python標准庫中文版pdf

1. 如何自學數據分析

第1本《誰說菜鳥不會數據分析入門篇》

很有趣的數據分析書！基本看過就能明白，以小說的形式講解，很有代入感。包含了數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術，很能幫我們提升職場競爭能力。找不到工作的，學好了它，自然沒問題。

第2本《拯救你的Excel數據的分析、處理、展示（動畫版）》

一本用手機看的Excel操作書，大部分例子都配置了二維碼，手機掃掃就能看，基本上可以躺著把書學了。所有數據的分析、處理也都帶了職場範例（有會計、HR、銷售場景），很貼合實際。拯救我們小白的Excel，職場加薪不是夢想！

第3本《Excel圖表之道：如何製作專業有效的商務圖表》

職場大牛的書，教我們做圖表的，好看到不能再好看。可以設計和製作達到雜志級質量的、專業有效的商務圖表。相信平時我們很難做到吧，看了你就知道，也許一切沒那麼難。

第4本《絕了！Excel可以這樣用：數據分析經典案例實戰圖表書》

挺好的一個系列，都是Excle常用的技巧，適合銷售和HR。也是職場故事，很接地氣，帶視頻的，全都是Excel數據分析的常用理念和方法。

第5本《深入淺出數據分析》

深入淺出系列是對新手非常友好的叢書，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣，包含一點統計學知識，學下來對數據分析思維會有一個大概了解。

第6本《MySQL必知必會》

如果真想買書看，可以看這本，適合新手向的學習，看基礎概念和查詢相關的章節即可。網路上大部分MySQL都是偏DBA的。

第7本《深入淺出統計學》

大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣橡皮鴨到賭博機的案例，囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。

第8本《網站分析實戰》

互聯網不再是網站的天下，但是移動端依舊有Web，我們在朋友圈看到的所有H5活動、第三方內容等，都是依託網頁實現。網站的數據分析依舊有存在空間，網站的數據指標還是能夠指導我們運營！

第9本《深入淺出python》

還是深入淺出系列，完全適合零基礎的新人。需要注意的是，編程學習不同於其他知識，如果計算機基礎不穩固，在使用中會遇到各類問題。知其然不知其所以然！

第10本《Python學習手冊》

對於擁有編程基礎的人，這本書系無巨細的有些啰嗦，不過對新人，可以避免不必要的坑。把它當作一本工具文檔吧，當遇到不理解的內容隨時翻閱。

第11本《利用Python進行數據分析》

這本書是你學習python不二之選，對著書，著重學習numpy，pandas兩個包！每段代碼都敲打一遍，千萬行的數據清洗基本不會有大問題了。

第12本《R語言實戰》

R語言的入門書籍，從數據讀取到各類統計函數的使用。雖然沒有涉及機器學習，依靠這本書入門R是綽綽有餘了。

第13本《統計學：從數據到結論》

這本書是將R語言和統計學結合的教材，可以利用這本書再復習一遍統計知識。

第14本《深入淺出SQL》

帶你進入SQL語言的心臟地帶，從使用INSERT和SELECT這些基本的查詢語法到使用子查詢（subquery）、連接（join）和事務（transaction）這樣的核心技術來操作資料庫。到讀完《深入淺出SQL》之時，你將不僅能夠理解高效資料庫設計和創建，還能像一個專家那樣查詢、歸一（normalizing）和聯接數據。你將成為數據的真正主人。

第15本《數據挖掘導論》

這本書絕對是一本良心教材，拿到手從第一章開始閱讀，能看多少就看多少。但是要盡量多看點，因為此書你可能要看一輩子的～～

第16本《演算法導論中文版》

本書將嚴謹性和全面性融為一體，深入討論各類演算法，並著力使這些演算法的設計和分析能為各個層次的讀者接受。演算法以英語和偽代碼的形式描述，具備初步程序設計經驗的人就能看懂；說明和解釋力求淺顯易懂，不失深度和數學嚴謹性。

