我的 Python 全栈开发自学笔记

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学习 Python 虽然不一定能直接带来好的工作机会但如果你想在工作中快速提升自己能力以及工作效率那么建议一定要学习 Python。

我是一个 Python 爱好者在过去的七年里我把自己在学习和实际应用中获得的知识整理在了这里方便大家随时查阅和订阅。

废话不多说直接上干货希望我的文章能帮助大家解决自己的问题。

文章目录

Python 编程基础篇
Python 数据处理基础
Python 数据处理技巧
Python 网络爬虫基础
Python Scrapy 爬虫框架
Python Scrapy 爬虫项目
Python Django Web框架
Python DRF API框架
Python Django 功能开发
Python Django Web开发
数据分析师基础
数据分析数据仓库
Python Pyecharts 数据可视化
Python 视频剪辑框架
Python 视频剪辑项目
Python 实用应用程序
Python 机器学习算法
Python 机器学习案例
Python 深度学习框架
Python 深度学习案例
NLP自然语言处理
面试求职

Python 编程基础篇

Python 编程基础是指学习和掌握 Python 编程语言的基本功能和特性以及使用 Python 进行软件开发所必需的知识和技能。它包括 Python 语言的基本语法、数据类型、运算符、流程控制语句、函数、模块、输入输出、异常处理、面向对象编程等内容。学习 Python 编程基础能够帮助软件开发人员和其他计算机专业人员掌握基本的 Python 编程能力为进一步学习和实践 Python 编程提供坚实的基础。

Python 数据处理基础

Python 是一种高级的、解释型的编程语言在数据处理方面非常强大。它拥有丰富的内置库和第三方库可以方便地进行数据读取、清洗、转换、分析和可视化等操作。也是一种非常适合用于数据处理的编程语言具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。

Python 的数据结构有列表、元组、字典和集合等可以存储各种类型的数据。它还支持正则表达式、字符串操作和数学运算等可以快速地处理字符串和数值型数据。

Python 还提供了诸如 NumPy、Pandas 和 SciPy 等第三方库可以轻松地进行科学计算、统计分析和机器学习等高级数据处理任务。

Python 数据处理技巧

Python 具有丰富的内置函数和第三方库能够支持各种数据处理技巧。在 Python 中可以使用标准库中的数据类型如列表、元组、字典和运算符如索引、切片、推导式来处理数据。是一种功能强大的编程语言能够支持各种数据处理技巧并且通过第三方库的支持能够更加高效地完成复杂的数据处理任务。

此外 Python 还提供了许多第三方库如 NumPy、Pandas 等能够更加高效地处理各种数据。这些库提供了大量的数组运算函数、矩阵运算函数、统计函数等可以帮助开发者快速完成复杂的数据处理任务。

在 Python 中还可以使用各种流行的数据可视化库如 Matplotlib、Seaborn 等来帮助开发者对数据进行可视化。这些库提供了大量的图表类型和丰富的自定义选项能够帮助开发者创建出各种美观的数据可视化图表。

Python 网络爬虫基础

Python 网络爬虫是一种使用 Python 语言编写的程序可以自动地访问网站并提取需要的信息。它通常被用于收集大量网站数据、监测网站变化、网站内容分析和网页测试等任务。是一种强大的工具可以自动化地收集和分析网站数据在数据科学、市场调研和信息搜索等领域有着广泛的应用。

Python 网络爬虫的基础知识包括网络协议、HTTP 协议、HTML、CSS、JavaScript 等前端技术以及网络爬虫的常用框架和库如 Requests、BeautifulSoup 和 Selenium 等。

编写 Python 网络爬虫时需要注意遵守网络爬虫协议尊重网站的机器人协议同时还要考虑反爬虫措施如 IP 限制、验证码和 cookie 等。

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Python Scrapy 爬虫框架

Scrapy 是一款基于 Python 开发的强大的网络爬虫框架可以快速构建高效、可扩展的网络爬虫系统。

Scrapy 使用了分布式系统的设计思想支持多种调度器、下载器、管道和蜘蛛可以灵活地组合各种模块来完成不同的爬取任务。

Scrapy 提供了一系列高级功能如自动跟踪链接、模拟登录、自动处理 cookies 和验证码、使用代理 IP 等可以应对复杂的网站反爬虫措施。

Scrapy 还支持多种数据输出格式如 JSON、XML、CSV 和 SQLite 等可以将爬取的数据导出到不同的存储介质中。

Python Scrapy 爬虫项目

Python Scrapy 爬虫项目是使用 Scrapy 框架开发的网络爬虫应用它可以自动地访问网站并提取感兴趣的信息。是一种可以自动化地收集和分析网站数据的应用在数据科学、市场调研和信息搜索等领域有着广泛的应用。

