大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python学习案例的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python学习案例的解答,让我们一起看看吧。
python使用方法?
每个对象都有自己的公有方法和私有方法,在这两类方法中都可以访问属于类和对象的成员。
公有方法通过对象名直接调用,
私有方法不能通过对象名直接调用,只能在实例方法中通过 self 调用或者外部通过 python 支持的特殊方法来调用。
如何使用python开发一个api?
谢邀,去年春节期间,没事报了一个python web开发的网络课程,根据自己的学习情况来回答一下。一个页面的开发,应该是分前端和后端的。关于后端在python中有两个最常见的开发框架:Django,flask。Django大而全,什么功能模块都已经封装好了,调用即可;flask小而精,没有很高的封装,但是有许多功能模块,需要我们自己去集成。
当初学习的那个网络课程是用flask框架来做的,上手很简单:当初学习的时候能写一个小的网站,本来想转行做python后端开发的,但是后来还是接着做数据挖掘了,许久不用,倒是有点生疏了。总得来说,有几大模块:路由route() 装饰器把一个函数绑定到对应的 URL 上,Flask 的 URL 规则基于 Werkzeug 的路由模块。
这个模块背后的思想是基于 Apache 以及更早的 HTTP 服务器主张的先例,保证优雅且唯一的 URL。模板渲染 Jinja2用 Python 生成 HTML 十分无趣,而且相当繁琐,因为你必须手动对 HTML 做转义来保证应用的安全。为此,Flask 配备了 Jinja2 模板引擎。
当然你也可以使用其他的模板引擎,但是建议你还是使用jinja2模板请求对象request你可以使用全局 request 对象访问进入的请求数据。 Flask 处理进入的请求数据并允许你用这个全局对象访问它。如果你工作在多线程环境,Flask 内部保证你总会在当前线程上获取正确的数据。
数据库交互-Flask-sqlAlchemy 通过SQLalchemy对数据库增删改查,使用的是orm模式,不需要写SQL语句。在数据库中,一个表就是一个python类,一个类的实例就是表中的行。在开发过程中,会用到一些python的高级应用:装饰器:在权限验证的时候很需要用到模块的导入:防止循环导入图像处理:验证码生成property使用:密码加密时使用关于前端如果对前端不熟,想做一个小网站练练手,推荐你使用Bootstrap里面有各种的CSS样式,各种组件,JS插件,还有一些网站实例供你参考,对前端HTML,CSS 不是很熟悉的,可以通过这略微修改快速搭建一个前端页面。
后记:将来的数据挖掘工作者可能也需要懂网站后端开发,因为以后建模不会一直都是在单机中,可能会集成到网站中,实时数据流入模型,结果展示在网站上。
python纸质版图书推荐?
Python的用途十分广泛,根据使用目地的不同,选择不同的书籍。
1. python入门与熟悉python语言。推荐《笨方法学python (learn python the hard way)》,这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的[_a***_]语法,非常适合非计算机专业作为入门书来看。
2. 数据分析与可视化。推荐《利用python进行数据分析 》,这本书主要介绍了数据分析常用的几个模块:numpy、pandas、matplotlib,以及数据预处理需要的数据加载、清理、转换、合并、重塑等等,建议从第4章开始看,看完后,再接着看前3章。很多新接触的人从头开始看容易一头雾水,看不下去,接着就放弃了。以及《Python数据分析与数据化运营》(宋天龙著),实例丰富,附代码。
3. 数据挖掘。必须要懂机器学习的各种算法,我比较推荐的一本也是非常有名的一本书:《机器学习》(周志华著、清华大学出版社),因为封皮和书中的例子多以西瓜为例,所以别名西瓜书。
4. 机器学习相关。推荐《机器学习——Python实践》。该书系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍,本书以实践为导向,使用 scikit-learn 作为编程框架,强调简单、快速地建立模型,解决实际项目问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习,可以迅速上手实践机器学习,并利用机器学习解决实际问题。
到此,以上就是小编对于python学习案例的问题就介绍到这了,希望介绍关于python学习案例的3点解答对大家有用。