python正則表達式推薦書

㈠ 入門python數據分析，請問看什麼書籍

如果你已經決定學習Python數據分析，但是之前沒有編程經驗，那麼，這6本書將會是你的正確選擇。

《Python科學計算》

從發行版的安裝開始，這本書將科學計算及可視化的常見函數庫，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都進行了較為詳細地介紹。由於涉及面太廣，可能對於單個函數庫來說還不夠深入，但是這本書能夠讓人快速上手，全面了解科學計算所用到的常用函數庫。進而在此基礎上選擇自己需要的函數庫進行深入學習，相對來說要容易得多。

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》

面向新手的一本Numpy入門指南。整本書可謂是短小精幹，條理清晰，將Numpy的基礎內容講得清清楚楚明明白白。此書的作者還寫過一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略：Python科學計算與數據分析》，但這本書相比於前者，就顯得結構有些雜亂，內容上也有些不上不下，如果要看的話，建議看完第一本再來看這本。在這里還想順便吐槽一下這兩本書的中文書名翻譯。為了能夠多賣幾本，出版社也是蠻拼的，想方設法都要跟數據分析幾個字掛上鉤，就好像現在某些書總要扯上雲和大數據一樣。此外，還有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的書，可以作為SciPy的入門教程來學習（似乎還沒出中文版）。

《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python進行數據分析》

這本書也是從numpy講起，側重於數據分析的各個流程，包括數據的存取、規整、可視化等等。此外，本書還涉及了pandas這個庫，有興趣的可以看看。

《MachineLearning in Action》/《機器學習實戰》

Python機器學習的白盒入門教程，著重於講解機器學習的各類常用演算法，以及如何用Python來實現它們。這是一本教你如何造輪子的書，但是造出來的輪子似乎也不怎麼好用就是了。不過，對於立志要造汽車的人們來說，了解一下輪子的結構和原理，還是十分必要的。此外，打算閱讀此書之前，如果各位的高數線代概率論都忘得差不多了的話，還是先補一補比較好。

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《機器學習系統設計》

Python機器學習的黑盒入門教程。如果說上一本書是教你如何組裝輪子的話，這本書就是直接告訴你怎麼把輪子轉起來以及如何才能轉得更好。至於輪子為什麼能轉起來，請參閱上一本書。另外，可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》這本書來閱讀（暫無中文版）。這本書是針對Python的機器學習庫scikit-learn進行專門講解的一本書，100頁左右，可以作為官方文檔的拓展讀物。

《Pythonfor Finance》

教你用Python處理金融數據的一本書，應該是中國人寫的，Packt出版，不過似乎現在還沒有中文版。比起前面幾本書，這本書專業性要強一些，側重於金融數據分析。這本書我還沒怎麼看，也寫不出什麼更詳細的介紹。之所以把它列出來，是因為在查資料的時候發現，O'Reilly年底似乎也准備出一本《Python for Finance》。看來Python真的是越來越火了。

㈡ 適合初學者的關於python教程的視頻和書籍有哪些

1、《Python編程：入門到實踐》
書中內容分為基礎篇和實戰篇兩部分。基礎篇介紹基本的編程概念，實戰篇介紹如何利用新學到的知識開發功能豐富的項目：2D游戲《外星人入侵》，數據可視化實戰，Web應用程序。

推薦理由：這本書，書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念，最重要的是每個小結都附帶有」動手試一試」環節。理論和實踐恰到好處，行文邏輯流暢，不跳躍，手把手教的感覺，卻絕不啰嗦，非常適合入門。

2、《Python基礎教程》
這本書內容涉及的范圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程序員提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。最後幾章的10各項目更是這本書最大的亮點，不僅實用而且講解到位。

推薦理由：做為一門語言教程書籍，這本書講得非常不錯！該說的說得清楚，不該說的輕輕點到，讀者想要網上查找的時候也有跡可循，輕重把握很好。作者會將不同的理解方式和實現方式放在一個例子中，更多的時候作者會有頗為有趣的幽默來讓讀者感到輕松愉快。