上面的書籍都是pdf版

視頻教材的有：

Python入門教程完整版（懂中文就能學會）資料

Python入門教程完整版（懂中文就能學會）視頻

Mysql從入門到精通全套視頻教程

8天深入理解python教程

大數據Hadoop視頻教程，從入門到精通

Python就業班

Python標准庫（中文版）

數學建模0基礎從入門到精通，全套資源

0基礎Python實戰-四周實現爬蟲系統

麥子學院招牌課程[明星python編程視頻VIP教程][200G](價值9000元)

從零基礎到數據分析師，幫你拿到年薪50萬！

煒心:xccx158

2. 求《Python學習手冊》（第四版）中文版pdf，萬分感謝！

《Python學習手冊》網路網盤資源下載鏈接:

自個也在學習Python，教程裡面有講Python基礎語法、數據類型、字元編碼、內置方法、常用模塊等。

3. 跪求《python學習手冊》（第五版）pdf中文版！

《python學習手冊》（第五版）pdf中文版：

本書是學習Python編程語言的入門書籍。Python是一種很流行的開源編程語言，可以在各種領域中用於編寫獨立的程序和腳本。Python免費、可移植、功能強大，而且使用起來相當容易。來自軟體產業各個角落的程序員都已經發現，Python對於開發者效率和軟體質量的關注，這無論在大項目還是小項目中都是一個戰略性的優點。

無論你是編程初學者，還是專業開發人員，本書的目標是讓你快速掌握核心Python語言基礎。閱讀本書後，你會對Python有足夠的了解，能夠將其應用於所從事的領域中。

本書設計成一本教程，主要關注核心Python語言本身，而不是其特定的應用程序。因此，它作為一個兩卷本的合集中的第一本：

《Learning Python》，也就是這本書，介紹Python本身。

《Programming Python》，另外一本書，介紹在學習了Python之後可以用它來做什麼。

也就是說，《Programming Python》這本基於應用的圖書選擇了本書所省略的話題，介紹了Python在Web、圖形用戶界面（GUI）和資料庫這樣的常用領域的作用。此外，《Python Pocket Reference》一書提供了本書所沒有的額外參考資料，可將它作為本書的補充。

劃之初就力求向讀者展示比眾多程序員初次學習這門語言的時候更深層次的話題。並且，本書基於一個帶有測試和練習的3天的Python培訓課程，所以可以作為該語言的一個自學教程。

4. Python 標准庫模塊 - re

正則表達式引擎對正則表達式文本進行編譯生成正則表達式對象，再由正則表達式對象對目標文本進行匹配，後返回匹配結果。

正則表達式中一共包含 2 中字元： 普通字元 、 元字元

匹配單個字元的元字元及其含義：

匹配重復性的元字元及其含義：

匹配位置的元字元及其含義：

分組匹配的元字元及其含義：

表示或運算的元字元：

轉義元字元：

在 Python 中使用正則表達式，我們需要藉助 re 模塊提供的強大 API，下面我們就來學習幾個 re 模塊常用的介面吧~

參數說明： findall("正則表達式", "要匹配的字元串", flags=標志1|標志2|...)
返回值：以列表形式返回匹配到的字元串。

下面，我們用 findall 返回 Python 之禪中首尾用到的反義詞：

運行結果：

當正則表達式中含有一個以上分組時， findall 返回的列表由元組構成，元組中包含每個分組匹配到的內容。如果只有一個分組，則返回由該分組匹配到的內容組所構成的列表：

match 函數返回的結果是一個 SRE_Match 對象：

SRE_Match 具有很多的屬性，比如 .string 屬性可以方便我們我獲取在匹配時輸入的字元串：

屬性 .re 可以獲取匹配時使用的編譯後的正則表達式模式：

由於默認使用了 re.UNICODE ，所以我們這里的 w 可以匹配中文字元。

屬性 .regs 則以列表的形式返回正則表達式匹配到的內容以及各個分組陪陪到的內容，不過請注意，返回的都是索引的形式：

可以使用序列切片來看一下我們的正則表達式及其中的兩個分組所匹配到的內容：

SRE_Match 對象也提供了非常多好用的方法，比如 groups 可以獲取各個分組匹配到的內容：

group 則可以靈活地獲取正則表達式或對應分組匹配到的內容：

如果使用的正則表達式定義了分組的名稱， group 還可以通過名稱獲取相應分組匹配的內容：

在定義了分組的名稱之後，還可以方便地使用 groupdict 以字典的形式返回所有分組匹配的結果：

最後需要注意的是， match 從字元串的開頭開始匹配，如果開頭不符合要求，則直接返回 None 。

與 match 匹配開頭不同， search 匹配第一個符合規則的字元串，未成功則返回 None 。參數： re.search(pattern, string, flags=0) ；返回值同 match 。

