中国网站建设市场排名,做设计素材在哪个网站,阳春网页定制,宁波网站推广平台效果好文章目录思维导图Python基础知识图谱面向对象SQL入门和实战Python高阶技巧第一阶段第九章#xff1a;Python异常、模块与包1.9.1异常的捕获1.9.1.1 为什么要捕获异常1.9.1.2 捕获常规的异常1.9.1.3 捕获指定的异常1.9.1.4 捕获多个异常1.9.1.5 捕获全部异常1.9.1.6 异常的else…
文章目录思维导图Python基础知识图谱面向对象SQL入门和实战Python高阶技巧第一阶段第九章Python异常、模块与包1.9.1异常的捕获1.9.1.1 为什么要捕获异常1.9.1.2 捕获常规的异常1.9.1.3 捕获指定的异常1.9.1.4 捕获多个异常1.9.1.5 捕获全部异常1.9.1.6 异常的else1.9.1.7 异常的finally1.9.2 异常的传递1.9.3 Python模块1.9.3.1 什么是模块1.9.3.2 模块的导入1.9.3.3 自定义模块1.9.4 Python包1.9.4.1 什么是Python包1.9.4.2 导入包1.9.4.3 安装第三方包第十章数据可视化-折线图可视化1.10.1 json数据格式1.10.2 pyecharts模块1.10.3 数据处理1.10.4 创建折线图第十一章数据可视化-地图可视化1.11.1 基础地图使用1.11.2 国内疫情地图1.11.3 省级疫情地图-河南省第十二章数据可视化-动态柱状图1.12.1 基础柱状图1.12.2 基础时间线柱状图1.12.3 GDP动态柱状图绘制1.12.3.1 列表的sort方法1.12.3.2 数据处理第二阶段第一章面向对象2.1.1 初识对象2.1.2 类的成员方法2.1.3 类和对象2.1.4 构造方法2.1.5 其他内置方法-魔术方法2.1.5.1 __str__字符串方法2.1.5.2 __lt__小于符号比较方法2.1.5.3 __le__小于等于比较符号方法2.1.5.4 __eq__比较运算符实现方法2.1.6 封装2.1.6.1 私有成员2.1.7 继承2.1.7.1 单继承2.1.7.2 多继承2.1.7.3 复写和使用父类成员2.1.8 类型注解2.1.8.1 变量的类型注解2.1.8.2 函数(方法)的类型注解2.1.8.3 Union类型2.1.9 多态2.1.10 综合案例2.1.10.1 要求和数据内容2.1.10.2 需求分析2.1.10.3 文件读取2.1.10.4 数据计算2.1.10.5 可视化开发第二章SQL入门和实战2.2.1 数据库介绍2.2.1.1 数据库管理系统2.2.1.2 数据库和SQL的关系2.2.2 MySQL的安装2.2.3 MySQL的入门使用2.2.4 SQL基础与DDL2.2.4.1 SQL语法特征2.2.4.2 数据库定义语言-DDL2.2.5 SQL-DML2.2.6 SQL-DQL2.2.7 Python MySQL2.2.7.1 安装pymysql2.2.7.2 创建到MySQL的数据库链接2.2.7.3 执行非查询性质的SQL语句2.2.7.4 执行查询性质的SQL语句2.2.7.5 数据插入2.2.8 综合案例2.2.8.1 创建表2.2.8.2 实现步骤2.2.8.3 作业第三阶段PySpark案例实战3.1.1 Spark是什么3.1.2 PySpark3.2 Python高阶技巧3.2.1 闭包3.2.2 装饰器3.2.3 设计模式3.2.3.1 单例模式3.2.3.2 工厂模式3.2.4 多线程3.2.4.1 进程、线程3.2.4.2 并行执行3.2.4.3 多线程编程3.2.5 网络编程3.2.5.1 Socket3.2.5.2 客户端和服务端3.2.5.3 Socket服务端编程3.2.5.4 Socket客户端开发3.2.6 正则表达式3.2.6.1 正则的三个基础方法3.2.6.2 元字符匹配3.2.7 递归思维导图
Python基础知识图谱 面向对象 SQL入门和实战 Python高阶技巧 第一阶段
第九章Python异常、模块与包
1.9.1异常的捕获
1.9.1.1 为什么要捕获异常 1.9.1.2 捕获常规的异常 1.9.1.3 捕获指定的异常 e是接受异常信息的变量
1.9.1.4 捕获多个异常 1.9.1.5 捕获全部异常
try:代码
except Exception as e:处理异常1.9.1.6 异常的else 1.9.1.7 异常的finally 1.9.2 异常的传递 如果异常是在某一层产生但是没有被catch那么会继续往上层抛出此时这一层的后续代码就不会执行。直到异常在某一层被catch这一层的后续代码能继续执行。
1.9.3 Python模块
1.9.3.1 什么是模块 1.9.3.2 模块的导入 一般不要用from 模块名 import *因为这样相当于把模块里的全部代码都导入python程序内可能会出现重名问题。
1.9.3.3 自定义模块 注意当导入多个模块时且模块内有同名功能。当调用这个同名功能时调用的是后面导入的模块的功能。 __main__ __all__变量 指定导入不受__all__影响 1.9.4 Python包
1.9.4.1 什么是Python包 必须有__init__.py文件才是python包 1.9.4.2 导入包
方式一
import 包名.模块名
包名.模块名.功能from 包名 import 模块名
模块名.功能from 包名.模块名 import 功能
功能方式二 必须在__init__.py文件中添加__all__ []来控制from 包名 import *允许导入的模块列表
1.9.4.3 安装第三方包 如何安装第三方包
pip install 包名pip的网络优化 pip默认连接国外的服务器下载包可以通过命令在国内的镜像服务器下载包
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名pycharm也可以在右下角“解释器设置”中添加新的python包下载时可以添加option参数来通过国内镜像服务器下载包 第十章数据可视化-折线图可视化 1.10.1 json数据格式 为了将含中文的python数据转化为json字符串需要使用参数ensure_ascii为False表明不使用ascii码进行转化而把内容直接输出出去为True则中文会转化为Unicode的字符 json_str json.dumps(data, ensure_asciiFalse)1.10.2 pyecharts模块