3、《笨方法學Python》
這是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。

推薦理由：編程入門的必備書，從一個個的小例子入手，不僅是教你寫Python代碼，還有編程的技巧。

4、《Python編程快速上手》
本書的首部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。同時，每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識。

推薦理由：本書尤其適合缺乏編程基礎的初學者，語法使用Python 3，書中不僅介紹了Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。有其它編程語言經驗的同學，也可以直接看著本書快速了解Python可以做什麼，語法問題可以邊做東西邊查！

5、《Python核心編程》
書中內容總共分為3部分。

第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程等。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web編程、Django Web框架等。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。

推薦理由：它仔細、深入地剖析了一些重要的Python主題，而且讀者無需大量的相關經驗也能看懂。與所有其他Python入門類圖書不同的是，它不會用隱晦、難以理解的文字來折磨讀者，而是始終立足於幫助讀者牢固掌握Python的語法和結構。

想要快速入門Python開發，僅靠看書怎麼夠，畢竟編程最重要的就是練習。

㈢ 0基礎自學python，有入門書籍推薦下么

AlphaGo 都在使用的 Python 語言，是最接近 AI 的編程語言。

教育部考試中心近日發布了「關於全國計算機等級（NCRE）體系調整」的通知，決定自2018年3月起，在全國計算機二級考試中加入了「Python語言程序設計」科目。

9個月前，浙江省信息技術課程改革方案已經出台，Python確定進入浙江省信息技術教材，從2018年起浙江省信息技術教材編程語言將會從vb更換為Python。

小學生都開始學Python了，天吶擼，學習Python看完這些准沒錯。

安利一波書單

Python入門

Python數據分析》

作者： 【印尼】Ivan Idris

Python是一種多范型編程語言，既適用於面向對象的應用開發，又適合函數式設計模式。Python已經成為數據科學家進行數據分析、可視化以及機器學習的一種理想編程語言，它能幫助你快速提升工作效率。

本書將會帶領新手熟悉Python數據分析相關領域的方方面面，從數據檢索、清洗、操作、可視化、存儲到高級分析和建模。同時，本書著重講解一系列開源的Python模塊，諸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本書還介紹了數據可視化、信號處理、時間序列分析、資料庫、預測性分析和機器學習等主題。通過閱讀本書，你將華麗變身數據分析高手。

㈣ 想學習Python爬蟲，有什麼推薦的書或者教程嗎

Python爬蟲入門看什麼書好呢？我為你推薦一本書，手把手教你學Python。

這本書是一本實戰性的網路爬蟲秘笈，在本書中不僅講解了如何編寫爬蟲，還講解了流行的網路爬蟲的使用。而且這本色書的作者在Python領域有著非常深厚的積累，不僅精通Python網路爬蟲，而且在Python機器學習等領域都有著豐富的實戰經驗，所以說這本書是Python爬蟲入門人員必備的書籍。

這本書總共從三個維度講解了Python爬蟲入門，分別是：

技術維度：詳細講解了Python網路爬蟲實現的核心技術，包括網路爬蟲的工作原理、如何用urllib庫編寫網路爬蟲、爬蟲的異常處理、正則表達式、爬蟲中Cookie的使用、爬蟲的瀏覽器偽裝技術、定向爬取技術、反爬蟲技術，以及如何自己動手編寫網路爬蟲;

工具維度：以流行的Python網路爬蟲框架Scrapy為對象，詳細講解了Scrapy的功能使用、高級技巧、架構設計、實現原理，以及如何通過Scrapy來更便捷、高效地編寫網路爬蟲;

實戰維度：以實戰為導向，是本書的主旨，除了完全通過手動編程實現網路爬蟲和通過Scrapy框架實現網路爬蟲的實戰案例以外，本書還有博客爬取、圖片爬取、模擬登錄等多個綜合性的網路爬蟲實踐案例。

