python标准库中文版pdf

1. 如何自学数据分析

第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》

很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。

第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》

一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！

第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》

职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。

第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》

挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。

第5本《深入浅出数据分析》

深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。

第6本《MySQL必知必会》

如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。

第7本《深入浅出统计学》

大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。

第8本《网站分析实战》

互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！

第9本《深入浅出python》

还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！

第10本《Python学习手册》

对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。

第11本《利用Python进行数据分析》

这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。

第12本《R语言实战》

R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。

第13本《统计学：从数据到结论》

这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。

第14本《深入浅出SQL》

带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。

第15本《数据挖掘导论》

这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～

第16本《算法导论中文版》

本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。

上面的书籍都是pdf版

视频教材的有：

Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料

Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频

Mysql从入门到精通全套视频教程

8天深入理解python教程

大数据Hadoop视频教程，从入门到精通

Python就业班

Python标准库（中文版）

数学建模0基础从入门到精通，全套资源

0基础Python实战-四周实现爬虫系统

麦子学院招牌课程[明星python编程视频VIP教程][200G](价值9000元)

从零基础到数据分析师，帮你拿到年薪50万！

炜心:xccx158

2. 求《Python学习手册》（第四版）中文版pdf，万分感谢！

《Python学习手册》网络网盘资源下载链接:

自个也在学习Python，教程里面有讲Python基础语法、数据类型、字符编码、内置方法、常用模块等。

3. 跪求《python学习手册》（第五版）pdf中文版！

《python学习手册》（第五版）pdf中文版：

本书是学习Python编程语言的入门书籍。Python是一种很流行的开源编程语言，可以在各种领域中用于编写独立的程序和脚本。Python免费、可移植、功能强大，而且使用起来相当容易。来自软件产业各个角落的程序员都已经发现，Python对于开发者效率和软件质量的关注，这无论在大项目还是小项目中都是一个战略性的优点。

无论你是编程初学者，还是专业开发人员，本书的目标是让你快速掌握核心Python语言基础。阅读本书后，你会对Python有足够的了解，能够将其应用于所从事的领域中。

本书设计成一本教程，主要关注核心Python语言本身，而不是其特定的应用程序。因此，它作为一个两卷本的合集中的第一本：

《Learning Python》，也就是这本书，介绍Python本身。

《Programming Python》，另外一本书，介绍在学习了Python之后可以用它来做什么。

也就是说，《Programming Python》这本基于应用的图书选择了本书所省略的话题，介绍了Python在Web、图形用户界面（GUI）和数据库这样的常用领域的作用。此外，《Python Pocket Reference》一书提供了本书所没有的额外参考资料，可将它作为本书的补充。

划之初就力求向读者展示比众多程序员初次学习这门语言的时候更深层次的话题。并且，本书基于一个带有测试和练习的3天的Python培训课程，所以可以作为该语言的一个自学教程。

4. Python 标准库模块 - re

正则表达式引擎对正则表达式文本进行编译生成正则表达式对象，再由正则表达式对象对目标文本进行匹配，后返回匹配结果。

正则表达式中一共包含 2 中字符： 普通字符 、 元字符

匹配单个字符的元字符及其含义：

匹配重复性的元字符及其含义：

匹配位置的元字符及其含义：

分组匹配的元字符及其含义：

表示或运算的元字符：

转义元字符：

在 Python 中使用正则表达式，我们需要借助 re 模块提供的强大 API，下面我们就来学习几个 re 模块常用的接口吧~

参数说明： findall("正则表达式", "要匹配的字符串", flags=标志1|标志2|...)
返回值：以列表形式返回匹配到的字符串。

下面，我们用 findall 返回 Python 之禅中首尾用到的反义词：

运行结果：

当正则表达式中含有一个以上分组时， findall 返回的列表由元组构成，元组中包含每个分组匹配到的内容。如果只有一个分组，则返回由该分组匹配到的内容组所构成的列表：

match 函数返回的结果是一个 SRE_Match 对象：

SRE_Match 具有很多的属性，比如 .string 属性可以方便我们我获取在匹配时输入的字符串：

属性 .re 可以获取匹配时使用的编译后的正则表达式模式：

由于默认使用了 re.UNICODE ，所以我们这里的 w 可以匹配中文字符。

属性 .regs 则以列表的形式返回正则表达式匹配到的内容以及各个分组陪陪到的内容，不过请注意，返回的都是索引的形式：

可以使用序列切片来看一下我们的正则表达式及其中的两个分组所匹配到的内容：

SRE_Match 对象也提供了非常多好用的方法，比如 groups 可以获取各个分组匹配到的内容：

group 则可以灵活地获取正则表达式或对应分组匹配到的内容：

如果使用的正则表达式定义了分组的名称， group 还可以通过名称获取相应分组匹配的内容：

在定义了分组的名称之后，还可以方便地使用 groupdict 以字典的形式返回所有分组匹配的结果：

最后需要注意的是， match 从字符串的开头开始匹配，如果开头不符合要求，则直接返回 None 。

与 match 匹配开头不同， search 匹配第一个符合规则的字符串，未成功则返回 None 。参数： re.search(pattern, string, flags=0) ；返回值同 match 。