pyecharts官网pyecharts.org pyecharts画廊官网gallery.pyecharts.org类似美术的展览会 全局配置针对图像进行设置如标题、图例、工具箱 系列配置针对具体轴数据进行设置
1.10.3 数据处理 1.10.4 创建折线图 第十一章数据可视化-地图可视化 1.11.1 基础地图使用 is_piecewiseTrue表示开始手动校准范围 pieces表示具体的范围是多少 可以通过ab173.com的前端rgb颜色对照表来查看某种颜色对应的16位的颜色代码 1.11.2 国内疫情地图 1.11.3 省级疫情地图-河南省
略
第十二章数据可视化-动态柱状图 1.12.1 基础柱状图 反转柱状图同时将数值标签放在右边
bar.add_yaxis(GDP, [30, 20, 10], label_optsLabelOpts(positionright))
bar.reversal_axis()1.12.2 基础时间线柱状图 设置自动播放
timeline.add_schema(play_interval1000,is_timeline_showTrue,is_auto_playTrue,is_loop_playTrue
)时间线设置主题
import pyecharts.globals import ThemeType
timeline Timeline({theme: ThemeType.LIGHT}
)1.12.3 GDP动态柱状图绘制 1.12.3.1 列表的sort方法 1.12.3.2 数据处理 python3.6后字典是有序的参考https://juejin.cn/post/7041433783362387982 由于bar.reversal_axis()会将从左到右从大到小变成从上到下从小到大所以在绘制柱状图之前需要将x_data和y_data都反转一下 from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts, TitleOpts
from pyecharts.globals import ThemeTypewith open(D:\计算机\Python\黑马程序员python教程\资料\可视化案例数据\动态柱状图数据\\1960-2019全球GDP数据.csv, r, encodingGB18030) as f:data_lines f.readlines()data_lines.pop(0)data_dict {}
for line in data_lines:line_list line.split(,)year int(line_list[0])country line_list[1]gdp float(line_list[2])try:data_dict[year].append([country, gdp])except KeyError:data_dict[year] [[country, gdp]]timeline Timeline({theme: ThemeType.LIGHT}
)for year in data_dict:data_dict[year].sort(key lambda x: x[1], reverseTrue)year_data data_dict[year][:8]x_data []y_data []for country_gdp in year_data:x_data.append(country_gdp[0])y_data.append(country_gdp[1] / 1E8)bar Bar()x_data.reverse()y_data.reverse()bar.add_xaxis(x_data)bar.add_yaxis(GDP(亿), y_data, label_optsLabelOpts(positionright))bar.reversal_axis()bar.set_global_opts(title_optsTitleOpts(titlef{year}年全球前8GDP数据))timeline.add(bar, str(year))timeline.add_schema(play_interval1000,is_timeline_showTrue,is_auto_playTrue,is_loop_playTrue
)timeline.render(1960-2019全球GDP前8国家.html)第二阶段
第一章面向对象
2.1.1 初识对象 2.1.2 类的成员方法 定义在类内部的函数称之为类的方法 self相当于以后会创建但在定义类时还不存在的对象 2.1.3 类和对象 面向对象编程设计类基于类创建对象由对象做具体的工作 2.1.4 构造方法 2.1.5 其他内置方法-魔术方法 2.1.5.1 __str__字符串方法 2.1.5.2 __lt__小于符号比较方法 2.1.5.3 __le__小于等于比较符号方法 2.1.5.4 __eq__比较运算符实现方法 2.1.6 封装
面向对象包含3大特性封装、继承、多态
2.1.6.1 私有成员 2.1.7 继承
2.1.7.1 单继承 继承表示将从父类那里继承(复制)成员变量和成员方法(不含私有) 2.1.7.2 多继承 pass关键字是用来补全语法的 2.1.7.3 复写和使用父类成员 2.1.8 类型注解
2.1.8.1 变量的类型注解 2.1.8.2 函数(方法)的类型注解
函数(方法)的形参的类型注解 函数(方法)的返回值的类型注解
2.1.8.3 Union类型 2.1.9 多态 2.1.10 综合案例
2.1.10.1 要求和数据内容 2.1.10.2 需求分析 2.1.10.3 文件读取
data_define.py 数据定义的类
class Record:def __init__(self, date, order_id, money, province):self.date date # 订单日期self.order_id order_id # 订单IDself.money money # 订单金额self.province province # 销售省份def __str__(self):return f{self.date}, {self.order_id}, {self.money}, {self.province}
