主页
1.1.
前言
1.2.
Python概述
1.2.1.
Python历史
1.2.2.
Python典型用途
1.2.3.
关于Python的谬误
1.3.
Python基础开发
1.3.1.
Python2还是Python3
1.3.2.
Python的IDE
1.3.2.1.
文本编辑器
1.3.2.2.
VSCode
1.3.2.3.
PyCharm
1.3.3.
Python语法
1.3.3.1.
编程语言通用语法
1.3.3.2.
Python特有语法
1.3.4.
Python内置函数
1.4.
Python专题
1.4.1.
字符串
1.4.1.1.
replace替换
1.4.1.2.
文件路径
1.4.2.
正则re
1.4.3.
迭代器
1.4.4.
dict字典
1.4.5.
logging日志
1.4.6.
copy拷贝
1.4.7.
import导入
1.4.8.
类和对象
1.4.9.
site-packages
1.4.10.
自带IDE:IDLE
1.4.11.
多线程
1.4.12.
测试
1.4.13.
历史版本
1.5.
Python各技术领域
1.5.1.
版本和环境
1.5.1.1.
多版本共存
1.5.1.2.
虚拟环境
1.5.2.
表格处理
1.5.3.
Web框架
1.5.4.
数据科学和人工智能
1.5.5.
网络
1.5.6.
图像处理
1.5.7.
爬虫
1.5.8.
GUI图形界面
1.5.9.
数据库
1.5.10.
打包
1.5.11.
配置管理
1.5.12.
项目部署
1.5.12.1.
fabric
1.5.13.
服务监控
1.6.
其他Python相关
1.6.1.
PEP
1.6.2.
其他常用Python库
1.6.3.
有趣的库
1.6.4.
Python开发iOS/Mac的程序
1.6.5.
SSH
1.7.
附录
1.7.1.
相关教程
1.7.2.
参考资料
本书使用 GitBook 发布
数据科学和人工智能
数据科学和人工智能
数据科学框架和库
用的比较多的
Numpy
Pandas
Matplotlib
Scipy
SciKit-Learn
TensorFlow
Keras
Seaborn
NLTK
详见
大数据相关的库和框架
用的比较多的Python的大数据相关库有
Apache Spark
Apache Hadoop/MapReduce
Apache Kafaka
Apache Hive
详见
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