在介紹 match 的使用時，最後一個例子，由於我們在字元串前面添加了 'PYTHON' 導致 match 使用原來的正則表達式無法匹配，返回 None 。此時，使用 search 就可以迎刃而解啦：

運行結果：

小結：

參數： re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) ， split 功能非常強大，以正則表達式匹配到的標志來分隔字元串，比如下面這樣一個混亂的字元串，我們要提取其中所有的數字：

下面，我們就來詳細介紹一下 split 的用法。

首先，是以單字元切割：

以分號切割時，共產生了 4 個子字元串，放在列表中返回。
下面，還是以單字元切割，但可以使用正則表達式中的 [] 來指定多種字元：

由於字元串 line 中有連續的 2 個分號，逗號或者空格，因此可以使用 [;s,]+ 來切割：

最後，上面的字元串在切割時，分隔符都沒有被保留下來，使用括弧捕獲分組，即可保留分隔符：

re.sub 提供比字元串的 replace 方法更加強大的功能：對於輸入的字元串 string ,利用正則表達式 pattern 強大的字元串處理功能，實現復雜的字元串替換處理為 repl ，返回被替換後的字元串。

下面的例子中，我們將句子中多餘的空格和數字去掉：

如果想要知道替換過程中，共發生了多少次替換，可以使用 subn ：

小結：

上述的案例中，我們每次都需要傳入正則表達式，相應的函數每次在調用時，都需要編譯一次正則表達式。如果上述過程需要多次重復，那麼每次都去耗費時間編譯正則表達式是很不劃算的。

re 模塊為我們提供了 compile 函數，用來編譯正則表達式模式，返回編譯好模式。因此，可以把那些常用的正則表達式編譯成正則表達式對象，以提高效率。

格式： re.compile(pattern, flags=0) ，其中 pattern 為編譯時用的表達式字元串， flags 為編譯標志位，用於修改正則表達式的匹配方式，如：是否區分大小寫，多行匹配等。常用的 flags 有：

註：使用按位或 | 連接多個 flags 。

我們上述介紹的 re 模塊的匹配、分割、替換函數， compile 函數的返回值類提供了相應的方法，使用方式類似，只是不需要傳入正則表達式字元串而已。

由於用法幾乎一致，這里就不一一舉例啦~

貪婪模式 ： * + ? {m,n} ，正則表達式的重復默認總是盡可能多得向後匹配內容。

非貪婪模式 ： *? +? ?? {m,n}? ，盡可能少的匹配內容。

5. 小白都看懂了，Python 中的線程和進程精講，建議收藏

目錄

眾所周知，CPU是計算機的核心，它承擔了所有的計算任務。而操作系統是計算機的管理者，是一個大管家，它負責任務的調度，資源的分配和管理，統領整個計算機硬體。應用程序是具有某種功能的程序，程序運行與操作系統之上

在很早的時候計算機並沒有線程這個概念，但是隨著時代的發展，只用進程來處理程序出現很多的不足。如當一個進程堵塞時，整個程序會停止在堵塞處，並且如果頻繁的切換進程，會浪費系統資源。所以線程出現了