file_define.py 和文件相关的类定义import json
from data_define import Record# 先定义一个抽象类用来做顶层设计确定有哪些功能需要实现
class FileReader:def read_data(self) - list[Record]:读取文件的数据读到的每一条数据都转换为Record对象将它们都封装到list内返回即可passclass TextFileReader(FileReader):def __init__(self, path):self.path path # 定义成员变量记录文件的路径# 复写(实现抽象方法)父类的方法def read_data(self) - list[Record]:with open(self.path, r, encodingutf-8) as f:record_list: list[Record] []for line in f.readlines():line line.strip() # 消除读取到的每一行数据中的\ndata_list line.split(,)record Record(data_list[0], data_list[1], int(data_list[2]), data_list[3])record_list.append(record)return record_listclass JsonFileReader(FileReader):def __init__(self, path):self.path path # 定义成员变量记录文件的路径def read_data(self) - list[Record]:with open(self.path, r, encodingutf-8) as f:record_list: list[Record] []for line in f.readlines():data_dict json.loads(line)record Record(data_dict[date], data_dict[order_id], int(data_dict[money]), data_dict[province])record_list.append(record)return record_listif __name__ __main__:text_file_reader TextFileReader(D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt)json_file_reader JsonFileReader(D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt)list1 text_file_reader.read_data()list2 json_file_reader.read_data()for l in list1:print(l)for l in list2:print(l)2.1.10.4 数据计算
main.py
from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader
from data_define import Recordtext_file_reader TextFileReader(D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt)
json_file_reader JsonFileReader(D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt)jan_data: list[Record] text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] jan_data feb_data# 开始进行数据计算
data_dict {}
for record in all_data:if record.date in data_dict:data_dict[record.date] record.moneyelse:data_dict[record.date] record.money2.1.10.5 可视化开发
# 可视化图表开发
bar Bar(init_optsInitOpts(ThemeType.LIGHT))
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys())) # 添加x轴数据
bar.add_yaxis(销售额, list(data_dict.values()), label_optsLabelOpts(is_showFalse))
bar.set_global_opts(title_optsTitleOpts(title每日销售额)
)bar.render(每日销售额柱状图.html)第二章SQL入门和实战 2.2.1 数据库介绍 2.2.1.1 数据库管理系统 2.2.1.2 数据库和SQL的关系 2.2.2 MySQL的安装
mysql的官网www.mysql.com 略详细请参考视频
2.2.3 MySQL的入门使用 2.2.4 SQL基础与DDL 2.2.4.1 SQL语法特征 2.2.4.2 数据库定义语言-DDL
DDL-库管理
# 查看数据库
SHOW DATABASES;
# 使用数据库
USE 数据库名称;
# 创建数据库
CREATE DATABASE 数据库名称 [CHARSET UTF8];
# 删除数据库
DROP DATABASE 数据库名称;
# 查看当前使用的数据库
SELECT DATABASE();DDL-表管理
# 查看有哪些表
show tables;
# 删除表
drop table 表名称;
drop table if exists 表名称;
# 创建表
create table 表名称(列名称 列类型,列名称 列类型,......