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Python Django Web框架

Django 是一个基于 Python 语言的 Web 开发框架旨在快速构建安全、可扩展、高效的 Web 应用。是一个功能强大、易于使用的 Web 开发框架适用于各种类型的 Web 应用开发广受 Python 开发者的欢迎。

Django 提供了一组丰富的功能模块如 ORM、模板引擎、表单验证、认证系统、缓存、中间件等可以解决常见的 Web 开发任务。

Django 采用 MVC 设计模式将业务逻辑、数据模型和表示分离开来使得代码更易于维护和扩展。它还提供了强大的 URL 路由系统可以方便地为应用的各个功能分配网址。

Django 支持多种数据库系统包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等可以方便地进行数据库访问和操作。

Python DRF API框架

Django REST framework简称 DRF是一个基于 Django 框架开发的强大的 Web API 开发工具包可以快速构建 RESTful API。是一个优秀的 Web API 开发工具包可以快速构建高质量的 RESTful API在微服务、移动应用和 Web 应用等领域有着广泛的应用。

DRF 提供了一系列用于处理 HTTP 请求和响应的工具包括视图、序列化器、过滤器、权限控制等可以方便地与 Django 的模型和视图集成。

DRF 支持多种格式的数据交换包括 JSON、XML、YAML 等可以方便地与各种客户端应用集成。它还支持超媒体 API 架构可以使 API 更加灵活和可扩展。

DRF 还提供了一系列用于测试和调试的工具如自动生成 API 文档、可视化 API 接口和模拟客户端请求等可以方便地管理和维护 API。

Python Django 功能开发

Python Django web功能开发是指使用 Django 框架开发 Web 应用的功能包括业务逻辑、数据模型、表示层等。是一项系统的工作需要综合运用多种技术和工具以实现 Web 应用的业务逻辑和表示层。

Django 提供了丰富的工具和技术来开发功能如模型层、视图层、模板层、中间件等。模型层用于定义数据模型包括字段、关系、约束等。视图层用于实现业务逻辑处理 HTTP 请求和响应并调用模型层进行数据操作。模板层则用于定义表示层使用 HTML、CSS、JavaScript 等技术来呈现数据。

中间件是可选的插件可以在模型层、视图层和模板层之间提供额外的功能如认证系统、缓存、访问控制等。

Python Django Web开发

Django 是一个强大的 Python Web 框架专门用于快速开发和部署高性能 Web 应用。Django 具有丰富的功能和组件能够快速构建各种 Web 应用包括博客、论坛、商城等。是一个非常适合用于 Web 开发的框架它提供了丰富的功能和组件能够快速构建和部署高性能 Web 应用。

在 Django 中可以使用其中的视图 (Views) 和模板 (Templates) 来处理用户的请求和响应使用模型 (Models) 来管理数据使用表单 (Forms) 来处理用户的输入使用测试 (Tests) 来保证代码的质量。

Django 还提供了众多的内置组件如身份验证 (Authentication)、权限管理 (Permissions)、站点管理 (Sites) 等能够快速构建完整的 Web 应用。

数据分析师基础

数据分析师是负责对数据进行分析和挖掘的专业人员因此需要掌握统计学和数学的基本知识和方法。这些知识和方法可以帮助数据分析师对数据进行描述性统计、回归分析、分类和聚类分析等并且能够为数据分析师提供有效的工具和方法来分析、挖掘、可视化和汇总数据。

然而数据分析师并不需要深入学习统计学和数学因为在日常工作中他们通常只需要掌握基本的统计学和数学方法即可。对于更深入的统计学和数学知识数据分析师可以根据需要选择性地学习以满足特定的分析需求。

数据分析数据仓库

数据分析数据仓库是一种用于存储和管理数据的软件系统主要用于帮助数据分析师或其他数据专业人员快速获取和分析数据。是一种非常有用的软件系统能够帮助数据分析师或其他数据专业人员快速获取和分析数据提升工作效率。

这种系统通常提供了一个数据模型和一组数据管理工具使得开发者可以方便地存储和管理数据并且支持多种数据源如数据库、文件、网络等。

数据分析数据仓库还支持数据的提取、转换、加载 (ETL) 操作使得开发者可以快速将数据从不同的源头抽取到数据仓库中并对数据进行清洗、转换、加载等操作使得数据变得更加统一、结构化。