在介绍 match 的使用时，最后一个例子，由于我们在字符串前面添加了 'PYTHON' 导致 match 使用原来的正则表达式无法匹配，返回 None 。此时，使用 search 就可以迎刃而解啦：

运行结果：

小结：

参数： re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) ， split 功能非常强大，以正则表达式匹配到的标志来分隔字符串，比如下面这样一个混乱的字符串，我们要提取其中所有的数字：

下面，我们就来详细介绍一下 split 的用法。

首先，是以单字符切割：

以分号切割时，共产生了 4 个子字符串，放在列表中返回。
下面，还是以单字符切割，但可以使用正则表达式中的 [] 来指定多种字符：

由于字符串 line 中有连续的 2 个分号，逗号或者空格，因此可以使用 [;s,]+ 来切割：

最后，上面的字符串在切割时，分隔符都没有被保留下来，使用括号捕获分组，即可保留分隔符：

re.sub 提供比字符串的 replace 方法更加强大的功能：对于输入的字符串 string ,利用正则表达式 pattern 强大的字符串处理功能，实现复杂的字符串替换处理为 repl ，返回被替换后的字符串。

下面的例子中，我们将句子中多余的空格和数字去掉：

如果想要知道替换过程中，共发生了多少次替换，可以使用 subn ：

小结：

上述的案例中，我们每次都需要传入正则表达式，相应的函数每次在调用时，都需要编译一次正则表达式。如果上述过程需要多次重复，那么每次都去耗费时间编译正则表达式是很不划算的。

re 模块为我们提供了 compile 函数，用来编译正则表达式模式，返回编译好模式。因此，可以把那些常用的正则表达式编译成正则表达式对象，以提高效率。

格式： re.compile(pattern, flags=0) ，其中 pattern 为编译时用的表达式字符串， flags 为编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。常用的 flags 有：

注：使用按位或 | 连接多个 flags 。

我们上述介绍的 re 模块的匹配、分割、替换函数， compile 函数的返回值类提供了相应的方法，使用方式类似，只是不需要传入正则表达式字符串而已。

由于用法几乎一致，这里就不一一举例啦~

贪婪模式 ： * + ? {m,n} ，正则表达式的重复默认总是尽可能多得向后匹配内容。

非贪婪模式 ： *? +? ?? {m,n}? ，尽可能少的匹配内容。

5. 小白都看懂了，Python 中的线程和进程精讲，建议收藏

目录

众所周知，CPU是计算机的核心，它承担了所有的计算任务。而操作系统是计算机的管理者，是一个大管家，它负责任务的调度，资源的分配和管理，统领整个计算机硬件。应用程序是具有某种功能的程序，程序运行与操作系统之上

在很早的时候计算机并没有线程这个概念，但是随着时代的发展，只用进程来处理程序出现很多的不足。如当一个进程堵塞时，整个程序会停止在堵塞处，并且如果频繁的切换进程，会浪费系统资源。所以线程出现了

线程是能拥有资源和独立运行的最小单位，也是程序执行的最小单位。一个进程可以拥有多个线程，而且属于同一个进程的多个线程间会共享该进行的资源

① 200 多本 Python 电子书（和经典的书籍）应该有

② Python标准库资料（最全中文版）

③ 项目源码（四五十个有趣且可靠的练手项目及源码）

④ Python基础入门、爬虫、网络开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）
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进程时一个具有一定功能的程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程由程序，数据集合和进程控制块三部分组成。程序用于描述进程要完成的功能，是控制进程执行的指令集；数据集合是程序在执行时需要的数据和工作区；程序控制块（PCB）包含程序的描述信息和控制信息，是进程存在的唯一标志

在Python中，通过两个标准库 thread 和 Threading 提供对线程的支持, threading 对 thread 进行了封装。 threading 模块中提供了 Thread , Lock , RLOCK , Condition 等组件

在Python中线程和进程的使用就是通过 Thread 这个类。这个类在我们的 thread 和 threading 模块中。我们一般通过 threading 导入

