选择Python解释器：
在“New Project”窗口，选择“Base Interpreter”。 选择系统Python解释器或虚拟环境。 点击“Create”创建项目。
1.5.1.3 基本配置和使用
安装插件：
打开“File -> Settings -> Plugins”。 搜索并安装需要的插件，如Markdown支持插件。
创建并运行Python文件：
右键点击项目目录，选择“New -> Python File”，输入文件名。 编写Python代码，例如：
print("Hello, PyCharm!")
右键点击文件，选择“Run 'filename'”运行代码。
1.5.2 VS Code安装与基本配置
1.5.2.1 安装VS Code
下载VS Code：
访问VS Code官网。 根据你的操作系统下载安装包。
安装VS Code：
双击下载的安装包，按照安装向导的指示完成安装。
1.5.2.2 安装Python扩展
打开VS Code：
启动VS Code。
安装Python扩展：
点击左侧活动栏中的“Extensions”图标。 在搜索框中输入“Python”，找到由Microsoft发布的“Python”扩展并安装。
1.5.2.3 配置Python解释器
打开命令面板：
按 Ctrl+Shift+P（Windows/Linux）或Cmd+Shift+P（macOS），打开命令面板。
选择Python解释器：
在命令面板中输入“Python: Select Interpreter”，选择项目使用的Python解释器。
1.5.2.4 创建并运行Python文件
创建新文件：
点击左侧活动栏中的“Explorer”图标，点击“New File”图标，创建一个新的Python文件（如 hello.py）。
编写并运行代码：
在新文件中输入以下代码：
print("Hello, VS Code!")
保存文件，右键点击文件选择“Run Python File in Terminal”运行代码。
1.5.3 其他常用IDE介绍
1.5.3.1 Jupyter Notebook
安装Jupyter Notebook：
使用pip安装：
pip install notebook
或者使用conda安装：
conda install -c conda-forge notebook
启动Jupyter Notebook：
在命令行中输入以下命令启动Notebook服务器：
jupyter notebook
浏览器会自动打开Jupyter Notebook的主页。
创建和运行Notebook：
在Jupyter主页，点击“New -> Python 3”创建一个新的Notebook。 在单元格中输入以下代码并运行：
print("Hello, Jupyter Notebook!")
按 Shift+Enter运行代码单元格。
1.5.3.2 其他IDE
Spyder：Anaconda发行版中自带的IDE，专为数据科学和机器学习设计，集成了许多科学计算库。 Sublime Text：一款轻量级代码编辑器，支持多种编程语言，通过安装插件可以增强Python支持。 Atom：由GitHub开发的开源编辑器，通过插件可以支持多种编程语言和功能扩展。
第2章：Python基础语法
2.1 第一个Python程序
编写和运行第一个Python程序
# 定义一个函数来计算两个数字的加减乘除并判断它们的大小关系
def calculate_and_compare(a, b):
# 计算和
sum_result = a + b
# 计算差
diff_result = a - b
# 计算积
prod_result = a * b
# 计算商
if b != 0:
div_result = a / b
else:
div_result = None
# 打印计算结果
print(f"{a} + {b} = {sum_result}")
print(f"{a} - {b} = {diff_result}")
print(f"{a} * {b} = {prod_result}")
if div_result is not None:
print(f"{a} / {b} = {div_result}")
else:
print("除数不能为零")
# 比较两个数字的大小
if a > b:
print(f"{a} 大于 {b}")
elif a < b:
print(f"{a} 小于 {b}")
else:
print(f"{a} 等于 {b}")
# 从用户获取输入
try:
num1 = float(input("请输入第一个数字: "))
num2 = float(input("请输入第二个数字: "))
# 调用函数进行计算和比较
calculate_and_compare(num1, num2)
except ValueError:
print("请输入有效的数字")
calculator.py。接下来，打开命令行或终端，导航到保存该文件的目录，输入以下命令运行程序：python calculator.py
请输入第一个数字: 8
请输入第二个数字: 4
8.0 + 4.0 = 12.0
8.0 - 4.0 = 4.0
8.0 * 4.0 = 32.0
8.0 / 4.0 = 2.0
8.0 大于 4.0
2.2 数据类型
2.2.1 数字（整数、浮点数、复数）
整数（int）
# 整数
a = 10
b = -5
c = 0
print(a, type(a)) # 输出: 10 <class 'int'>
print(b, type(b)) # 输出: -5 <class 'int'>
print(c, type(c)) # 输出: 0 <class 'int'>
# 加法
print(a + b) # 输出: 5