Python爬蟲入門可能有些人會覺得很難，但是我們只要選對老師至少找對一本正確的學習書籍，那麼Python爬蟲入門就真的沒有那麼難。

千鋒網站上有全套的Python教程，你可以去下載學習試試

㈤ python入門書籍，哪本好

我在千鋒學習的時候，老師給我推薦了幾本書，想學的也可以試著看看
1、《Python編程：入門到實踐》
書中內容分為基礎篇和實戰篇兩部分。基礎篇介紹基本的編程概念，實戰篇介紹如何利用新學到的知識開發功能豐富的項目：2D游戲《外星人入侵》，數據可視化實戰，Web應用程序。
推薦理由：這本書，書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念，最重要的是每個小結都附帶有」動手試一試」環節。理論和實踐恰到好處，行文邏輯流暢，不跳躍，手把手教的感覺，卻絕不啰嗦，非常適合入門。
2、《Python基礎教程》
這本書內容涉及的范圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程序員提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。最後幾章的10各項目更是這本書最大的亮點，不僅實用而且講解到位。
推薦理由：做為一門語言教程書籍，這本書講得非常不錯！該說的說得清楚，不該說的輕輕點到，讀者想要網上查找的時候也有跡可循，輕重把握很好。作者會將不同的理解方式和實現方式放在一個例子中，更多的時候作者會有頗為有趣的幽默來讓讀者感到輕松愉快。
3、《笨方法學Python》
這是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。
推薦理由：編程入門的必備書，從一個個的小例子入手，不僅是教你寫Python代碼，還有編程的技巧。
4、《Python編程快速上手》
本書的首部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。同時，每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識。
推薦理由：本書尤其適合缺乏編程基礎的初學者，語法使用Python 3，書中不僅介紹了Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。有其它編程語言經驗的同學，也可以直接看著本書快速了解Python可以做什麼，語法問題可以邊做東西邊查！
5、《Python核心編程》
書中內容總共分為3部分。
第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程等。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web編程、Django Web框架等。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。
推薦理由：它仔細、深入地剖析了一些重要的Python主題，而且讀者無需大量的相關經驗也能看懂。與所有其他Python入門類圖書不同的是，它不會用隱晦、難以理解的文字來折磨讀者，而是始終立足於幫助讀者牢固掌握Python的語法和結構。

㈥ Python 基礎教程 第10章，正則表達式匹配問題

importre

a=re.compile(r'[(.+?)]')
scope={}


defreplace(ddd):
code=ddd.group(1)
try:
returnstr(eval(code,scope))
exceptSyntaxError:
exec(code,scope)
returncode


print(a.sub(replace,'[x=1],[y=2],[z=2],thesumof[x],[z]and[y]is[x+y+z]'))

scope是在全局變數里保存正則匹配出來的x,y,z變數，存到全局變數里去；

這本書的案例在except SyntaxError:後面少了點代碼，只提供注釋，前面其實已經提到用exec賦值了，只是代碼里沒有體現出來，我完善了下這個應該能看懂了，還有[]，正則已經把[]替換掉了，換成x,y,z對應的值

㈦ 學python看什麼書比較好

入門：

機器學習是人工智慧研究領域中一個極其重要的研究方向。

在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。

《機器學習實戰》主要介紹機器學習基礎，以及如何利用演算法進行分類，並逐步介紹了多種經典的監督學習演算法，如k近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、Logistic回歸演算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸演算法和分類回歸樹（CART）演算法等。

第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要演算法：k均值聚類演算法、Apriori演算法、FP-Growth演算法。第四部分介紹了機器學習演算法的一些附屬工具。

《機器學習實戰》通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。

通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。

另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

結論

大致是這些，總共是十二本。

這些書首先內容錯誤少，久經市場考驗，而且豐富詳實，在各自的領域把該講的都講了。

如果你想報班的話，千鋒Python的課程你可以切試試