⑴ python 在编程语言中是什么地位为什么很多大学不教 Python
作者看着网上各种数据分析的知识泛滥， 但是没有什么体系，初学者不知道学哪些， 不知道学多少， 不知道学多深， 单纯一个python语言， 数据分析会用到那种程度， 不可能说像开发那样去学， numpy如果不是做算法工程师用到的知识并不多， pandas知识杂乱无章， 哪些才是最常用的功能等等， 作者不忍众生皆苦， 决定写一套python数据分析的全套教程， 目前已完成一部分课件的制作。需要说明的是， 作为一名数据分析师， 你应该先会一点Excel和SQL知识，相关的内容， 网上很多。但是， 即便你一点Excel和SQL都不会也不会影响这部分的学习 ！目前作者整理的大纲如下：
第一章 python编程基础
1.1 python语言概述 1.2 数据科学神器--Anaconda介绍与安装 1.3 标准输入输出 1.4 变量定义与赋值 1.5 数据类型 1.6 流程控制语句 1.7 函数
1.8 面向对象编程 第二章 python数据清洗之numpy 2.1 核心ndarray对象的创建 2.2 ndarray对象常用的属性和方法 2.3 ndarray对象的索引和切片 2.4 ndarray对象的分割与合并 2.5 ndarray对象的广播(Broadcast) 2.6 numpy中的算术运算函数 2.7 numpy中的统计函数 2.8 numpy中的排序 搜索 计数 去重函数 2.9 numpy中的字符串函数 2.10 numpy中可能会用到的线性代数模块（后期机器学习会用到一点）
第三章 数据清洗神器pandas
3.1 pandas核心对象之Series对象的创建 常用属性和方法 3.2 pandas核心对象之DataFrame对象的创建 常用属性和方法 3.3 DataFrame对象的列操作和行操作 3.4 DataFrame对象的索引和切片 3.5 DataFrame对象的布尔索引 3.6 数据的读入与导出 3.7 groupby分组运算 3.8 数据合并与数据透视
第四章 数据可视化matplotlib seaborn pyecharts
4.1 包括常用图形的绘制，略
第五章 实战案列
5.1 拉勾网数据分析相关职位分析 5.2 boss直聘数据分析相关职位分析 5.3 珍爱网女性用户数据分析
第六章 机器学习
机器学习部分， 简单的算法会讲手写， 难的就用scikit-learn实现， 可能有小伙伴说， 这是调包侠干的， 小哥哥！小姐姐！哪有那么多公司， 那么多人自己干写算法的， 有几个人敢说他写的算法比scikit-learn写得好？ 再说了， 你是数据分析师， 这些是你的工具， 解决问题的！不是一天到晚拉格朗日对偶性！先来个机器学习介绍， 然后如下：
6.1 K近邻算法 6.2 Kmeans算法 6.3 决策树 阶段案列：决策树案列(保险行业) 6.4 线性回归 岭回归 Lasso回归 6.5 逻辑回归 6.6 朴素贝叶斯 阶段案列：推荐系统(电商玩具) 6.7 随机森林 6.8 Adaboost 6.9 梯度提升树GBDT 6.10 极端梯度提升树Xgboost 6.11 支持向量机SVM 6.12 神经网络 阶段案例：Xgboost案例
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python语言概述
在说python之前， 我们还是先来看看计算机软硬件的发展历史。
1 计算机硬件的发展历史
第一代计算机-电子管计算机（1946-1957）
无论如何，一项技术的突破必然伴随着其他行业的突破，简而言之，电子计算机的出现，前提必须有电子技术的进步，否则一切都是空谈！下面是我列举出计算机硬件的发展过程中， 一些比较重要的事件。
1906年， 美国的Lee De Forest 发明了电子管。在这之前造出数字电子计算机是不可能的。这为电子计算机的发 展奠定了基础。
1924年2月， 一个具有划时代意义的公司成立，IBM。