# 减法
print(a - b) # 输出: 15
# 乘法
print(a * b) # 输出: -50
# 除法
print(a / 2) # 输出: 5.0
# 整除
print(a // 3) # 输出: 3
# 取余
print(a % 3) # 输出: 1
# 幂运算
print(a ** 2) # 输出: 100
浮点数（float）
# 浮点数
d = 3.14
e = -2.71
print(d, type(d)) # 输出: 3.14 <class 'float'>
print(e, type(e)) # 输出: -2.71 <class 'float'>
# 加法
print(d + e) # 输出: 0.43000000000000016
# 减法
print(d - e) # 输出: 5.85
# 乘法
print(d * e) # 输出: -8.5094
# 除法
print(d / 2) # 输出: 1.57
复数（complex）
# 复数
f = 1 + 2j
g = 3 - 4j
print(f, type(f)) # 输出: (1+2j) <class 'complex'>
print(g, type(g)) # 输出: (3-4j) <class 'complex'>
# 加法
print(f + g) # 输出: (4-2j)
# 减法
print(f - g) # 输出: (-2+6j)
# 乘法
print(f * g) # 输出: (11+2j)
# 除法
print(f / g) # 输出: (-0.2+0.4j)
2.2.2 字符串
# 使用单引号
str1 = 'Hello, Python'
print(str1, type(str1)) # 输出: Hello, Python <class 'str'>
# 使用双引号
str2 = "Hello, World"
print(str2, type(str2)) # 输出: Hello, World <class 'str'>
# 拼接字符串
greeting = str1 + " " + str2
print(greeting) # 输出: Hello, Python Hello, World
# 字符串切片
print(greeting[0:5]) # 输出: Hello
# 查找子串
print("Python" in greeting) # 输出: True
# 获取长度
print(len(greeting)) # 输出: 26
# 转换大小写
print(str1.upper()) # 输出: HELLO, PYTHON
print(str2.lower()) # 输出: hello, world
# 格式化字符串
name = "Alice"
welcome_message = f"Hello, {name}!"
print(welcome_message) # 输出: Hello, Alice!
2.2.3 列表
# 定义一个列表
my_list = [1, 2, 3, 'Python', 3.14]
print(my_list, type(my_list)) # 输出: [1, 2, 3, 'Python', 3.14] <class 'list'>
# 访问列表元素
print(my_list[0]) # 输出: 1
# 修改列表元素
my_list[1] = 'Changed'
print(my_list) # 输出: [1, 'Changed', 3, 'Python', 3.14]
# 添加新元素
my_list.append('New Element')
print(my_list) # 输出: [1, 'Changed', 3, 'Python', 3.14, 'New Element']
# 删除元素
my_list.remove('Python')
print(my_list) # 输出: [1, 'Changed', 3, 3.14, 'New Element']
# 获取长度
print(len(my_list)) # 输出: 5
# 列表切片
print(my_list[1:4]) # 输出: ['Changed', 3, 3.14]
2.2.4 元组
# 定义一个元组
my_tuple = (1, 2, 3, 'Python', 3.14)
print(my_tuple, type(my_tuple)) # 输出: (1, 2, 3, 'Python', 3.14) <class 'tuple'>
# 访问元组元素
print(my_tuple[0]) # 输出: 1
# 元组切片
print(my_tuple[1:4]) # 输出: (2, 3, 'Python')
# 获取长度
print(len(my_tuple)) # 输出: 5
# 元组解包
a, b, c, d, e = my_tuple
print(a, b, c, d, e) # 输出: 1 2 3 Python 3.14
# 元组的不可变特性
# my_tuple[1] = 'Changed' # 这行代码会引发错误，因为元组不允许修改
2.2.5 字典
# 定义一个字典
my_dict = {'name': 'Python', 'version': 3.9}
print(my_dict, type(my_dict)) # 输出: {'name': 'Python', 'version': 3.9} <class 'dict'>
# 访问字典元素
print(my_dict['name']) # 输出: Python
# 修改字典元素
my_dict['version'] = 3.10
print(my_dict) # 输出: {'name': 'Python', 'version': 3.10}
