要想学习Python高级编程，需要学习哪些内容？

这是Python全栈开发+人工智能课程大纲：

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阶段一：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二：Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五：爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

阶段六：全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

阶段九：自动化运维开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

阶段十：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

Python想要从事数据分析工作，都要学习哪些知识？

就目前来说Python是人工智能的最佳编程语言，想要从事数据分析的话需要学习以下知识：

1、熟练Python语言基础，掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程；

2、熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用；特别是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一种数据分析的包，而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包，可以计算和储存大型矩阵。

3、熟练掌握数据可视化工具，结合Python学习统计学、结合Excel学习SQL，然后结合Excel数据分析来学习numpy、pandas等以及数据可视化。

Python常用函数三有哪些？这7个函数使用频率最高，总算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

1.2 输出函数：print(hex(2))

1.3 输出结果：0x2

1.4 解析说明：返回16进制的数。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 输出函数：print(chr(10))

2.3 输出结果：0o12

2.4 解析说明：返回当前整数对应的ASCll码

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 输出函数：print(ord("b"))

3.3 输出结果：98

3.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 输出函数：print(chr(97))

4.3 输出结果：b

4.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数。

案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'

1.1 输出函数：print(s.capitalize())

1.2 输出结果：0x2

1.3 解析说明：返回16进制的数。

2.1输出函数：print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 输出结果：hello kuang

2.3 解析说明：替换功能，将kitty换成kuang。

2.4 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.5 输出结果：12KK12KK

2.6 解析说明：所有的4都替换成KK

2.7 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.8 输出结果：12KK12KK124

2.9 解析说明：将前两个的4替换成go

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 输出函数：print(ip.split(','))

3.2 输出结果：['192.168.1.1']

3.3 解析说明：将字符串分割成列表

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 输出函数：print(ip.split(',',2))

3.4 输出结果：['192.168.1.1']

3.5 解析说明：从第二个开始分割成列表

Python析构函数

Python中有两个特殊的方法, 一个是构造函数 init , 另一个是析构函数 del ，统称为魔术方法。

构造函数 init ，创建实例对象之后Python会自动执行此方法，把初始化的属性特点放到实例对象里。

构造函数是创建并初始对象属性，那么对象使用完成后，系统是怎么处理这些呢？

这个时候，Python引入了销毁对象功能的析构函数 del ()

析构函数 del 是对象没有被引用时会触发垃圾回收机制，进行内存释放.

python 内置的 del 方法称为析构方法。用于实现对象被销毁时所需的操作。

常见的应用常见如：

析构方法 del ()是可选的，如果不提供，则Python 会在后台提供默认析构函数

如果要显式的调用析构函数，可以使用del关键字： del obj

析构方法的作用是销毁对象的，在python中采用垃圾回收机制。

Python垃圾回收机制核心思想是：

详细说明：

我们主动删除对象调用del 对象;程序运行结束后，python也会自动进行删除其他的对象。

注意：

如果我们重写子类的 del () 方法（父类为非 object 的类），则必须显式调用父类的 del () 方法，这样才能保证在回收子类对象时，其占用的资源（可能包含继承自父类的部分资源）能被彻底释放

我们本期学习了Python内置函数析构函数，用于没有被引用的对象进行回收处理，一般情况下，我们不用刻意去调用，python内部会对进行触发。

以上是本期内容，欢迎大佬们评论区指正，下期见~

Python通过装饰器并使用cprofile对函数进行性能分析

Python中提供了很多接口方便我们能够灵活进行性能分析，包括cProfile模块中的Profile类和pstat模块中的Stats类。

--cprofile是一种确定性分析器，只测量CPU时间，并不关心内存的消耗情况和其他与内存相关联的信息

--它是基于Isprof的用C语言实现的扩展应用，运行开销比较合理，适合分析运行时间较长的程序

--enable(): 开始进行性能分析并收集数据

--disableI(): 停止性能分析

--create_stats(): 停止收集数据，并为已经收集的数据创建stats对象

--print_stats():创建stats对象并打印分析结果

--dump_stats(filename): 把当前性能分析的内容写入文件filename中

--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被调用函数func的性能分析信息

--用来分析cProfile输出的文件内容

--pstas模块为开发者提供了Stats类，可以读取和操作stats文件

（Stats类可以接受stats文件名，也可以直接接受cProfile.Profile对象作为数据源。）

--strip_dirs(): 删除报告中所有函数文件名的路径信息

--dump_stats(filename): 把stats中的分析数据写入文件（也可以写成cProfile.Profile.dump_stats()）

--sort_stats(*keys): 对报告列表进行排序，函数会一次按照传入的参数排序

--reverse_order(): 逆反当前的排序

--print_stats(*restrictions): 把信息打印到标准输出。*restrictions用于控制打印结果的形式，比如（10,1.0，".*.py.*")表示打印所有py文件的信息的前10行结果

--第一行表示运行这个函数一共使用0.043秒，执行了845次函数调用

--第二行表示结果是按什么顺序排列的（这里表示按照调用次数来进行排列的）

--ncalls: 表示函数调用的次数（有两个数值表示有递归调用，总调用次数/原生调用次数）

--tottime: 函数内部调用时间（不包括他自己调用的其他函数时间）

--percall: tottime/ncalls

--cumtime: 表示累计调用时间（函数执行玩的总时间），它包含了函数自己内部调用的函数时间

--filename:lineno(function): 函数所在的文件，行号，函数名称

上面的函数do_cProfile(do=False, order='tottime')是一个带参数的装饰器，通过do的值来进行性能分析的开关控制，通过order的值来选择输出结果按照什么方式进行排序。

比如我们对函数A和函数B进行性能分析

如果不给装饰器传入参数的话就是默认的False和tottime

利用Python进行数据分析(10)-移动窗口函数

Python-for-data-移动窗口函数

本文中介绍的是 ，主要的算子是：

统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为 移动窗口函数

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

2292 rows × 3 columns

rolling算子，行为和resample和groupby类似

rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

2292 rows × 3 columns

指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）

一些统计算子，例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。

例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。

唯一要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚)，例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数

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