線程是能擁有資源和獨立運行的最小單位，也是程序執行的最小單位。一個進程可以擁有多個線程，而且屬於同一個進程的多個線程間會共享該進行的資源

① 200 多本 Python 電子書（和經典的書籍）應該有

② Python標准庫資料（最全中文版）

③ 項目源碼（四五十個有趣且可靠的練手項目及源碼）

④ Python基礎入門、爬蟲、網路開發、大數據分析方面的視頻（適合小白學習）

⑤ Python學習路線圖（告別不入流的學習）
私信我01即可獲取大量Python學習資源

進程時一個具有一定功能的程序在一個數據集上的一次動態執行過程。進程由程序，數據集合和進程式控制制塊三部分組成。程序用於描述進程要完成的功能，是控制進程執行的指令集；數據集合是程序在執行時需要的數據和工作區；程序控制塊（PCB）包含程序的描述信息和控制信息，是進程存在的唯一標志

在Python中，通過兩個標准庫 thread 和 Threading 提供對線程的支持, threading 對 thread 進行了封裝。 threading 模塊中提供了 Thread , Lock , RLOCK , Condition 等組件

在Python中線程和進程的使用就是通過 Thread 這個類。這個類在我們的 thread 和 threading 模塊中。我們一般通過 threading 導入

默認情況下，只要在解釋器中，如果沒有報錯，則說明線程可用

守護模式：

現在我們程序代碼中，有多個線程， 並且在這個幾個線程中都會去 操作同一部分內容，那麼如何實現這些數據的共享呢？

這時，可以使用 threading庫裡面的鎖對象 Lock 去保護

Lock 對象的acquire方法 是申請鎖

每個線程在操作共享數據對象之前，都應該申請獲取操作權，也就是調用該共享數據對象對應的鎖對象的acquire方法，如果線程A 執行了 acquire() 方法，別的線程B 已經申請到了這個鎖， 並且還沒有釋放，那麼 線程A的代碼就在此處 等待 線程B 釋放鎖，不去執行後面的代碼。

直到線程B 執行了鎖的 release 方法釋放了這個鎖， 線程A 才可以獲取這個鎖，就可以執行下面的代碼了

如：

到在使用多線程時，如果數據出現和自己預期不符的問題，就可以考慮是否是共享的數據被調用覆蓋的問題

使用 threading 庫裡面的鎖對象 Lock 去保護

Python中的多進程是通過multiprocessing包來實現的，和多線程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process對象來創建一個進程對象。這個進程對象的方法和線程對象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一個方法不同Thread線程對象中的守護線程方法是setDeamon，而Process進程對象的守護進程是通過設置daemon屬性來完成的

守護模式：

其使用方法和線程的那個 Lock 使用方法類似

Manager的作用是提供多進程共享的全局變數，Manager()方法會返回一個對象，該對象控制著一個服務進程，該進程中保存的對象運行其他進程使用代理進行操作

語法：

線程池的基類是 concurrent.futures 模塊中的 Executor ， Executor 提供了兩個子類，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor ，其中 ThreadPoolExecutor 用於創建線程池，而 ProcessPoolExecutor 用於創建進程池

如果使用線程池/進程池來管理並發編程，那麼只要將相應的 task 函數提交給線程池/進程池，剩下的事情就由線程池/進程池來搞定

Exectuor 提供了如下常用方法：

程序將 task 函數提交（submit）給線程池後，submit 方法會返回一個 Future 對象，Future 類主要用於獲取線程任務函數的返回值。由於線程任務會在新線程中以非同步方式執行，因此，線程執行的函數相當於一個「將來完成」的任務，所以 Python 使用 Future 來代表

Future 提供了如下方法：

使用線程池來執行線程任務的步驟如下：

最佳線程數目 = （（線程等待時間+線程CPU時間）/線程CPU時間 ）* CPU數目

也可以低於 CPU 核心數

使用線程池來執行線程任務的步驟如下：

關於進程的開啟代碼一定要放在 if __name__ == '__main__': 代碼之下，不能放到函數中或其他地方

開啟進程的技巧

開啟進程的數量最好低於最大 CPU 核心數

6. 請問有沒有python標准庫比較全的，我的就是下面

中文版的幫助手冊都是只有一些簡單的常用的說明。如果要全面的庫說明，就需要下載官方手冊。我是一直使用的python2.7.5手冊。這是下載鏈接https://www.python.org/ftp/python/2.7.5/python275.chm 我使用時感覺裡面說的非常詳細。其它版本的手冊官網也有，這里不一一說明了。