# 添加新元素
my_dict['creator'] = 'Guido van Rossum'
print(my_dict) # 输出: {'name': 'Python', 'version': 3.10, 'creator': 'Guido van Rossum'}
# 删除元素
del my_dict['version']
print(my_dict) # 输出: {'name': 'Python', 'creator': 'Guido van Rossum'}
# 获取所有键
print(my_dict.keys()) # 输出: dict_keys(['name', 'creator'])
# 获取所有值
print(my_dict.values()) # 输出: dict_values(['Python', 'Guido van Rossum'])
# 获取所有键值对
print(my_dict.items()) # 输出: dict_items([('name', 'Python'), ('creator', 'Guido van Rossum')])
2.2.6 集合
# 定义一个集合
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
print(my_set, type(my_set)) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5} <class 'set'>
# 使用set()函数定义集合
another_set = set([3, 4, 5, 6, 7])
print(another_set, type(another_set)) # 输出: {3, 4, 5, 6, 7} <class 'set'>
# 添加新元素
my_set.add(6)
print(my_set) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# 集合的去重特性
my_set.add(3)
print(my_set) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# 删除元素
my_set.remove(4)
print(my_set) # 输出: {1, 2, 3, 5, 6}
# 集合运算
print(my_set & another_set) # 交集: {3, 5, 6}
print(my_set | another_set) # 并集: {1, 2, 3, 5, 6, 7}
print(my_set - another_set) # 差集: {1, 2}
print(my_set ^ another_set) # 对称差集: {1, 2, 7}
2.3 变量与常量
2.3.1 变量的定义与使用
定义变量
# 定义变量
x = 10
y = 3.14
name = "Alice"
is_active = True
# 输出变量的值和类型
print(x, type(x)) # 输出: 10 <class 'int'>
print(y, type(y)) # 输出: 3.14 <class 'float'>
print(name, type(name)) # 输出: Alice <class 'str'>
print(is_active, type(is_active)) # 输出: True <class 'bool'>
使用变量
# 变量参与运算
result = x + y
print(result) # 输出: 13.14
# 变量传递给函数
def greet(person):
return f"Hello, {person}!"
message = greet(name)
print(message) # 输出: Hello, Alice!
# 变量用于条件判断
if is_active:
print("The user is active.") # 输出: The user is active.
else:
print("The user is not active.")
变量命名规则
变量名必须以字母或下划线开头。 变量名只能包含字母、数字和下划线。 变量名区分大小写（例如， myVar和myvar是不同的变量）。变量名不要使用Python的保留字（如 and、if、while等）。
# 合法的变量名
my_var = 10
_my_var = 20
myVar2 = 30
# 非法的变量名（会引发语法错误）
# 2myVar = 40
# my-var = 50
# my var = 60
2.3.2 常量的定义与约定
定义常量
# 定义常量
PI = 3.14159
GRAVITY = 9.81
MAX_CONNECTIONS = 100
# 输出常量的值
print(PI) # 输出: 3.14159
print(GRAVITY) # 输出: 9.81
print(MAX_CONNECTIONS) # 输出: 100
使用常量
# 使用常量计算圆的面积
radius = 5
area = PI * (radius ** 2)
print(f"The area of the circle is: {area}") # 输出: The area of the circle is: 78.53975
# 使用常量进行条件判断
if MAX_CONNECTIONS > 50:
print("The server can handle many connections.") # 输出: The server can handle many connections.
else:
print("The server can handle only a few connections.")