1935年， IBM推出IBM 601机。 这是一台能在一秒钟算出乘法的穿孔卡片计算机。这台机器无论在自然科学还是在商业意义上都具有重要的地位。大约造了1500台。
1937年， 英国剑桥大学的Alan M. Turing (1912-1954)出版了他的论文 ，并提出了被后人称之为"图灵机"的数学模型。
1937年， 美国贝尔试验室的George Stibitz展示了用继电器表示二进制的装置。尽管仅仅是个展示品，但却是世界上第一台二进制电子计算机。
1941年， Atanasoff和学生Berry完成了能解线性代数方程的计算机，取名叫"ABC"（Atanasoff-Berry Computer），用电容作存储器，用穿孔卡片作辅助存储器，那些孔实际上是"烧"上的。 时钟频率是60HZ，完成一次加法运算用时一秒。这就是ABC计算机。
1946年， 美国宾夕法尼亚大学，第一台通用电子计算机ENIAC (Electronic Numerical Integrator 和 Computer)诞生， 总工程师埃克特在当时年仅25岁。
这时的计算机的基本线路是采用电子管结构，程序从人工手编的 机器指令程序（0 1），过渡到符号语言（汇编），电子管计算机是计算工具革命性发展的开始，它所采用的进位制与程序存贮等基本技术思想，奠定了现代电子计算机技术基础。以冯·诺依曼为代表。
第二代计算机——晶体管计算机（时间1957~1964）
电子管时代的计算机尽管已经步入了现代计算机的范畴，但其体积之大、能耗之高、故障之多、价格之贵大大制约了它的普及应用。直到晶体管被发明出来，电子计算机才找到了腾飞的起点，一发而不可收……
20世纪50年代中期，晶体管的出现使计算机生产技术得到了根本性的发展，由晶体管代替电子管作为计算机的基础器件，用 磁芯或磁鼓作存储器，在整体性能上，比第一代计算机有了很大的提高。
第三代计算机——中小规模集成电路计算机（时间1964~1971）
20世纪60年代中期， 计算机发展历程随着半导体工艺的发展，成功制造了集成电路。中小规模集成电路成为计算机的主要部件，主存储器也渐渐过渡到 半导体存储器，使计算机的体积更小，大大降低了计算机计算时的功耗，由于减少了 焊点和 接插件，进一步提高了计算机的可靠性。
第四代计算机——大规模和超大规模集成电路计算机（时间1971~至今）
随着大规模集成电路的成功制作并用于计算机硬件生产过程，计算机的体积进一步缩小，性能进一步提高。集成更高的大容量半导体存储器作为内存储器，发展了并行技术和多机系统，出现了 精简指令集计算机（RISC），软件系统工程化、理论化，程序设计自动化。微型计算机在社会上的应用范围进一步扩大，几乎所有领域都能看到计算机的“身影”。
第五代计算机——泛指具有人工智能的计算机（至今~未来）
目前还没有明确地定义
2 简述计算机软件的发展历史
编程语言的发展
计算机软件系统的发展，也伴随着编程语言的发展。计算机程序设计语言的发展，经历了从机器语言、汇编语言到高级语言的历程。
机器语言：简单点说，机器本身也只认识0和1，电路无非就只有通和断两种状态，对应的二进制就是二进制的1和1。
汇编语言：汇编语言只是把一些特殊的二进制用特殊的符号表示，例如，机器要传送一个数据，假设“传送”这个指令对应的机器码是000101，则人们把000101用一个特殊符号，比如mov来表示，当人们要用这个指令时用mov就行，但是mov的本质还是000101，没有脱离硬件的范围，有可能这个指令不能在其他机器上用。
高级语言：高级语言完全脱离了硬件范畴，所有的语法更贴近人类的自然语言，人们只需要清楚高级语言的语法，写出程序就行了，剩下的交给编译器或者解释器去编译或者解释成机器语言就行了，看，这样就完全脱离了硬件的范畴，大大提高了程序的开发效率。接下来我们就来看看高级语言的发展，高级语言非常多，我们主要看看比较经典的几个。
高级语言的发展
B语言与Unix
20世纪60年代，贝尔实验室的研究员Ken Thompson（肯·汤普森）发明了B语言，并使用B编了个游戏 - Space Travel，他想玩自己这个游戏，所以他背着老板找到了台空闲的机器 - PDP-7，但是这台机器没有操作系统，于是Thompson着手为PDP-7开发操作系统，后来这个OS被命名为 - UNIX。
