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介紹

Python的多功能性：從數(shù)據(jù)分析到網(wǎng)絡爬蟲（web crawling）
Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作

整數(shù)和浮點數(shù)
字符串和字節(jié)
元組和列表
詞典和有序字典
設置和凍結(jié)集
數(shù)據(jù)框（pandas）
轉(zhuǎn)換
用Python進行面向?qū)ο缶幊?/p>

繼承（Inheritance）
多態(tài)性
靜態(tài)類
靜態(tài)功能
裝飾器（Decorators）
其他
用pandas進行數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)清理
在pandas中使用矢量數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)整理
排序和過濾數(shù)據(jù)
聚合操作
分析時間序列
數(shù)據(jù)可視化

用matplotlib繪制圖表
從pandas內(nèi)使用matplotlib
創(chuàng)建高質(zhì)量圖表
在Jupyter筆記本中可視化數(shù)據(jù)
Python中的其他可視化庫
在Numpy中矢量化數(shù)據(jù)

創(chuàng)建Numpy數(shù)組
矩陣上的常見操作
使用ufuncs
在Numpy數(shù)組上的視圖和廣播
通過避免循環(huán)來優(yōu)化性能
使用cProfile優(yōu)化性能
用Python處理大數(shù)據(jù)

使用Python構(gòu)建和支持分布式應用程序
數(shù)據(jù)存儲：使用SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫
使用Hadoop和Spark進行分布式處理
擴展您的應用程序
Python用于財務工作

用于財務處理的軟件包、庫和API
Zipline
PyAlgoTrade
Pybacktest
quantlib
Python API
用其他語言擴展Python（反之亦然）

C＃
Java
C++
Perl
其他
Python多線程編程

模塊
同步
優(yōu)先處理
用Python進行UI編程

在Python中構(gòu)建GUI的框架選項
Tkinter
Pyqt
Python用于維護腳本

正確提升和捕獲異常
將代碼組織成模塊和包
了解符號表并在代碼中訪問它們
選擇一個測試框架并在Python中應用TDD
Python用于網(wǎng)絡

用于Web處理的包
網(wǎng)絡爬蟲
解析HTML和XML
自動填寫網(wǎng)頁表單