常量命名约定
# 合理的常量命名
SPEED_OF_LIGHT = 299792458 # 米每秒
PLANCK_CONSTANT = 6.62607015e-34 # 焦耳秒
# 不推荐的常量命名（不遵循约定）
# speed_of_light = 299792458
# planckConstant = 6.62607015e-34
2.4 运算符
2.4.1 算术运算符
运算符 | 描述 | 示例 |
+ | a + b | |
- | a - b | |
* | a * b | |
/ | a / b | |
// | a // b | |
% | a % b | |
** | a ** b |
a = 10
b = 3
print(a + b) # 输出: 13
print(a - b) # 输出: 7
print(a * b) # 输出: 30
print(a / b) # 输出: 3.3333333333333335
print(a // b) # 输出: 3
print(a % b) # 输出: 1
print(a ** b) # 输出: 1000
2.4.2 比较运算符
True 或 False）。Python中的比较运算符如下：运算符 | 描述 | 示例 |
== | a == b | |
!= | a != b | |
> | a > b | |
< | a < b | |
>= | a >= b | |
<= | a <= b |
a = 10
b = 3
print(a == b) # 输出: False
print(a != b) # 输出: True
print(a > b) # 输出: True
print(a < b) # 输出: False
print(a >= b) # 输出: True
print(a <= b) # 输出: False
2.4.3 逻辑运算符
运算符 | 描述 | 示例 |
and | a and b | |
or | a or b | |
not | not a |
a = True
b = False
print(a and b) # 输出: False
print(a or b) # 输出: True
print(not a) # 输出: False
2.4.4 赋值运算符
运算符 | 描述 | 示例 |
= | a = b | |
+= | a += b | |
-= | a -= b | |
*= | a *= b | |
/= | a /= b | |
//= | a //= b | |
%= | a %= b | |
**= | a **= b |
a = 10
b = 3
a += b # 等价于 a = a + b
print(a) # 输出: 13
a -= b # 等价于 a = a - b
print(a) # 输出: 10
a *= b # 等价于 a = a * b
print(a) # 输出: 30
a /= b # 等价于 a = a / b
print(a) # 输出: 10.0
a //= b # 等价于 a = a // b
print(a) # 输出: 3.0
a %= b # 等价于 a = a % b
print(a) # 输出: 0.0
a **= b # 等价于 a = a ** b
print(a) # 输出: 0.0
2.4.5 位运算符
运算符 | 描述 | 示例 |
& | a & b | |
| | a | b | |
^ | a ^ b | |
~ | ~a | |
<< | a << b | |
>> | a >> b |
a = 10 # 二进制: 1010
b = 4 # 二进制: 0100
print(a & b) # 输出: 0 (二进制: 0000)
print(a | b) # 输出: 14 (二进制: 1110)
print(a ^ b) # 输出: 14 (二进制: 1110)
print(~a) # 输出: -11 (二进制: -1011)
print(a << 2) # 输出: 40 (二进制: 101000)
print(a >> 2) # 输出: 2 (二进制: 0010)
2.4.6 运算符优先级
| 运算符 | 描述 |
2.5 控制结构
2.5.1 条件语句（if, elif, else）
if、elif（else if的缩写）和else。if 语句
if语句用于判断一个条件是否为真，如果为真，则执行相应的代码块。# if 语句示例
x = 10
if x > 5:
print("x is greater than 5") # 输出: x is greater than 5
if...else 语句
if...else语句用于在条件为假时执行另一个代码块。# if...else 语句示例
x = 3
if x > 5:
print("x is greater than 5")
else:
print("x is less than or equal to 5") # 输出: x is less than or equal to 5
if...elif...else 语句
if...elif...else语句用于检查多个条件，并根据第一个为真的条件执行相应的代码块。如果所有条件都为假，则执行else代码块。# if...elif...else 语句示例
x = 7
if x > 10:
print("x is greater than 10")
elif x > 5:
print("x is greater than 5 but less than or equal to 10") # 输出: x is greater than 5 but less than or equal to 10
else:
print("x is 5 or less")
嵌套条件语句
# 嵌套条件语句示例
x = 15
if x > 10:
print("x is greater than 10") # 输出: x is greater than 10
if x > 20:
print("x is also greater than 20")
else:
print("x is not greater than 20") # 输出: x is not greater than 20
else:
print("x is 10 or less")
条件表达式（三元运算符）
# 条件表达式示例
x = 8
result = "greater than 5" if x > 5 else "less than or equal to 5"
print(result) # 输出: greater than 5
2.5.2 循环语句（for, while）
for循环和while循环。for 循环
for循环用于遍历序列（如列表、元组、字符串）或其他可迭代对象。每次循环时，for语句会将序列中的下一个元素赋值给循环变量，并执行循环体中的代码。# for 循环遍历列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
print(num)
# 输出:
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