C语言
1971年，Ken Thompson（肯·汤普森）的同事D.M.Ritchie（DM里奇），也很想玩Space Travel，所以加入了Ken Thompson，合作开发UNIX，他的主要工作是改进Thompson的B语言。最终，在1972年这个新语言被称为C，取BCPL的第二个字母，也是B的下一个字母。
C语言和Unix
1973年，C主体完成。Ken Thompson和D.M.Ritchie迫不及待的开始用C语言完全重写了UNIX。此时编程的乐趣已经使他们完全忘记了那个“Space Travel”，一门心思的投入到了UNIX和C语言的开发中。自此，C语言和UNIX相辅相成的发展至今。
类C语言起源、历史
C++（C plus plus Programming Language） - 1983
还是贝尔实验室的人，Bjarne Stroustrup（本贾尼·斯特劳斯特卢普） 在C语言的基础上推出了C++，它扩充和完善了C语言，特别是在面向对象编程方面。一定程度上克服了C语言编写大型程序时的不足。
Python （Python Programming Language）--1991
1989年圣诞节期间，Guido van Rossum 在阿姆斯特丹，Guido van Rossum为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。第一个Python的版本发布于1991年。
java（Java Programming Language） - 1995
Sun公司的Patrick Naughton的工作小组研发了Java语言，主要成员是James Gosling（詹姆斯·高斯林）
C（C Sharp Programming Language） - 2000
Microsoft公司的Anders Hejlsberg（安德斯·海尔斯伯格）发明了C，他也是Delphi语言之父。
当然现在还有一些新语言，比如2009年Google的go语言，以及麻省理工的julia等。
3 为什么是Python
Python有哪些优点
1 语法简单 漂亮：我们可以说Python是简约的语言，非常易于读写。在遇到问题时，我们可以把更多的注意力放在问题本身上，而不用花费太多精力在程序语言、语法上。
2 丰富而免费的库：Python社区创造了各种各样的Python库。在他们的帮助下，你可以管理文档，执行单元测试、数据库、web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。所有东西包括在标准库，然而，除了它，还有很多其他的库。
3 开源：Python是免费开源的。这意味着我们不用花钱，就可以共享、复制和交换它，这也帮助Python形成了丰富的社区资源，使其更加完善，技术发展更快。
4 Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。尽管面向对象的程序语言通常十分复杂，Python却设法保持简洁。
5 Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。
Python有哪些作用
Python是什么都能做，但是我们学的是数据分析，我们看看在数据分析领域Python能做什么。
数据采集：以Scrapy 为代表的各类方式的爬虫
数据链接：Python有大量各类数据库的第三方包，方便快速的实现增删改查
数据清洗：Numpy、Pandas，结构化和非结构化的数据清洗及数据规整化的利器
数据分析：Scikit-Learn、Scipy，统计分析，科学计算、建模等
数据可视化：Matplotlib、Seaborn等等大量各类可视化的库
所以说总结， 为什么数据科学选的是python， 最重要就是两个原因：
1 语法简单漂亮
2 大量丰富免费的第三方库
⑵ python一般用什么软件
python一般用什么软件?
