学习python的十大技巧

⑴ 可以让你快速用python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框：信息提示

<p class="alert alert-block alert-info">

<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

</p>

黄色警示框：警告

<p class="alert alert-block alert-warning">

<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

</p>

绿色警示框：成功

<p class="alert alert-block alert-success">

Use green box only when necessary like to display links to related content.

</p>

红色警示框：高危

<p class="alert alert-block alert-danger">

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

</p>

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

import pdb

pdb.pm()

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！

⑵ 完全零基础者,如何正确学习编程

零基础学习编程 应从以下几方面入手：

1>.去了解计算机的基本组成，计算机的发展史和编程的发展史，看起来和编程没什么关系，潜在的影响还是十分大的;

2>.选择一门简单的语言作为入门语严;

3>.学会使用搜索引擎;

4>.知道如何看书;

5>.要”像”个高手;

6.>应具备的学习态度;

1＞了解这些历史的意义:

了解一些编程的实质远比知道如何编程更有意义，不要在编程是怎么回事的情况下就去学习编程，这样对你的学习是十分不利的，作为一个编程爱好者，知道计算机的工作原理，这应该是一件再正常不过的事。

2>.选择入门语言:

这个问题在入门阶段一直是争议十分大的问题，n多语言，n多推荐，到最后搞到新手一会听说这种语言适合新手，于是学习这种语言，一会又有人会开始推荐你xxx语言，于是新手们又开始学习这种语言，搞到最后，什么语言都没搞懂，时间大把大把的流失，热情消耗殆尽。要解决这个问题，首先要明白一个根本问题，怎样挑选适合入门的编程语言？我推荐从难度这个角度来考虑，这门语言必须简单易学，有趣，而且要有一定的热度，有热度才能有更多的人一起交流讨论，翻开编程语言列表，发现有100多种编程语言，而且这个数还是在不断增加的，这里我们一起来看下2012年5月份的编程语言排行榜，能进排行榜前20的，首先在热度上都已经差不多了，现在要做的就是从排行榜里找到一门简单有趣的语言。

2012年5月编程语言排行

对于上述的语言，这里不可能一个个详细介绍，篇幅有限，最主要的是，这些语言的介绍只需要打开搜索引擎，输入这项语言的名字，搜索一下，就能看到详细介绍了，如果说不会搜索，那么，请返回第一个问题，一般来说，如果你去论坛提问什么语言适合入门，得到最多的结果应该是C语言，没错，就是上述排行榜排行第一的那个，强烈推荐C语言入门的同学如果看到这篇文章可能会很想吐槽，因为这里笔者要推荐的不是C语言，笔者认为，Python语言对于零基础更适合入门，很多人推荐C语言原因我猜测可能有两个，一是全国大部分的高校的编程课C语言是都有开设的，也可以说是学习过C语言的用户基数大，第二是C语言自身的强大，可谓是口碑好。基数大+口碑好，足以让你得到的结果是C语言居多。

笔者是Python语言入门，接触编程时完全是零基础，现在接触了C、接触了C++、JAVA，Visual Basic 6,回味了下，如果让我再次选择一门入门语言，我绝对不会后悔选择Python，建议每位同学去网络搜索下Python，看下是否真的简单易学，并且强大，如果你想快速写GUI(图形用户界面 )的软件，Python有一大把图形库供你选择，不像C语言，半年下来，还是停留在黑框框里，大大打击了初学者对软件开发的信心，对于写游戏，Python也是绝对不会让你失望的，pygame模块为你提供简单快速的游戏开发，Pygame是 跨平台 Python模块，专为电子游戏设计。 包含图像、声音。 虽说没法和Direct X相比，但对于新手来说，独立写个2D游戏也是一件很愉快的事。

对于Python，笔者就不再详细介绍了，只是推荐，具体选择什么语言，决定权还是在你手里，无论是C语言也好，Python语言也罢，下面所介绍的学习方法都是适用的。

3>.学会使用搜索引擎:

之所以推荐使用搜索引擎的目的是培养更好的独立解决问题的能力，通常来说，刚学编程时，可能我们有时候连使用什么软件作为编程环境都不知，或者下载安装了编程环境却不知如何使用，这时搜索就派上大用场了，跑到搜索引擎里输入”xxx 使用教程”，结果就出来了，简直太方便了。

