1.jupyterの簡単操作
1つ目はコンパイラの簡単な操作ですが、ここではjupyter Notebookを選択します。よく使用される 3 つの簡単なショートカット キーを次に示します。
コードブロックを選択して青色になり、ショートカットキーを入力します。
dd削除
SHIFT+ENTER カーソル移動/CTRL+ENTER 実行
m値下げ
Python の基本的な構文は次のとおりです。
2.print()の使用法
print(1)
print('yi')
print("i'm")
print('i\'m')
print('a'+'b')
输出：
1
yi
i'm
i'm
ab
3.数学 平方の例を挙げてください
2**3
8
4.while for control+[/] 左右インデント（インデントはスペース4つ）
i=0
while(i<3):
print(i)
i=i+1
for i in range(1,5):
print(i)
出力: 0 1 2 1 2 3 4
5.if if_else if_elif_else
if a>b:
print()
if a>b:
print()
else:
print()
if a>b:
print()
elif a=b:
print()
elif ...:
.
.
.
else:
print()
6.関数関数定義形式
def function(a,b):
x=a+b
print(x)
function(3,4)
出力: 7
関数のデフォルトパラメータの定義
def default_fun(a,b=3):
x=a+b
print(x)
default_fun(2)
出力: 5
デフォルトパラメータの右側に割り当てる必要のあるパラメータは存在できません。
def default_fun(a=3,b):
x=a+b
print(x)
default_fun(2)
报错 SyntaxError: non-default argument follows default argument
7.ファイルを作成して書き込みます
text="1,2,3"
file=open('text.txt','w')
file.write(text)
file.close()
8. 既存のファイルに書き込む
append="\nhello world"
file=open('text.txt','a')
file.write(append)
file.close()
9.ファイルの読み込み
file=open('text.txt','r')
a=file.read()
print(a)
出力：
1,2,3
hello world
10.クラスクラスの作成
class calculator:
price=18
brand="casco"
def add(self,x,y):
result=x+y
print(result)
def show(self):#self
print(self.price)
calculator1=calculator()
calculator1.add(3,5)
calculator1.show()
出力
8
18
self はこのポインタに似ていることを覚えておいて、次のように書くことを忘れないでください。
class calculator:
def __init__(self,name,price,brand,size):##init function
self.n=name
self.p=price
self.b=brand
self.s=size
def show(self):
print(self.n,self.p,self.b,self.s)
calculator2=calculator('q',3,'y',2)
calculator2.show()
calculator2.n
class calculator:
def __init__(self,name='e',price=8,brand='u',size=7):##init function default
self.n=name
self.p=price
self.b=brand
self.s=size
def show(self):
print(self.n,self.p,self.b,self.s)
calculator2=calculator()
calculator2.show()
输出：e 8 u 7
11.入力機能
a=input()
if a=='1':##input 默认字符串输入可强制类型转换
print('yes')
else:
print('no')
出力
1
yes
12. タプルとリスト
a_tuple=(1,2,3,4,5,6)
a_list=[7,6,5,4,3,2]
for i in a_tuple:
print(i) # i
for i in range(len(a_list)):
print(a_list[i]) #[ ]
a_list=[7,6,5,4,3,2]
a_list.append('a')
print(a_list)
a_list.insert(3,'h')
print(a_list)
a_list.remove('h')
print(a_list)
print(a_list[-1])
print(a_list[2:4]) #2-3
print(a_list.index('a')) # index
b_list=[1,8,5,8,9,2]
b_list.sort()
print(b_list) #small->big
b_list.sort(reverse=True)
print(b_list) #big->small
出力：
\[7, 6, 5, 4, 3, 2, 'a'\]
\[7, 6, 5, 'h', 4, 3, 2, 'a'\]
\[7, 6, 5, 4, 3, 2, 'a'\]
a
\[5, 4\]
6
\[1, 2, 5, 8, 8, 9\]
\[9, 8, 8, 5, 2, 1\]
多次元リスト
a_multi_list=[
[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]
]
print(a_multi_list[0][0]) #[a][b]
13.辞書辞書
diction={'key1':'value1','key2':'value2','key3':'value3'}
print(diction['key2'])
del diction['key2']
print(diction)#字典中value可以是元组 列表 函数 字典。。
