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大数据，成就未来 Python概述 目录 1 Python简介 2 Python基础知识 3 控制语句 4 函数 5 小结 大数据挖掘专家 2 Python语言介绍 Ø ython语言是一门解释型,动态,强类型编程语言。它既能进行面向过程编程,也能进行面向对象编程,甚至还可以 使用函数式编程,能广泛用于多种编程领域地语言,已具有二十多年地发展历史,成熟且稳定。它集合了许多程序 语言地特性,拥有许多程序语言所没有地优点,具体如下表所示。 特点 优点 缺点 免费;所有 函数, 象都可溯源;良好地社 区环境;第三方支持 代码加密 困难;第三方库质量参差 开源 强 不齐 语法简洁 学习周期短,难度低;代码可读性强 无 解释型语言 代码结果实时输出,方便定位异常;程序发布简单,无需编译 相较于C++,程序执行效率较低 动态 自动定义数据类型,小幅度降低代码量 略微降低了可读性 强类型 类型前后一致,溯源方便,管理方便;小幅提升了代码可读性 如果需要其它类型需要自主转换 面向过程 性能高;设计简单 程序耦合程度高 需具备面 向 象地思想;执行效率 面向对象 维护方便;可扩展性强;复用性高 相较于面向过程略低 函数式编程 代码简洁;代码可读性高;易于并发编程;代码易于管理 问题抽象函数能力需长期练习 大数据挖掘专家 3 Python与机器学习 Ø Python作为一门理想地集成语言,将各种技术绑定在一起,除了为用户提供更方便地功能之外,还是一个理想地粘 合平台,为开发人员与外部库地低层次集成人员之间搭建连接,用C∕C++实现更高效地算法。开发者在Python中 封装了很多优秀地依赖库,如下表所示。 库名 介绍 支持多维数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量地数学函数库。 NumPy 通常与SciPy(ScientificPython)与Matplotlib(绘图库)一起使用,这种组合广泛用于 替代Matlab,是一个流行地技术平台 一款开放源码地 BSD许可地 Python库。基于 NumPy创建,为Python编程语言提供 pandas 了高性能地,易于使用地数据结构与数据分析工具。pandas应用领域广泛,包括金融 ,经济,统计,分析等学术与商业领域 一种既支持原生SQL,又支持ORM地工具,ORM是 Python对象与数据库关系表地一 种 映 射 关 系 ,可 有 效 提 高