完全小白Python极速入坑指南

作者: python草莓 | 来源:发表于2020-08-25 21:56 被阅读0次

    现在很多非IT行业的朋友都知道python,看到铺天盖地的广告,想学又不知如何入坑,也犹豫是否值得学习。一直以来我都觉得编程是有门槛的,并非所有人都适合。很多血淋淋的现实,比如很多小白就倒在配置环境上面,更别说后面各种调试安装各种第三方包,甚至服务器编程,让人头秃的Debug。

    所以今天重点介绍一下如何快速体验编程和一些概念,解答很多朋友的疑惑,到底该不该学python?python能做什么?这里拿一个最几年很火的python,如何绕过让人不知所以的环境配置和包安装,看看python编程是怎么样的。

    为什么说python,又突然跑出一个Anaconda呢?

    Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。

    下载地址:https://www.anaconda.com/

    安装教程:

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/32805175

    这里我们使用的Anaconda软件中的Jupyter,界面如下,这就是我们输入代码的地方了,使用的是web页面,是不是和之前理解到的黑色背景的各种眼花缭乱的代码不一样呢?

    image

    2.Pandas入门

    pandas是python数据分析的一个最重要的工具。Aanconda自带Pandas和Numpy等数据科学的第三方包,所以小白不需要先学习如何安装第三方包。

    这里从读取excel表开始:

    import pandas as pd  #每次需要引入第三方包
    from pandas import DataFrame,Series  # DataFrame是Pandas其中一个重要的数据存储类,相当于excel表格
    
    df = pd.read_excel('#存放excel的地址#', 'utf-8-sig')
    df.info()
    

    输出:

    image

    读取的表格存放在DataFrame中,可以看到里面有每个字段的基本信息,python能解决的一个重要的问题就是直接用office打开文件很大的excel时,非常卡顿,无法操作,而使用可以轻松搞定几十M的文件,当然上Gb的文件另说,也有方法,再次不做展开。

    很多经常处理excel的朋友经常会问的,python处理一些日常操作比如透视表在python里面是怎么样的,这里拿筛选发送弹幕最多的用户举例子:

    # 累计发送弹幕最多的用户有哪些?并且打印前20名
    
    danmu_countby_user = df.groupby(by='username').count().sort_values(by='id',ascending = False).reset_index()
    danmu_countby_user.columns = ['用户名','累计发送弹幕数','','','','']
    danmu_countby_user[['用户名','累计发送弹幕数']].head(20)
    

    输出:

    image

    每一步都是在一个单元格输入框中输入你的代码,执行一次,出一次结果,这样避免了一长串代码对小白很不友好。

    3.第三方包

    Python离不开各种第三方包,至于第三方包,这个很多小白一样不太理解,那我们这样解释:python是一个平台,第三方是上面的各种工具,别人已经在工具上面用代码集成了各种功能,我们只需要安装引入这个包后,就可以使用这些功能了。让我们来快速看一下引入第三包是怎么样的吧。

    这里以SnowLP这个包为例:

    pip install snownlp
    
    image

    引入成功后,即可使用

    # 由于弹幕基本信息比较少,所以增加一列关于弹幕内容的情感分析
    # 只要实例化一个SnowNLP类,传入需要分析的文本,再调用sentiments方法便可获取情感倾向值
    
    from snownlp import SnowNLP
    def get_sent_snownlp(data):
        if data == '':
            return 0
        else:
            s = SnowNLP(str(data))
            return s.sentiments
    
    df['sent_snownlp'] = df['content'].apply(get_sent_snownlp)
    

    这个包是用来判断一串中文判断的情感倾向,从0到1表示从负情绪到正情绪。单独调用一个函数,一行代码就可以判断一串文字是正负能量。

    image

    接下来是一些常见的可视化包:

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Polar
    a = ['赵四','宋晓峰','刘能','苏玉红','谢广坤','宋青莲','谢飞机','王小蒙','谢大脚','赵本山','谢永强',]
    b = [6545,5962,5474,5167,5030,4476,2137,2042,1964,1682,1526]
    Polar = Polar(init_opts=opts.InitOpts(width='960px', height='500px'))
    
    Polar.add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=a, type_= "category"))
    Polar.add("", b, type_="bar")
    Polar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="弹幕中提到的主要演员"))
    Polar.render_notebook()
    
    image

    这里还有一个重要的问题,很多朋友看到这里会问:最后一个代码好多行,是不是我学python要全部自己敲出来?

    不用怕,我们更多的是调用第三方包,这些代码我们都是可以复制过来,但是重点我们学的是如何使用这些代码,就是调节里面的参数,比如换数据,或者调整某个控件的大小而已。

    4.总结

    以上只是一些针对小白入门时需要了解的一些概念和非正式教程,解答各种还未入坑的朋友的疑问。希望对各位想要入门的小白有帮助,有什么想了解的也可以留言告诉我。以后我会分享更多好玩有趣易入门的python小项目,希望大家支持。

    需要的可以私信我

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