7. python哪些標准庫

1、os：提供了不少與操作系統相關聯的函數庫
os包是Python與操作系統的介面。我們可以用os包來實現操作系統的許多功能，比如管理系統進程，改變當前路徑，改變文件許可權等。但要注意，os包是建立在操作系統的平台上的，許多功能在Windows系統上是無法實現的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經被其他的包取代。
我們通過文件系統來管理磁碟上儲存的文件。查找、刪除、復制文件以及列出文件列表等都是常見的文件操作。這些功能通常可以在操作系統中看到，但現在可以通過Python標准庫中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數等，在Python內部實現。
2、sys：通常用於命令行參數的庫
sys包被用於管理Python自身的運行環境。Python是一個解釋器，也是一個運行在操作系統上的程序。我們可以用sys包來控制這一程序運行的許多參數，比如說Python運行所能占據的內存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個重要功能是和Python自己的命令行互動，從命令行讀取命令和參數。
3、random：用於生成隨機數的庫
Python標准庫中的random函數，可以生成隨機浮點數、整數、字元串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數據等。
4、math：提供了數學常數和數學函數
標准庫中，Python定義了一些新的數字類型，以彌補之前的數字類型可能的不足。標准庫還包含了random包，用於處理隨機數相關的功能。math包補充了一些重要的數學常數和數學函數，比如pi、三角函數等等。
5、datetime：日期和時間的操作庫
日期和時間的管理並不復雜，但容易犯錯。Python的標准庫中對日期和時間的管理頗為完善，你不僅可以進行日期時間的查詢和變換，還可以對日期時間進行運算。通過這些標准庫，還可以根據需要控制日期時間輸出的文本格式

8. Python標准庫模塊之heapq

該模塊提供了堆排序演算法的實現。堆是二叉樹，最大堆中父節點大於或等於兩個子節點，最小堆父節點小於或等於兩個子節點。

heapq有兩種方式創建堆， 一種是使用一個空列表，然後使用heapq.heappush()函數把值加入堆中，另外一種就是使用heap.heapify(list)轉換列表成為堆結構

heapq 模塊還有一個 heapq.merge(*iterables) 方法，用於合並多個排序後的序列成一個排序後的序列， 返回排序後的值的迭代器。
類似於 sorted(itertools.chain(*iterables)) ，但返回的是可迭代的。

堆創建好後，可以通過`heapq.heappop() 函數彈出堆中最小值。

如果需要刪除堆中最小元素並加入一個元素，可以使用 heapq.heaprepalce() 函數

如果需要獲取堆中最大或最小的范圍值，則可以使用 heapq.nlargest() 或 heapq.nsmallest() 函數

這兩個函數還接受一個key參數，用於dict或其他數據結構類型使用

實現heap堆排序演算法

該演算法和 sorted(iterable) 類似，但是它是不穩定的。

堆的值可以是元組類型，可以實現對帶權值的元素進行排序。

Python3標准庫文檔

Python堆排序

9. 誰能給一個python3.x中文版的標准庫

在安裝的python目錄下的doc目錄有chm文件，其中就有「The Python Standard Library」標准庫，當然是英文版的。不用到處找，官網的document裡面也有可供下載的。

10. Python標准庫(3)—filecmp

filecmp模塊用來比較目錄、文件是否相同。舉例如下：

構建兩個文件夾，其結構如圖所示:

其中data內容保持一致，data1內容不一致，data2是tmp獨有，readme1和readme內容一致。

如果單純比較兩個文件是否相同，可以通過filecmp.cmp(f1, f2, shallow=True)實現。其中f1、f2是文件名，shallow=True，則通過文件的元信息比較是否一致，如果是False，則比較兩個文件內容。

如果非遞歸比較兩個目錄中的一組文件，可以選擇通過filecmp.cmpfiles(dir1, dir2, common, shallow=True)實現。其中dir1、dir2是兩個文件夾，common是list，裡面是需要比較的共同文件名稱。

對於大目錄樹的遞歸比較或者更完整的分析，可以選擇使用dircmp類。

整體效果：