range()函数生成一系列数字，并使用for循环进行遍历：# 使用 range() 生成数字序列
for i in range(5):
print(i)
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4
# 指定起始和结束点
for i in range(2, 7):
print(i)
# 输出:
# 2
# 3
# 4
# 5
# 6
# 指定步长
for i in range(1, 10, 2):
print(i)
# 输出:
# 1
# 3
# 5
# 7
# 9
while 循环
while循环在条件为真时反复执行循环体中的代码。当条件变为假时，循环终止。# while 循环示例
count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4
嵌套循环
# 嵌套 for 循环
for i in range(3):
for j in range(2):
print(f"i={i}, j={j}")
# 输出:
# i=0, j=0
# i=0, j=1
# i=1, j=0
# i=1, j=1
# i=2, j=0
# i=2, j=1
# 嵌套 while 循环
i = 0
while i < 3:
j = 0
while j < 2:
print(f"i={i}, j={j}")
j += 1
i += 1
# 输出:
# i=0, j=0
# i=0, j=1
# i=1, j=0
# i=1, j=1
# i=2, j=0
# i=2, j=1
2.5.3 循环控制（break, continue, pass）
break、continue和pass语句来控制循环的执行。break语句用于终止循环，不再执行循环体中的剩余代码，并立即退出循环。
# break 示例
for i in range(5):
if i == 3:
break
print(i)
# 输出:
# 0
# 1
# 2
continue语句用于跳过当前迭代的剩余代码，直接进入下一次迭代。
# continue 示例
for i in range(5):
if i == 3:
continue
print(i)
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 4
pass语句用于占位，表示不执行任何操作。通常用于语法上需要语句，但实际不需要执行任何代码的场合。
# pass 示例
for i in range(5):
if i == 3:
pass # 这里可以放置以后需要的代码
print(i)
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4
for和while循环以及循环控制语句，您将能够在程序中实现重复执行某段代码的功能，提高代码的效率和灵活性。2.6 函数基础
2.6.1 函数的定义与调用
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
定义一个简单的函数
def greet():
print("Hello, welcome to Python programming!")
调用函数
greet() # 输出: Hello, welcome to Python programming!
带参数的函数
def greet_user(name):
print(f"Hello, {name}, welcome to Python programming!")
greet_user("Alice") # 输出: Hello, Alice, welcome to Python programming!
带返回值的函数
return关键字实现。当函数执行到return语句时，会将结果返回，并结束函数的执行。def add(a, b):
return a + b
result = add(3, 5)
print(result) # 输出: 8
2.6.2 函数参数
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
2.6.3 函数返回值
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
2.6.4 函数文档字符串
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
第3章：模块与包
3.1 标准库的使用
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
3.2 第三方库的安装与使用
pip工具来安装第三方库，并展示一些常用第三方库的安装示例。3.2.1 pip的使用
pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python包。 pip非常强大且易于使用，几乎所有的第三方库都可以通过pip进行安装。由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
3.2.2 常用第三方库安装示例
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
3.3 自定义模块与包
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
3.4 常用第三方库介绍
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
第4章：文件与异常处理
4.1 文件读写操作
4.1.1 读文件
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
4.1.2 写文件
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
4.1.3 文件模式
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
4.2 文件和目录操作
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
4.3 异常捕获与处理
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
4.4 日志记录
logging模块，用于灵活地记录日志信息。由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
第二部分：高级进阶
第5章：面向对象编程
5.1 类与对象
5.1.1 类的定义
class关键字定义。类可以包含属性（数据）和方法（函数），用于描述对象的状态和行为。示例：定义一个简单的类
class Person:
# 初始化方法，用于创建实例时初始化属性
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
# 实例方法，用于描述行为
def greet(self):
return f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old."
