shibing624/python-tutorial

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python-tutorial Python实用教程，包括：Python基础，Python高级特性，面向对象编程，多线程，数据库，数据科学，Flask，爬虫开发教程。 在本Python教程包含了一些范例，涵盖了大多数Python日常脚本任务，是入门Python的学习资料，也可以作为工作中编写Python脚本的参考实现。 以下所有实现均在python3环境下测试。 Guide Tutorial Get Started Contact Cite Reference python-tutorial的例子清单 目录说明 目录 主题 简要说明 01_base Python基础 提供了数据类型、字符串、list、条件判断、循环、函数、文件、多进程的使用例子。 02_advanced Python高级特性 提供了数据库、高阶函数、迭代器、面向对象编程的使用例子。 03_data_science 数据科学 提供了常用数据科学库（numpy、scipy、scikit-learn、pandas）的使用例子。 04_flask Flask开发 提供了Web框架Flask的使用例子。 05_spider 爬虫 提供了网络爬虫的实现例子。 06_tool 实用工具 提供了常用的实用工具，包括参数解析、日志工具等例子。 Notebook教程说明 Notebook Description 01_base/01_字符串类型_str.ipynb Python字符串类型 01_base/02_列表类型_list.ipynb Python列表类型 01_base/03_元组类型_tuple.ipynb Python元组 01_base/04_字典类型_dict.ipynb Python字典 01_base/05_集合类型_set.ipynb Python集合 01_base/06_条件判断_if.ipynb Python条件判断 01_base/07_列表推导式.ipynb Python列表推导式 01_base/08_循环结构_loop.ipynb Python循环 01_base/09_函数和模块.ipynb Python函数 01_base/10_文件和异常.ipynb Python文件和异常 01_base/11_线程和进程.ipynb Python多线程和多进程 02_advanced/01_系统交互_os.ipynb Python系统交互操作 02_advanced/02_数据库_sql.ipynb Python操作mysql数据库 02_advanced/03_高阶函数.ipynb map、filter、lambda高阶函数 02_advanced/04_迭代器与生成器.ipynb 迭代器和yield生成器 02_advanced/05_上下文管理器.ipynb with语句 02_advanced/06_装饰器.ipynb Decorator装饰器 02_advanced/07_面向对象编程.ipynb Python类 03_data_science/01_Numpy数组.ipynb Numpy array数组 03_data_science/02_Numpy索引.ipynb Numpy index索引 03_data_science/03_Numpy方法.ipynb Numpy 方法 03_data_science/04_Matpoltlib画图.ipynb Matpoltlib画图 03_data_science/05_SciPy统计分布.ipynb Scipy统计分布 03_data_science/06_SciPy曲线拟合.ipynb Scipy曲线 03_data_science/07_Pandas数据类型.ipynb Pandas数据类型 03_data_science/08_Pandas数据操作.ipynb Pandas操作 03_data_science/09_Scikit-Learn分类.ipynb Scikit-Learn数据分类 03_data_science/10_Scikit-Learn聚类.ipynb Scikit-Learn聚类 04_flask/01_Flask介绍.md Flask介绍 04_flask/02_Flask模板.md Flask模板 04_flask/03_静态文件.md Flask静态文件 04_flask/04_数据库.md Flask数据库 04_flask/05_模板优化.md Flask模板优化 04_flask/06_表单.md Flask表单 04_flask/07_用户认证.md 用户认证 04_flask/08_Flask应用watchlist Flask应用示例watchlist 05_spider/01_爬虫介绍.ipynb Python网络爬虫介绍 05_spider/02_网页解析和存储.ipynb 网页工具requests、lxml、BeautifulSoup、Selenium 06_tool/argparse_demo.py Python参数解析 06_tool/profiler工具.md Python性能监测工具 06_tool/logger.py Python日志 06_tool/send_email.py Python发邮件 Get Started 教程代码大多数为Notebook书写（文件后缀.ipynb），如下所示： 使用Colab学习教程： 点击各教程的即可在Google Colab打开Notebook并运行。 使用Jupyter Notebook学习教程： 下载Python：建议使用Anaconda，Python环境和包一键装好，Python3.7 版本 下载本项目：可以使用git clone，或者下载zip文件，解压到电脑 打开Jupyter Notebook：打开终端，cd到本项目所在的文件夹，执行：jupyter notebook ，浏览器打开01_base/01_字符串类型.ipynb，跟随介绍交互使用 Contact Issue(建议)： 邮件我：xuming: [email protected] 微信我：加我微信号：xuming624，进Python-NLP交流群，备注：姓名-公司名-NLP Citation 如果你在研究中使用了python-tutorial，请按如下格式引用： @misc{python-tutorial, title={python-tutorial: Python3 Tutorial for Beginners}, author={Ming Xu}, howpublished={https://github.com/shibing624/python-tutorial}, year={2021} } License 授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加python-tutorial的链接和授权协议。 Contribute 项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点： 在本地进行单元测试 确保所有单测都是通过的 之后即可提交PR。 Reference 廖雪峰Python3教程 PythonDataScienceHandbook Python4DataScience.CH Python-100-Days flask-tutorial