默认情况下，只要在解释器中，如果没有报错，则说明线程可用

守护模式：

现在我们程序代码中，有多个线程， 并且在这个几个线程中都会去 操作同一部分内容，那么如何实现这些数据的共享呢？

这时，可以使用 threading库里面的锁对象 Lock 去保护

Lock 对象的acquire方法 是申请锁

每个线程在操作共享数据对象之前，都应该申请获取操作权，也就是调用该共享数据对象对应的锁对象的acquire方法，如果线程A 执行了 acquire() 方法，别的线程B 已经申请到了这个锁， 并且还没有释放，那么 线程A的代码就在此处 等待 线程B 释放锁，不去执行后面的代码。

直到线程B 执行了锁的 release 方法释放了这个锁， 线程A 才可以获取这个锁，就可以执行下面的代码了

如：

到在使用多线程时，如果数据出现和自己预期不符的问题，就可以考虑是否是共享的数据被调用覆盖的问题

使用 threading 库里面的锁对象 Lock 去保护

Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon，而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的

守护模式：

其使用方法和线程的那个 Lock 使用方法类似

Manager的作用是提供多进程共享的全局变量，Manager()方法会返回一个对象，该对象控制着一个服务进程，该进程中保存的对象运行其他进程使用代理进行操作

语法：

线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor ， Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor ，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池

如果使用线程池/进程池来管理并发编程，那么只要将相应的 task 函数提交给线程池/进程池，剩下的事情就由线程池/进程池来搞定

Exectuor 提供了如下常用方法：

程序将 task 函数提交（submit）给线程池后，submit 方法会返回一个 Future 对象，Future 类主要用于获取线程任务函数的返回值。由于线程任务会在新线程中以异步方式执行，因此，线程执行的函数相当于一个“将来完成”的任务，所以 Python 使用 Future 来代表

Future 提供了如下方法：

使用线程池来执行线程任务的步骤如下：

最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目

也可以低于 CPU 核心数

使用线程池来执行线程任务的步骤如下：

关于进程的开启代码一定要放在 if __name__ == '__main__': 代码之下，不能放到函数中或其他地方

开启进程的技巧

开启进程的数量最好低于最大 CPU 核心数

6. 请问有没有python标准库比较全的，我的就是下面

中文版的帮助手册都是只有一些简单的常用的说明。如果要全面的库说明，就需要下载官方手册。我是一直使用的python2.7.5手册。这是下载链接https://www.python.org/ftp/python/2.7.5/python275.chm 我使用时感觉里面说的非常详细。其它版本的手册官网也有，这里不一一说明了。

7. python哪些标准库

1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库
os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。
我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。
2、sys：通常用于命令行参数的库
sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。
3、random：用于生成随机数的库
Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。
4、math：提供了数学常数和数学函数
标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。
5、datetime：日期和时间的操作库
日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式

8. Python标准库模块之heapq

该模块提供了堆排序算法的实现。堆是二叉树，最大堆中父节点大于或等于两个子节点，最小堆父节点小于或等于两个子节点。

heapq有两种方式创建堆， 一种是使用一个空列表，然后使用heapq.heappush()函数把值加入堆中，另外一种就是使用heap.heapify(list)转换列表成为堆结构

heapq 模块还有一个 heapq.merge(*iterables) 方法，用于合并多个排序后的序列成一个排序后的序列， 返回排序后的值的迭代器。
类似于 sorted(itertools.chain(*iterables)) ，但返回的是可迭代的。

堆创建好后，可以通过`heapq.heappop() 函数弹出堆中最小值。

如果需要删除堆中最小元素并加入一个元素，可以使用 heapq.heaprepalce() 函数

如果需要获取堆中最大或最小的范围值，则可以使用 heapq.nlargest() 或 heapq.nsmallest() 函数

这两个函数还接受一个key参数，用于dict或其他数据结构类型使用

实现heap堆排序算法

该算法和 sorted(iterable) 类似，但是它是不稳定的。

堆的值可以是元组类型，可以实现对带权值的元素进行排序。

Python3标准库文档

Python堆排序

9. 谁能给一个python3.x中文版的标准库

在安装的python目录下的doc目录有chm文件，其中就有“The Python Standard Library”标准库，当然是英文版的。不用到处找，官网的document里面也有可供下载的。

10. Python标准库(3)—filecmp

filecmp模块用来比较目录、文件是否相同。举例如下：

构建两个文件夹，其结构如图所示:

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

如果单纯比较两个文件是否相同，可以通过filecmp.cmp(f1, f2, shallow=True)实现。其中f1、f2是文件名，shallow=True，则通过文件的元信息比较是否一致，如果是False，则比较两个文件内容。

如果非递归比较两个目录中的一组文件，可以选择通过filecmp.cmpfiles(dir1, dir2, common, shallow=True)实现。其中dir1、dir2是两个文件夹，common是list，里面是需要比较的共同文件名称。

对于大目录树的递归比较或者更完整的分析，可以选择使用dircmp类。

整体效果：