Person的类。__init__方法是一个特殊的方法，在创建实例时自动调用，用于初始化对象的属性。greet方法是一个实例方法，用于返回问候语。5.1.2 对象的创建与使用
示例：创建和使用对象
# 创建Person类的实例
person1 = Person("Alice", 30)
person2 = Person("Bob", 25)
# 访问属性
print(person1.name) # 输出: Alice
print(person2.age) # 输出: 25
# 调用方法
print(person1.greet()) # 输出: Hello, my name is Alice and I am 30 years old.
print(person2.greet()) # 输出: Hello, my name is Bob and I am 25 years old.
Person类的实例，并访问了它们的属性和方法。5.1.3 类属性和实例属性
示例：类属性和实例属性
class Person:
species = "Homo sapiens" # 类属性
def __init__(self, name, age):
self.name = name # 实例属性
self.age = age # 实例属性
def greet(self):
return f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old."
# 创建实例
person1 = Person("Alice", 30)
person2 = Person("Bob", 25)
# 访问类属性
print(Person.species) # 输出: Homo sapiens
print(person1.species) # 输出: Homo sapiens
print(person2.species) # 输出: Homo sapiens
# 修改类属性
Person.species = "Human"
print(person1.species) # 输出: Human
# 访问实例属性
print(person1.name) # 输出: Alice
print(person2.age) # 输出: 25
species是一个类属性，所有Person实例共享。name和age是实例属性，每个实例有独立的值。5.2 封装、继承、多态
5.2.1 封装的概念
示例：封装的实现
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.__name = name # 私有属性
self.__age = age # 私有属性
def greet(self):
return f"Hello, my name is {self.__name} and I am {self.__age} years old."
def get_age(self):
return self.__age
def set_age(self, age):
if age > 0:
self.__age = age
else:
raise ValueError("Age must be positive")
# 创建实例
person = Person("Alice", 30)
# 访问私有属性 (通过方法)
print(person.greet()) # 输出: Hello, my name is Alice and I am 30 years old.
# 修改私有属性 (通过方法)
person.set_age(35)
print(person.get_age()) # 输出: 35
# 直接访问私有属性会导致错误
# print(person.__age) # AttributeError: 'Person' object has no attribute '__age'
__name和__age是私有属性，不能直接从外部访问。通过定义公有方法get_age和set_age，我们可以间接访问和修改私有属性。5.2.2 继承的实现
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
5.3 魔法方法与特殊属性
__）开头和结尾，并用于在特定情况下自动调用。特殊属性是Python对象自带的一些属性，也使用双下划线包围，提供有关对象的元数据和行为控制。5.3.1 常用魔法方法
init
__init__方法是类的初始化方法，在创建实例时自动调用，用于初始化对象的属性。class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
# 创建实例时会自动调用__init__方法
person = Person("Alice", 30)
print(person.name) # 输出: Alice
print(person.age) # 输出: 30
str
__str__方法定义了对象的字符串表示，用于print()和str()函数。当尝试以字符串形式打印对象时调用。class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __str__(self):
return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"
person = Person("Alice", 30)
print(person) # 输出: Person(name=Alice, age=30)
repr
__repr__方法返回对象的官方字符串表示，用于repr()函数和交互解释器。当开发者需要一个准确且非歧义的对象表示时调用。class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __repr__(self):
return f"Person(name='{self.name}', age={self.age})"
person = Person("Alice", 30)
print(repr(person)) # 输出: Person(name='Alice', age=30)
5.3.2 特殊属性
dict
__dict__属性是一个字典，包含对象的所有可变属性和它们的值。可以用来查看和修改对象的属性。class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
person = Person("Alice", 30)
print(person.__dict__) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30}
# 修改属性
person.__dict__['age'] = 31
print(person.age) # 输出: 31
class
__class__属性指向对象的类，提供了访问对象所属类的方式。class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
person = Person("Alice", 30)
print(person.__class__) # 输出: <class '__main__.Person'>
# 检查对象是否为特定类的实例
print(isinstance(person, Person)) # 输出: True