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Python Pyecharts 数据可视化

Pyecharts是一个基于 Python 的数据可视化工具提供了大量美观的图表类型和丰富的自定义选项。它基于 Echarts 开发Echarts 是一款流行的数据可视化库能够支持各种统计图表、地图、科学图表、时间线等。是一款强大的 Python 数据可视化工具能够支持各种美观的图表类型和丰富的自定义选项帮助开发者快速创建出各种精美的数据可视化图表。它的使用方式简单易学可以很方便地将图表嵌入到网页或报告中并且支持各种数据源使得开发者可以轻松地将自己的数据呈现出来。

Pyecharts 可以很方便地在 Python 中使用提供了 Pythonic 的接口使得开发者可以使用 Python 的语法来创建各种图表。它还支持将图表保存为多种格式的文件如 HTML、图片等方便将图表嵌入到网页或报告中。

Pyecharts 支持使用各种数据源如列表、元组、字典、Pandas 等并提供了丰富的图表类型如条形图、折线图、饼图、散点图、地图等。它还支持各种自定义选项可以调整图表的样式、布局、主题等。

Python 视频剪辑框架

Python 视频剪辑框架是一种用于帮助开发者快速构建视频剪辑应用的软件工具。这种框架通常提供了一组丰富的 API 和工具使得开发者可以方便地对视频进行剪辑、合并、调整音量、添加字幕、添加水印等操作。是一种非常有用的工具能够帮助开发者快速构建出功能丰富、高效的视频剪辑应用。

此外 Python 视频剪辑框架还支持对视频进行格式转换、视频编码、视频解码等操作使得开发者可以将视频转换成各种不同的格式方便在各种设备和平台上播放。

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 Python视频制作 MoviePy框架图文处理模块
 Python视频制作 MoviePy框架音频处理模块
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Python 视频剪辑项目

Python 视频剪辑项目通常是由一组 Python 代码和视频资源组成并使用 Python 视频剪辑框架进行开发。是一种使用 Python 语言和相关框架开发的视频剪辑应用能够帮助开发者快速构建出功能丰富、高效的视频剪辑应用。

开发者可以通过编写 Python 代码来实现对视频的剪辑、合并、调整音量、添加字幕、添加水印等操作。

此外 Python 视频剪辑项目还可以通过 Python 视频剪辑框架进行视频格式转换、视频编码、视频解码等操作使得视频可以在各种设备和平台上播放。

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Python 实用应用程序

Python 实用应用程序是指使用 Python 语言开发的具有实用性的应用程序。是一种使用 Python 语言开发的具有实用性的应用程序能够帮助用户解决各种实际问题并提供便捷的使用体验。

这种应用程序通常是针对某种特定的任务或功能而开发的并且能够为用户带来实际的帮助和方便。

Python 实用应用程序的范围非常广泛可以涵盖计算机图形学、计算机网络、数据分析、机器学习、视频剪辑、游戏开发等各个领域。

此外 Python 实用应用程序还具有跨平台的优势可以在 Windows、Mac、Linux 等多种操作系统上运行。

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Python 机器学习算法

Python已成为机器学习领域的首选编程语言。而机器学习是一种人工智能的分支它通过对大量数据的分析和计算让计算机系统自动学习并从数据中获得知识。它可以用于许多不同的领域如自然语言处理、计算机视觉、预测分析等。

机器学习中使用的算法是指能够自动学习并从数据中提取知识的算法。这些算法通常分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四类。其中监督学习算法需要事先给定数据的正确结果以此来学习如何预测新数据的结果无监督学习算法不需要事先给定数据的正确结果而是通过对数据的聚类和分析来学习数据之间的关系半监督学习算法则是在监督学习和无监督学习之间的折中它需要少量的带标签数据和大量的无标签数据强化学习算法则是通过不断尝试和学习来优化决策的算法。

在 Python 中可以使用许多第三方库来实现不同的机器学习算法例如 scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等。这些库提供了大量的算法实现并且提供了丰富的文档和示例代码方便开发者使用。

Python 机器学习案例

Python 是一门广受欢迎的编程语言其中一个重要的应用领域就是机器学习。在机器学习中通过不断地对数据进行训练使得计算机能够自动学习和提取数据中的规律从而对未知数据进行准确的预测或分类。除了 scikit-learn 之外Python 还有许多其他的机器学习库如 TensorFlow、PyTorch 等可以满足不同的机器学习需求。

在 Python 中可以使用著名的机器学习库 scikit-learn 进行机器学习。该库提供了众多的机器学习算法和工具能够快速构建机器学习模型。

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