你将收获

符串方法;字符串格式化;拼接和重复字符串;去除空白符;字符串比较;搜索字符串中的子串和替换子串;字符串的词法分析;使用正则表达式实现模式匹配、替换子串和验证数据; pandas中处理数据。

文本文件处理;用json模块将对象串行化为JSON;使用with语句避免“资源泄漏”;异常处理;try…except语句;else子句;try代码组中没有异常时执行代码;栈回溯(traceback)的更多详细内容;栈展开;通过csv模块完成CSV文件处理;pandas中加载和处理CSV文件。

定制类;控制对特性(attribute)的访问;使用属性访问数据;模拟“私有”特性;用于定制字符串表示的Python特殊方法;继承、鸭子类型和多态;类对象;实现重载操作符的Python特殊方法;命名元组;Python 3.7数据类;使用doctest实现单元测试;命名空间及其对作用域的影响;时间序列和简单线性回归介绍。

适用人群

初学者和中级

课程介绍

Paul Deitel讲授的Python基础视频课程是一个面向代码的Python演示课程,Python是当今世界上最流行、发展最迅速的语言之一。从单个代码段到完整的脚本,通过丰富的实际代码示例,Paul演示了如何使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebook编写Python代码。你会很快熟悉Python语言、它的常用编程方法、关键的Python标准库模块以及一些流行的开源库。在每一部分最后的“数据科学介绍”视频中,Paul为后面的课程奠定了基础。在后面的那些高阶课程中,他会介绍当今最吸引人的前沿计算技术,包括自然语言处理、Twitter®数据挖掘来完成情感分析、使用IBM® Watson™的认知计算、使用分类和回归的有监督学习、使用聚类的无监督学习、通过深度学习和卷积神经网络实现计算机视觉、通过使用循环神经网络的深度学习完成情感分析、使用Hadoop®Spark™ streamingNoSQL数据库和物联网实现大数据应用。

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