5.3.3 综合示例
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
5.4 类的高级话题
5.4.1 静态方法与类方法
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
5.4.3 迭代器与生成器
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
第6章：函数式编程
map、filter、reduce）、闭包与装饰器、以及生成器表达式与列表推导式。 在本章中，我们将探讨这些函数式编程的概念和应用。6.1 高阶函数
接受一个或多个函数作为参数。 返回一个函数。
6.1.1 定义与使用
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
6.2 内置函数
map、filter 和 reduce。这些函数使得对序列进行操作更加简洁和高效。由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
6.3 闭包与装饰器
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
6.4 生成器表达式与列表推导式
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
第7章：并发编程
7.1 线程与进程
threading 和 multiprocessing 模块，分别用于多线程编程和多进程编程。7.1.1 threading模块
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
7.1.2 multiprocessing模块
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
7.2 异步编程
asyncio模块提供了强大的异步编程支持。7.2.1 asyncio模块基础
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
7.2.3 异步编程与多线程编程和多进程编程的区别
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
7.3 并发编程最佳实践
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
第8章 网络编程
8.1 套接字编程
socket模块提供了用于创建和操作套接字的接口。由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
8.3 Web框架初探
8.3.1 Flask简介与快速入门
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
第三部分：实战演练
第9章：数据分析项目
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
9.3 数据分析案例
9.3.1 电商用户行为分析
数据集
ecommerce_data.csv，其内容如下：user_id,timestamp,event_type,product_id,category_id
1,2023-01-01 12:01:00,view,1001,2001
1,2023-01-01 12:03:00,click,1001,2001
1,2023-01-01 12:05:00,add_to_cart,1001,2001
1,2023-01-01 12:10:00,purchase,1001,2001
2,2023-01-01 12:15:00,view,1002,2002
2,2023-01-01 12:17:00,click,1002,2002
2,2023-01-01 12:20:00,view,1003,2003
数据清洗与预处理
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('ecommerce_data.csv')
# 查看数据集的前几行
print(df.head())
user_id timestamp event_type product_id category_id
0 1 2023-01-01 12:01:00 view 1001 2001
1 1 2023-01-01 12:03:00 click 1001 2001
2 1 2023-01-01 12:05:00 add_to_cart 1001 2001
3 1 2023-01-01 12:10:00 purchase 1001 2001
4 2 2023-01-01 12:15:00 view 1002 2002
数据清洗与处理
# 将timestamp列转换为datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
# 提取日期和时间
df['date'] = df['timestamp'].dt.date
df['time'] = df['timestamp'].dt.time
print(df.head())
user_id timestamp event_type product_id category_id date time
0 1 2023-01-01 12:01:00 view 1001 2001 2023-01-01 12:01:00
1 1 2023-01-01 12:03:00 click 1001 2001 2023-01-01 12:03:00
2 1 2023-01-01 12:05:00 add_to_cart 1001 2001 2023-01-01 12:05:00
3 1 2023-01-01 12:10:00 purchase 1001 2001 2023-01-01 12:10:00
4 2 2023-01-01 12:15:00 view 1002 2002 2023-01-01 12:15:00
数据分析
# 按事件类型统计数量
event_counts = df['event_type'].value_counts()
print(event_counts)
view 3
click 2
add_to_cart 1
purchase 1
Name: event_type, dtype: int64
# 按日期和事件类型统计数量
daily_events = df.groupby(['date', 'event_type']).size().unstack().fillna(0)
print(daily_events)
event_type add_to_cart click purchase view
date
2023-01-01 1.0 2.0 1.0 3.0
数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制事件类型分布的柱状图
event_counts.plot(kind='bar')
plt.title('Event Type Distribution')
plt.xlabel('Event Type')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