而且，新人都喜欢加很多xx语言的编程群，而且大都是挑人多的加，一旦编程中出现了一点小错误，就立马到群里提问，这是一个很不好的习惯，假如说群里有人在线，为你解决了这个问题，那么你独立解决问题的能力就降低了一分，假如没人在线，你就可能面临着等待，或者把问题放这，不去管它，这样积累的后果你是知道的，最好的方式就是动用搜索引擎，不需要等待，还可以锻炼独立解决问题的能力。还有一点，许多新人反应说许多知识搜索不到，我很负责任的说，不是搜索不到，是你不会使用搜索引擎，至少我现在在编程上还没有遇到过搜索不到某个知识点的情况，对于搜索的使用技巧，如果你还不知道，去搜索吧。

总之，有问题，就要去搜索。

顺便说句，加很多群不是一个好习惯，群里并不能让你学到太多知识，他的功能在于能找到一群有共同话题的朋友，真实的情况是大多时间都在时一起闲扯一些与编程无关的话题。

4>.知道如何看书:

无论是电子书还是纸做的书，都会有页码，要做好学习的计划，每天看多少页？这倒不是，不要忽略目录这个好东西，先认真看下一本书的前言和目录，了解本书的知识点的分布，这样有利于更快的融入这本书，然后按章节作学习计划，按页来你就不怕把一个知识点切成两半？笔者看书时第一遍喜欢浏览，也就是走马观花的看，花一上午或一下午从头把书悠闲的翻一遍，不求记住知识点，只求记住几个名词，知道书里面有这些东西，给大脑一个模糊的印象。

从第二遍开始认真看，不放过任何一句话，碰到不明白的名词，没关系，搜索解决。看书要及时复习，推荐“看五退三”(笔者自造的词)式看书，也就是说一次看五页，下次看书式再向后退回三页，这样可以起到很好的复习效果，遇到确实看不懂的地方，也不要停留太长时间，很有可能当你继续向下看，再返回这个问题时，发现你已经可以理解了，这种情况很常见。

代码是一定要亲手调试一遍的，要亲手输入一个字符一个字符的输入，不是机械的复制粘贴，复制粘贴的后果就是你自己感觉学的差不多都理解了，然后到上机亲手写代码时，要么写不出来，要么一运行报错一堆。所以，书上的每段代码都要亲自调试。

对于代码报错，作为新手，正常的不能再正常的一件事，这里说两点，注意单词的拼写错误和符号是不是在英文状态下输入的;还有就是坚持自己找出代码错误，坚持，代码报错不求人，自己解决。

5>.要”像”个高手:

在写这几个字的时候我还是在担心等等这句话会不会造成误解，像个高手，并不是让你打肿脸充胖子，而是一种激励自己学习的一种方法，具体就是，要多帮助其他新人，帮助别人可以提高自己的话就不说了，在论坛或群，你可能遇到新人们各种各样的问题，要么代码报错自己检查不出错误，或者想解决某个问题却找不到方法等等，诸如此类的问题，如果你能解决，一定要记得解答一下，不断这样下去，你在你的圈子里说话就会越来越有分量，别人也就更信任你的能力，正式由于这种信任，也渐渐使你背负上了一种高手的责任感，别人请教问题我能不会？即使出于虚荣心，我们也得不断学习，维护我们在别人心中高手的形象，这样也就达到了刺激自己不断学习的目的。

但是需要记住几点；

一：不要误导其他新人，自己不确定的知识不要回答;

二：对于那些弱爆了的问题，你已经回答过很多遍了，如果别人没指明让你回答，那么就把这个机会让给别人吧，确实没必要再在这些弱爆了的问题上浪费时间;

三：每天冒泡回答问题的时间不要过长，否则会影响到你的正常学习进度;

四：发现自己错了就要勇敢承认，等高手出来吐槽时只会让你更难堪，不要以为新手好忽悠，当新手有天成为高手时，会记得当初是谁在挖坑让他跳。

6>.需要具备的态度:

–①:恒心，专注，相信自己。每当看到有人告诉新人学习方法讲要有恒心，要学会坚持不懈之类的我就想吐槽，做什么事不需要这样的态度？编程，要有激情，要有想象力，不局限于书本上的知识点，大胆实验，尝试把已经学习的话知识点组合成新的知识点，就拿C语言的链表来说，几乎所有的C语言入门书都把链表作为单独的一个知识点，如果说所有的书都取消链表这个知识点，当你学完指针、结构体、再告诉你malloc函数的用法，你能想到可以组合成链表这有趣的知识。

–②:学会稳定自己的情绪，当在论坛或群意见不合，或者有人无理取闹时，不要动怒，立即潜水，因为没必要动怒，谁对谁非，旁观者自然能看到。

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