);
-- 列类型有
int -- 整数
float -- 浮点数
varchar(长度) -- 文本长度为数字做最大长度限制
date -- 日期类型
timestamp -- 时间戳类型2.2.5 SQL-DML
DML-数据操作语言。
插入 删除 更新
2.2.6 SQL-DQL 2.2.7 Python MySQL
2.2.7.1 安装pymysql 2.2.7.2 创建到MySQL的数据库链接 2.2.7.3 执行非查询性质的SQL语句
cursor conn.cursor()
conn.select_db(test)
cursor.execute(create table test_pymysql2(id int))2.2.7.4 执行查询性质的SQL语句
cursor conn.cursor()
conn.select_db(world)
cursor.execute(select * from student)
results cursor.fetchall()
for r in results:print(r)2.2.7.5 数据插入
commit提交 自动conmmit
2.2.8 综合案例
2.2.8.1 创建表 2.2.8.2 实现步骤 from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader
from data_define import Record
from pymysql import Connectiontext_file_reader TextFileReader(D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt)
json_file_reader JsonFileReader(D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt)jan_data: list[Record] text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] jan_data feb_dataconn Connection(host127.0.0.1,port3306,userroot,passwordxxxxxx,autocommitTrue
)cursor conn.cursor()
conn.select_db(py_sql)
for record in all_data:sql fINSERT INTO orders(order_date, order_id, money, province) \fVALUES ({record.date}, {record.order_id}, {record.money}, {record.province})cursor.execute(sql)conn.close()2.2.8.3 作业 import json
from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader
from data_define import Record
from pymysql import Connectiontext_file_reader TextFileReader(D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt)
json_file_reader JsonFileReader(D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt)jan_data: list[Record] text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] jan_data feb_dataconn Connection(host127.0.0.1,port3306,userroot,passwordxxxxxx,autocommitTrue
)cursor conn.cursor()
conn.select_db(py_sql)
sql fselect * from orders
cursor.execute(sql)with open(./json.txt, a, encodingutf-8) as f:for line in cursor.fetchall():dict {}dict[date] str(line[0])dict[order_id] line[1]dict[money] line[2]dict[province] line[3]tmp json.dumps(dict, ensure_asciiFalse)f.write(tmp \n)conn.close()第三阶段PySpark案例实战
3.1.1 Spark是什么
Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。简单来说Spark是一款分布式计算框架可以调度成百上千的服务器集群。
3.1.2 PySpark 因为已经学过PySpark了这里略。
3.2 Python高阶技巧
3.2.1 闭包 闭包(函数) 在闭包(函数)内修改外部函数的值-nonlocal关键字 优缺点
3.2.2 装饰器 装饰器核心思想是将需要被包装的函数作为参数传递 语法糖也叫糖衣语法对语言的功能并没有影响而是更方便程序员使用 3.2.3 设计模式 3.2.3.1 单例模式 3.2.3.2 工厂模式 3.2.4 多线程
3.2.4.1 进程、线程 进程是系统资源调度的基本单位线程是系统资源的最小单位 3.2.4.2 并行执行 3.2.4.3 多线程编程
threading模块 每个Thread类对象就是多线程中的一个线程 把工作封装到函数里然后传入到target参数 具体需求 代码实现传参
3.2.5 网络编程
3.2.5.1 Socket 3.2.5.2 客户端和服务端 3.2.5.3 Socket服务端编程 实现服务端并结合客户端进行测试
import socket# 创建Socket对象
socket_server socket.socket()
# 绑定ip地址和端口
socket_server.bind((localhost, 8888))
# 监听端口
socket_server.listen(1)
# listen方法内接受一个整数传参数表示接受链接数量
# 等待客户端链接
conn, address socket_server.accept()
# accpet方法返回的是二元元组(链接对象 客户端地址信息)
# accpet方法是阻塞方法等待客户端链接如果没有链接就卡在这一行不向下执行
print(f接收到了客户端的链接客户端的信息是:{address})
# 接受客户端信息
data conn.recv(1024).decode(utf8)
# recv也是阻塞方法等待客户端发送信息
# recv接受的参数是缓冲区大小一般给1024即可
# recv方法的返回值是一个字节数组(bytes对象)不是字符串可以通过decode方法通过utf0编码将字节数组转换为字符串对象
print(f客户端发来的消息是:{data})
# 发送恢复消息
msg input(请输入你要和客户端回复的消息)
conn.send(msg.encode(utf8))
# encode可以将字符串编码为字节数组对象
conn.close()
socket_server.close()3.2.5.4 Socket客户端开发 3.2.6 正则表达式 3.2.6.1 正则的三个基础方法
re.match re.search re.findall
3.2.6.2 元字符匹配
单字符匹配 字符串前面带上r的标记表示字符串中转义字符无效就是普通字符的意思 数量匹配 边界匹配 分组匹配 案例 {}中间别带空格 3.2.7 递归