python一般用的软件有：Subpme Text、Atom、PyCharm等。
Subpme Text
Subpme Text是一款非常流行的代码编辑器，其开发者是一名谷歌的工程师，其梦想是使之成为更好的文本编辑器。Subpme Text支持Python代码编辑同时兼容所有平台，并且丰富的插件（称之为“包”）扩展了语法和编辑功能。
安装额外的Python扩展可能会比较棘手，Subpme Text中所有的包都是用Python写成的，并且安装社区扩展往往需要直接在Subpme Text中执行Python脚本。
优点：Subpme Text在编程社区内很受推崇。单单从代码编辑器的角度来看，Subpme Text迅捷小巧并且具有良好的兼容性。
缺点：尽管你可以无限期的使用测试版本但是Subpme Text不是免费软件。在Subpme Text中安装扩展插件可能会比较棘手，另外并不支持直接在编辑器内部执行或调试代码。
Atom
同样兼容所有平台的Atom被称为是“21世纪可破解的文本编辑器”。开源的Atom拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，它是使用Electron构建的，Electron使用JavaScript、HTML和CSS构建跨平台的桌面应用。Python语言由一款可在Atom运行时安装的扩展插件支持。
优点：得益于Electron，Atom广泛兼容各大平台。同样Atom小巧且下载和载入都非常迅速。
缺点：内置并不支持构建和调试，这些功能是由社区提供支持的。同样由于Atom建立在Electron框架上，所以它始终运行在JavaScript进程中而不是作为本地应用运行。
PyCharm
PyCharm是最好的一个（也是唯一一个）专门面向于Python的全功能集成开发环境。同样拥有付费版（专业版）和免费开源版（社区版），PyCharm不论是在Windows, Mac OS X系统中, 还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
开箱即用，PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码。你也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，并且它支持源码管理和项目。
优点：这是真正的Python集成开发环境，拥有众多便利和支持社区。它的编辑、运行和调试功能统统开箱即用。
缺点：PyCharm存在加载较慢的问题，另外对于已有的项目，默认设置可能需要调整。
相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python一般用什么软件的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
⑶ 最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
Python常用库大全，看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。
⑷ python能开发大型软件吗
答案：能！！！
如果您说的大型软件是指用户量大，并发高的系统的话，那么我举两个例子：
1）YouTube：据2021年4月最新数据，youtube月活20亿，算是大得不能再大得系统了。
2）豆瓣：2019年豆瓣月活3亿；
所以结论是：Python是可以开发大型软件得，关键在于是什么样得团队开发！
⑸ python程序都能做什么
Python可以写后台，web工程。Python语言跟大多数的编程语言一样，也可以写后端也可以做web前端，可以用Python只用少量简洁的代码做出来一个很酷炫，很牛逼的网站。
Python可以写爬虫，Python是很简洁的，你用少量的代码轻松获取到海量的数据。虽然java语言也可以写爬虫，但是相比之下，Python语言使用的代码要少很多。
Python可以做人工智能，这也是一个几好玩的开发方向，不信你可以试试。
可以用Python开发游戏。
⑹ 什么是python编程
Python是一门新兴的编程语言，编程语言有很多，比如C++、Java、C#、PHP、JavaScript等，Python也是其中之一，在学习Python前，我们需要对它有一定的了解。
Python支持多种编程范型，如函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。
Python编写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序，在计算机内部，Python解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。
语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库，使用Python快速生成程序的原型，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
只有基础建牢固了，才会更利于我们以后的发展及进步，现如今Python的发展十分迅速，已经将C++语言甩在了后边，在不久的将来，可能会超过C和Java这些主流语言。
⑺ 使用python需要安装哪些软件
1）首先，安装python运行环境
因为python是跨平台的，它可以运行在Windows、Mac和各种Linux/Unix系统上。
要开始学习python编程，首先就得把python安装到你的电脑里。安装后，你会得到python解释器，一个命令行交互环境。
在Windows上安装Python
2）安装python开发环境工具。python开发环境工具有很多，安装一个就好比如pycharm。
其实牛人，用记事本软件notepad++都能编定代码。不需要开发环境工具。初学还是安装一个吧。
然后就可以在pycharm里开发python。
注意：由于python是脚本语言，有一些大型软件实际在安装时已经自带了python编辑器。在这些在大型软件里使用和开发它们的python脚本，用这些大型软件自带的python编辑器就可以了。
⑻ Python可以开发6大程序，如何学习
如果想学Python，当然得选好学习方式，培训和自学都可以，只不过学习的难易程度会不同，培训学习，有老师带，学起来更轻松，也更容易坚持学完；自学的话，需要付出更多，才能收获培训同样的效果，当然，贵在坚持！