# 绘制每日事件数量的折线图
daily_events.plot(kind='line')
plt.title('Daily Event Counts')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
9.3.2 其他数据分析示例
示例1：销售数据分析
sales_data.csv，包括以下字段：date、sales_amount、product_id、region。date,sales_amount,product_id,region
2023-01-01,100,101,North
2023-01-01,150,102,East
2023-01-02,200,101,North
2023-01-02,250,103,South
2023-01-03,300,102,East
2023-01-03,350,104,West
2023-01-04,400,101,North
2023-01-04,450,103,South
2023-01-05,500,104,West
2023-01-05,550,102,East
数据清洗与预处理
import pandas as pd
# 读取数据
sales_df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 查看数据集的前几行
print(sales_df.head())
date sales_amount product_id region
0 2023-01-01 100 101 North
1 2023-01-01 150 102 East
2 2023-01-02 200 101 North
3 2023-01-02 250 103 South
4 2023-01-03 300 102 East
数据分析
# 按日期统计销售总额
daily_sales = sales_df.groupby('date')['sales_amount'].sum()
print(daily_sales)
date
2023-01-01 250
2023-01-02 450
2023-01-03 650
2023-01-04 850
2023-01-05 1050
Name: sales_amount, dtype: int64
数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制每日销售总额的折线图
daily_sales.plot(kind='line')
plt.title('Daily Sales Amount')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.show()
进一步分析
# 按地区统计销售总额
region_sales = sales_df.groupby('region')['sales_amount'].sum()
print(region_sales)
region
East 1000
North 700
South 700
West 850
Name: sales_amount, dtype: int64
# 绘制按地区统计销售总额的柱状图
region_sales.plot(kind='bar')
plt.title('Total Sales Amount by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.show()
示例2：天气数据分析
weather_data.csv，包括以下字段：date、temperature、humidity、weather_condition。date,temperature,humidity,weather_condition
2023-01-01,5,80,Cloudy
2023-01-02,7,78,Sunny
2023-01-03,6,82,Rainy
2023-01-04,10,75,Sunny
2023-01-05,12,70,Sunny
2023-01-06,8,85,Cloudy
2023-01-07,9,88,Rainy
2023-01-08,11,77,Sunny
2023-01-09,13,72,Sunny
2023-01-10,14,68,Sunny
# 读取数据
weather_df = pd.read_csv('weather_data.csv')
# 查看数据集的前几行
print(weather_df.head())
# 按天气条件统计平均温度和湿度
weather_stats = weather_df.groupby('weather_condition').agg({'temperature': 'mean', 'humidity': 'mean'})
print(weather_stats)
# 绘制天气条件与平均温度和湿度的关系图
weather_stats.plot(kind='bar')
plt.title('Weather Condition vs Temperature and Humidity')
plt.xlabel('Weather Condition')
plt.ylabel('Average Values')
plt.show()
第10章 Web应用开发
10.1 Django简介与环境配置
10.1.1 Django简介
10.1.2 环境配置与安装
pip install django
10.1.3 创建Django项目
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
10.2 创建与管理数据库模型
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
10.3 编写视图和URL配置
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
10.4 创建表单和处理用户输入
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
第11章 爬虫实战
由于平台的字数限制， 这里省略了500+字，具体请参见尼恩的穿透AI系列之 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》PDF
说在最后：有问题找老架构取经
《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》 《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》 《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》 《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》
Netty 学习圣经：穿透Netty的内存池和对象池（那个超级难，很多人穷其一生都搞不懂）， DDD学习圣经： 穿透 DDD的建模和落地， Caffeine学习圣经：比如Caffeine的底层架构， 比如高性能葵花宝典 Thread Local 学习圣经 等等等等。
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