python编程基础心得体会,自学3年Python的我成了数据分析师，总结成一张思维导图
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python编程基础心得体会
Python编程基础心得体会
在我学习Python编程的过程中，我收获颇丰，对于编程有了更深的理解。
Python以其简洁明了的语法和强大的功能库，让我在编程的道路上找到了乐趣。通过学习Python，我不仅掌握了基本的编程概念，如变量、数据类型、循环、条件语句等，还深入了解了如何使用Python进行数据分析、机器学习和Web开发等。
总的来说，学习Python编程基础为我打开了一个全新的世界，让我更加深入地理解了计算机科学和软件开发。我相信，随着我对Python的深入学习和应用，我会在未来的学习和工作中更加得心应手。
自学3年Python的我成了数据分析师，总结成一张思维导图
大家好，我是一名普通毕业生，现就职于某互联网公司。
之前很多同学问我“ 为什么自学3年Python，最后却成为了数据分析师 ？”
首先肯定是数据分析师的前景和薪资条件，打动了我
下面是我的学习之路，附带一些必备学习的资料，可以 免费领取 ，相信感兴趣的你看完也可以找到自己的方向。
众所周知：Python是当今最火的编程语言之一，各大招聘网站上都会要求求职者会这门语言，并且它很容易上手，业务面宽泛，像Web网页工程师、网络爬虫工程师、自动化运维、自动化测试、 游戏 开发、数据分析、AI等等。
我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。
因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。
要想使用Python做数据分析，首先就应该知道“ 数据分析的流程是怎样的？ ”
我这次特地总结了一张 思维导图 给大家，点击放大看更清楚哦。
（点击查看高清大图）
基于此，我这里将我以前学习过程中用过的电子书（技能类、统计类、业务类），还有相关视频免费分享给大家，省去了你们挑选视频的时间，也希望能够对你们的学习有所帮助。
PS：我总结的资料有点多哦，差不多有4G，大家一定要给你的百度云盘空出位置来哦！
如果遇到一些环境配置，还有一些错误异常等bug，资料就显得不太够用，这时就需要找到老师，给我们特别讲解。
或者是想 快速学习 数据分析领域知识，不妨先找一找 直播课 看看， 了解当下最贴合实际的学习思路，确定自己的方向。
Day1 20:00&量化交易入门：
用Python做股票指标分析和买卖时机选择
场景工具：Python工具分解RSI指标流程处理: 业务场景分析建模和可视化学习成果：使用RSI指标模型做买卖点搜索、交易回溯实战案例：分析A股数据模型，制定投资策略
Day2 20:00&职场晋升必备：
制作酷炫报表，4步带你学习数据可视化
场景工具：用Tableau学习如何管理数据流程处理: 利用业务拆解找到数据指标、进行数据可视化学习成果：高效的对数据驱动型业务作出精准决策实战案例：利用可视化工具构建 旅游 客流量趋势地图
Day3 20:00&量化交易进阶：
0基础用Python搭建量化分析平台
场景工具：利用pandas工具分解KDJ指标构成流程处理: 交易数据爬取，业务场景分析建模和可视化分析结果：用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯实战项目：掌握根据数据指数和分析工具寻找虚拟货币买卖原理
他们 每周都会定期分享 一些 干货 供大家学习参考，对学习很有帮助。
（深度学习DeepLearning.ai实验室认证）
（微软/甲骨文/Cloudera等公司颁发的数据分析证书）
4步学会数据可视化，办公效率提高三倍
（更多精彩内容 等你解锁）
作为一个小白，Python应该怎样从零到入门？
分享Python学习路线。
第一阶段Python基础与Linux数据库。
这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。
你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段WEB全栈。
这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。
学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段数据分析+人工智能。
这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。
可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段高级进阶。
这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。
当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
Python新手们容易犯的几个错误总结
python语言里面有一些小的坑，特别容易弄混弄错，初学者若不注意的话，很容易坑进去，下面我给大家深入解析一些这几个坑，希望对初学者有所帮助，需要的朋友可以参考学习，下面来一起看看吧。
前言
这篇文章主要给大家总结了关于学习Python的新手们容易犯的几个错误，一共四个易犯错误，下面来看看详细的介绍吧。
一、i+=1 不等于++i
初学者对Python语言不是特别了解的话，又正好有c++,java的语言背景，很容易把++i和i+=1弄混
先来看一个小例子：
i=0mylist=[1,2,3,4,5,6]while i <len(mylist): print(mylist[i]) ++i这段代码会想当然的认为，没有啥问题啊，一个循环输出，i不断的+1，蛮对的呀.其实不是的，这个代码会一直输出1,一个死循环.因为Python的解释器会将++i操作为+(+i) .其中+表示是正数符号,对于--i也是类似的.
