python数据编程教程，使用python编程处理大量数据，效率太慢怎么解决

不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python数据编程教程，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：2年python编程自学经历，分享一些学习心得和避坑经验，使用python编程处理大量数据，效率太慢怎么解决，普林斯顿*教授撰写python数据可视化编程实战，自学者起立欢呼，普林斯顿教授撰写python数据可视化编程实战，自学者起立欢呼！??。

1.2年python编程自学经历，分享一些学习心得和避坑经验

学python编程开始前，本人纯小白，1年半行政打杂经验，和编程不搭边，偶然的机会接触到python，于是开始利用空闲时间学起了python。自学过2年python，有一些学习心得和避坑经验和大家分享，希望对已经入门和准备入门的零基础朋友能有些帮助，少走点弯路。首先，对于python初学者*的困难是什么?就是不自信，否定自己，在心理上设障碍，觉得一个个编程代码看不懂学不会。这种思想就是阻止自己去掌握一门语言*的障碍，就像婴儿学走路，如果怕摔怕疼就不学，那这辈子就永远无法正常行走，虽然比喻不恰当，但想表达的就是要先去尝试，在学习的过程中找到乐趣再掌握它，总能学会。比如先学基础命令,比如打印出一句话都能有满满的成就感，从小小的成就感中一点点的体会编程的乐趣，久而久之就会去研究python 的语法去掌握它。零基础小白不知如何体会这种成就感？这里我分享下自己心得感受。对于小白来说，*的找人带，刚开始起步难，到处找视频找资料*还是无法形成一条体系的学习路径，有人带的话就会比自学高效的多。可以试试加下面这个Python学习群，比较适合 0基础小白入门，每天都有直播课程，大牛带你入门，能少走很多弯路。每天晚上下班后听2个小时，比你自己去摸索要高效快捷的多。一些学习用的软件和资料他们都会免费分享的。跟着学，不自觉的就入门了，成就感自然有了。下方就是群链接，可加入免费听直播课领取资料！ 可以写爬虫，可以做网站，可以做数据分析，期间就会遇到更底层的困难，做网络应该更了解一些网络协议，类似http 协议，以及握手挥手原理，数据请求原理等。同时就还需要抓包工具的使用配置，json 等数据格式的学习，html 的学习，js 的学习，总之会发现自己遇到的困难一个接一个，需要的前置知识需要一个坑一个坑的去填，这些应该比较痛苦，但是其乐无穷。python 本身语法学习中还会在面向对象这个概念中卡住，因为之前的语法都是面向过程，写个函数封装起来就完事了，后来遇到面向对象，思路就要转变一下了，三大特性，类的概念，继承，对象，多态，封装，以及各种魔法函数，需要大量练习和理解。这些还是python 语法本身，后面的python 爬虫就要学习除了网络协议，抓包，以及各种requests 库，还要学习提高速度多线程，多进程，分布式的抓取，另外还会需要代理ip，伪登录，等难题。在抓数据上已经费了老劲了，接下来就要存数据，数据库得学习一下mysql sql 语句 mongodb ，redis 都得学习下。好不容易存好了数据，就要去分析了，numpy pandas 就又要学习各种函数去学习，于是又开始找关于python数据的相关资料。使劲学习完之后，分析数据也差不多了，就要考虑数据展示了， seaborn echart 就要学习了js语言也要学习了，于是折腾一波，就可以做出基本的数据图表了。然后又希望展示到网站，让同事看，于是就又要学习django flask 这样的网络框架，一顿猛学之后基本就可以展示了。后来发现自己需要优化一下网站，性能更高，耦合度更小一些，要做成前后端分离的形式，于是又去学了restful 的开发方式和vue 框架，实现前后端分离。后面发现自己的数据分析深度不太够，于是又恶补了一些统计学的知识，于是又进了统计学到机器学习到深度学习的深坑，于是自然语言处理，计算机视觉，这些依靠神经网络的技术也入门了，当然这些需要一点点的死磕，从线性代数到手写神经网络，到应用框架一步步理解其原理，是最有乐趣的。总之，自学的经历是痛苦的同时也能体会到成就感的，每次多学到点东西，内心就多满足一点。以上是我自学python2年的一些经验，比较凌乱，希望对一些初学python朋友有帮助。真的想学好python这门编程，也不是一朝一夕的事情，每天保持固定的时间去学，去多写代码，假以时日肯定能学会。不管你学习python是为了转行，还是为了接单做副业，只要持之以恒，找到月薪过万的工作，每月副业上万都不是难事。学python*有一群志同道合的朋友一起学习，有不懂的可以相互讨论，身边资源也可以相互分享，这样也是一条学习的捷径，我分享一个适合零基础小白的群，这里的大牛不仅讲基础知识，项目实战，还讲python如何就业以及怎么接单。都是免费分享的，趁着年轻多学点。

2.使用python编程处理大量数据，效率太慢怎么解决

循环本身是没有什么耗时的;恐怕资源消耗于数字a的反复调整变化上;如果内存资源充裕的话建议不对数组a进行del操作，而是顺序地将满足条件的数据添加到新数组中。

3.普林斯顿*教授撰写python数据可视化编程实战，自学者起立欢呼

本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python*的库，通过60余种方法创建美观的数据可视化效果。全书共8章，分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D 可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据以及更多的 知识。本书适合那些对Python编程有一定基础的开发人员阅读，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python 可视化数据。*的数据是我们能看到并理解的数据。作为一个开发人员，我们想创造并构建出最 全面且容易理解的可视化图形。然而这并非总是很简单，我们需要找出数据，读取它、清 理它、揣摩它，然后使用恰当的工具将其可视化。本书通过简单(和不那么简单)直接的 方法解释了如何读取、清理和可视化数据的流程。电子版以及其他资料已整理好了，希望对大家有所帮助！！

4.普林斯顿教授撰写python数据可视化编程实战，自学者起立欢呼！

原文转载：笔陌寒本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python*的库，通过60余种方法创建美观的数据可视化效果。全书共8章，分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D 可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据以及更多的 知识。本书适合那些对Python编程有一定基础的开发人员阅读，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python 可视化数据。*的数据是我们能看到并理解的数据。作为一个开发人员，我们想创造并构建出最 全面且容易理解的可视化图形。然而这并非总是很简单，我们需要找出数据，读取它、清 理它、揣摩它，然后使用恰当的工具将其可视化。本书通过简单(和不那么简单)直接的 方法解释了如何读取、清理和可视化数据的流程。电子版以及其他资料已整理好了，希望对大家有所帮助！！

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