出力：
value2
{'key1': 'value1', 'key3': 'value3'}
14.importインポートモジュール
import time as t
print(t.localtime())
出力：
time.struct\_time(tm\_year=2022, tm\_mon=6, tm\_mday=26, tm\_hour=19, tm\_min=57, tm\_sec=2, tm\_wday=6, tm\_yday=177, tm\_isdst=0)
15.break&Continueステートメント
while True:
b=input()
if b=='1':
print('end')
break
else:
print('go on')
while True:
b=input()
if b=='1':
print('end')
continue
else:
print('go on')
16.zipマップラムダ関数
ジップ：
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
zip(a,b)
list(zip(a,b))
\[(1, 4), (2, 5), (3, 6)\]
a=[1,2,3]
b=[4,5,6] # 1 2 3
zip(a,b,b) # 4 5 6
list(zip(a,b,b)) # 4 5 6
\[(1, 4, 4), (2, 5, 5), (3, 6, 6)\]
lambda の関数は function の関数と似ています。
def plus(x,y):
return(x+y)
plus(2,6)
7
plus2=lambda x,y:x+y
plus2(4,3)
7
地図：
def plus(x,y):
return(x+y)
map(plus,[1],[2])
list(map(plus,[1],[2]))
[3]
1. Python の概要
以下の内容は、Python の応用全般に必要な基礎知識であり、クローラ、データ分析、人工知能などをやりたい場合は、まず学習する必要があります。ハイエンドのものはすべて原始的な基盤の上に構築されています。しっかりとした基礎を築くことで、今後の道はより安定します。すべての情報は記事の最後に無料で掲載されています！！！
含む：
コンピュータの基本
Pythonの基本
Python 入門ビデオ エピソード 600:
ゼロベース学習ビデオを見る。ビデオを見るのが最も速く、最も効果的な学習方法です。基礎から詳細まで、ビデオ内の教師のアイデアに従うことで簡単に始めることができます。
2. Python クローラー
一般的な方向性として、クローラーはパートタイムで使用する場合でも、作業効率を向上させるための補助スキルとして使用する場合でも、良い選択です。
クローラー テクノロジーを通じて、関連するコンテンツを収集、分析、選択して、本当に必要な情報を取得できます。
この情報収集・分析・統合作業は、生活サービス、旅行、金融投資、各種製造業の製品市場需要など、非常に幅広い分野に応用可能であり、クローラ技術を活用することで、より正確な情報を得ることができます。そして有効な情報を活用してください。
Python クローラーのビデオ情報
3. データ分析
清華大学経済管理学院が発表した「中国経済のデジタル変革：人材と雇用」報告書によると、データ分析人材のギャップは2025年に230万人に達すると予想されている。
人材の格差がこれほど大きいため、データ分析は広大な青い海のようなものです。初任給10万は本当に当たり前です。
4. データベースとETLデータウェアハウス
企業は、ビジネス データベースからコールド データを定期的に転送し、履歴データの保存専用のウェアハウスに保存する必要があります。各部門は、独自のビジネス特性に基づいて統合されたデータ サービスを提供できます。このウェアハウスはデータ ウェアハウスです。
従来のデータ ウェアハウス統合処理アーキテクチャは ETL です。ETL プラットフォームの機能を使用して、E = ソース データベースからデータを抽出し、L = データ (ルールに準拠していないデータ) をクリーンアップし、テーブルを変換します (さまざまなディメンションを実行します)。ビジネス ニーズに応じたテーブルの粒度（程度、さまざまなビジネス ルールの計算と統計）、T = 処理されたテーブルを増分、全量、さまざまな時間でデータ ウェアハウスにロードします。
5. 機械学習
機械学習とは、コンピュータのデータの一部から学習し、他のデータを予測・判断することです。
機械学習の中核は、「アルゴリズムを使用してデータを解析し、そこから学習し、新しいデータについて意思決定や予測を行うこと」です。つまり、コンピュータは、得られたデータからあるモデルを導き出し、そのモデルを使って予測を行うという、人間の学習プロセスに似ています。新しい問題を予測できる。
機械学習教材:
6. 高度な Python
基本的な構文の内容から、より深い高度な知識やプログラミング言語設計の理解まで、ここで学習すると、Python の入門から上級までのすべての知識が基本的に理解できるようになります。
この時点で、基本的に企業の採用要件を満たすことができます。面接資料や履歴書のテンプレートがどこで入手できるかまだわからない場合は、ここにまとめました。まさにナニーのための体系的な学習ルートと言えます。そして介護者たち。
ただし、プログラミングの学習は一夜にして身につくものではなく、長期的な継続とトレーニングが必要です。この学習ルートを整理する中で、皆さんと一緒に進めていきたいと思っていますし、私自身もいくつかの技術的な点を復習することができます。プログラミングの初心者であろうと、進歩する必要がある経験豊富なプログラマーであろうと、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。
それは一夜にして実現するものではありませんが、長期的な忍耐力とトレーニングが必要です。この学習ルートを整理する中で、皆さんと一緒に進めていきたいと思っていますし、私自身もいくつかの技術的な点を復習することができます。プログラミングの初心者であろうと、進歩する必要がある経験豊富なプログラマーであろうと、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。
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