print(+1)>>>1print(++1)>>>1print(+++1)>>>1这下明白了++i虽然在Python语法是合法的，但是并不是我们理解的自增的操作.
二、分清楚==和is的用法
在判断字符串是否相等的时候，初学者特别会弄混is和==,这样的结果是程序在不同的情况下表现不同：
比如先看一个简单的例子:
a=Hib=Hiprint(a is b)>>>Trueprint(a==b)>>>True #看起来is和==好像是一样的我们再看第二个例子:
str1=Wo shi yi ge chi huostr2=Wo shi yi ge chi huoprint(str1 is str2)>>>False#is的结果是Falseprint(str1==str2)>>>True #==的结果为True,看二者不一样了吧第三个例子
str3=stringstr4=.join([s,t,r,i,n,g])print(str3)>>>stringprint(str3 is str4)>>>False #is的结果是Falseprint(str3==str4)>>>True #==的结果为True,看二者不一样了吧这就是很容易混淆初学者的地方，感觉很奇怪，为什么有的时候is和==输出相同，有的时候不同呢.好我们来一探究竟：
我们用内置的id()这函数，这个函数用来返回对象的内存地址，查一下就清楚了
is是对象的标示符,用来比较两个对象的内存空间是不是一样，是不是用的同一块空间地址，而==是比较两个对象的内容是否相等.
三、连接字符串特别是大规模的字符串，最好用join 而不是+
字符串处理的时候，最常用的是连接,Python中的字符串与其他的语言有一点不同，它是不可变对象,一旦创建不能改变.而这个特性直接会影响到Python中字符串连接的效率.
用+连接字符串:
str1,str2,str3=test,string,connectionprint(str1+str2+str3)>>>test string connection用join连接字符串
str1,str2,str3=test ,string ,connectionprint(.join([str1,str2,str3]))>>>test string connection但是若是连接大规模的字符串，比如要连接10万左右的字符串的时候，join的方法效率就会快很多(甚至相差百倍).比如下面这10万个字符串连接.
long_str_list=[This is a long string for n in range(1,100000)]原因是因为若要连接字符串:S1+S2+S3+....+SN,由于字符串是不可变的对象,执行一次就要申请一块新的内存，这样的话在N个字符串连接的过程中，会产生N-1个中间结果,每产生一个中间结果就要申请一次内存，这样会严重影响执行效率.
而join不一样，它是一次性申请总的内存，然后把字符串里面的每一个元素复制到内存中去，所以join会快很多.
因此，字符串的连接，尤其是大的字符串处理，最好用join
四、不要在for 和while 循环后面写else 块
Python 提供了一种很多编程语言都不支持的功能，那就是可以在循环内部的语句块后面直接编写else 块。
比如:
for i in range(3): print(Loop %d%i)else: print(Else block)>>>Loop 0>>>Loop 1>>>Loop 2>>>Else block这种else 块会在整个循环执行完之后立刻运行。
既然如此，那它为什么叫做else 呢？为什么不叫and ？在if/else 语句中，else 的意思是：如果不执行前面那个if 块，那就执行else 块。
同理try/except/else 也是如此,该结构的else 的含义是：如果前面的try 块没有失败，那就执行else 块。
try/finally 同样非常直观，这里的finally 的意思是：执行过前面的try 块之后，不管如何总是执行finally块。
问题来了对于刚接触Python 的程序员可能会把for/else 结构中的else 块理解为：如果循环没有正常执行完，那就执行else 块。
实际上刚好相反——在循环里用break语句提前跳出，会导致程序不执行else 块，这一点会有点绕.对于不熟悉for/else 的人来说,会令阅读代码的人感到相当费解.
总结
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