代码编织梦想


一、写在前面

前段时间和一个兄弟打了通电话,兄弟吐槽了下他所在公司,探讨了下未来工作的方向,打工人真的蛮苦的,一方面是公司某些领导的“无脑“压榨,一方面是刚毕业一年,人生迷茫。

兄弟也询问了我的意见,对于后面的就业方向和学什么编程好,具体就不细说了,正好兄弟是做运营工作的,没啥别的能帮上的,就想着写个运营学Python系列。

目前这个系列具体安排还没想好,主要是围绕Python自动化办公展开,至少包括Python对Excel、World、Txt等文件/数据处理、Python对系统文件处理、Python自动发送邮件、Python数据爬取、Python模拟点击登录、Python数据可视化等方面。

希望读者朋友也能从自己平时工作中提取一些实际需求,我也会帮助大家利用Python解决问题、优化工作流程、提升工作效率,加到本系列中。

二、知识点概要

1)搞定Python基础环境安装
2)安装jupyter notebook,最便捷的Python编辑器
3)运营常用Python包介绍和安装

三、开始动手动脑

3.1 搞定Python基础环境安装

3.1.1 下载Python安装包

Mac是自带Python2.7的,但是现在主流使用3.0及以上,确实Python3比Python2会更容易上手,也更方便操作。

电脑浏览器打开Python官方网站:https://www.python.org/鼠标移动到Downloads,会出现动态框,显示的是Python最新版本3.9.5,你可以选择下载Windows版本或者Mac版本(以及其他)。

当然,我也推荐你点击All releases,然后下载Python3.7.0版本进行安装,本系列教程都将在这个版本下进行编写代码。

当然你也可以直接访问:https://www.python.org/downloads/release/python-370/ 选择合适版本进行下载,一般选择下载安装包安装,如图圈红的两个安装包,一个是mac的,一个是windows下的。

当然,我也给你准备好了安装包,上面操作都不用,需要的朋友移步我的网盘。

链接:https://pan.baidu.com/s/1vVOxrcRbkUcWTdG7UrDAUg
提取码:8888

windows的安装包是.exe结尾的,mac的安装包是.pkg结尾的。

3.1.2 Windows下安装过程

1)点击下载好的安装包,即可进入下图所示安装界面,然后勾选上Install launcher for all users和 Add Python 3.7 to PATH,主要是安装Python编辑启动器和将Python环境添加到系统环境变量中。

勾选好,然后点击Customize installation,这样在后面可以自定义安装哪些内容,以及安装路径。(对运营以及其他学习者来说,安装软件或者环境的时候最重要的就是安装路径一定不要默认,一般默认都在C盘,会影响系统运行流畅性)

2)遇到教程中没有的页面就直接点击Next即可,进入到下方页面,按图中示例勾选需要安装的配置即可,另外点击Browse,选择安装路径,图中是在D盘中新建了一个文件夹Python,然后安装在其中。按图示配置好后,点击Install按钮即可进行安装。

3)整个安装过程3-5分钟。

安装好后,点击Close按钮即可。

4)Windows打开cmd,然后输入python --version即可看到自己安装好的Python版本,然后输入python,即可进入代码编辑环境,我们可以尝试输入print('Hello Python!'),然后回车,看看效果,输入exit()可以退出编辑环境。

3.1.3 Mac下安装过程

1)Mac下安装比较简单,直接双击下载好的安装包,然后一路点击Next或者继续即可。

2)Mac一般只有一个磁盘,所以安装位置默认即可。

3)点击安装按钮即可完成安装,同样的安装好后关闭安装窗口即可。

安装好后,Mac直接打开终端,然后输入python3 --version即可看到自己安装好的Python版本,然后输入python3,即可进入自带的代码编辑环境,我们可以尝试输入print('Hello Python!'),然后回车,看看效果。这里输入python3的原因是和Mac系统自带的Python2区别开,大家在使用过程也需要注意。

记住这是你写下的第一行代码,欢迎进入代码世界。

3.2 安装jupyter notebook,最适合运营的Python编辑器

3.2.1 安装jupyter notebook

Mac下在终端中,输入:

pip3 install jupyter   

Windows下在cmd中,输入:

pip install jupyter   

相关依赖包比较多,大概需要1分钟左右安装成功。

通过上面操作,你需要知道并记住在Python中安装第三方包的操作指令格式pip install 包名

这里也给大家介绍一种通过国内镜像源安装第三方包的方法(安装速度更快),首先还是告诉大家相关操作指令格式:

pip install -i 第三方镜像源地址 包名   

如我们上面安装jupyter包,就可以改成:

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter   

国内可用的一些第三方镜像源地址:

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

3.2.2 使用jupyter notebook

1)进入jupyter notebook Mac下在终端中(或者Windows下在cmd中),输入

jupyter notebook    # 或者 python3 -m IPython notebook   

会启动相关服务,并自动呼出浏览器,接下来我们就可以开始写代码,提高工作效率啦。

2)新建文件夹 进入桌面目录,先新建一个文件夹。给文件夹命名为work_project,用于存放后面编写的python脚本。

3)新建编写Python代码的文件 按照上述同样的方法,在work_project文件夹下新建一个Python3文件,用于编写代码。点击文件打开文件菜单,然后在文件菜单中选择重命名,可以给新建的Python3文件(后面称为notebook)进行重命名。这里我给新建的第一个文件命名为01_在指定文件夹下批量新建文件夹或者文件,是的,我们虽然还没学Python的基础知识,但是并不影响我们跑代码,我一直觉得在实践中学习是最有效的,遇到不理解的先记下,课后浏览器查询即可,所以有时候也会给大家推荐一些免费的项目实践直播课。

4)实现在指定文件夹下批量新建文件夹或者文件脚本

  • jupyter代码编辑界面按钮基本介绍
1 保存编辑内容
2 添加代码块
3 剪切 选中的代码块
4 复制选中代码块
5 粘贴复制的代码块
6 上移/下移 选中的代码块
7 运行选中的代码块
8 暂停正在运行的代码块
9 重启当前代码运行环境
10 重启当前代码运行环境,并依次运行所有代码块
11 修改代码块格式(默认是代码块,还可以选择标记,用于写描述内容)
  • 在指定文件夹下批量新建文件夹

  • 运行结果

  • 在指定文件夹下批量新建文本文件

  • 运行结果

3.3 运营常用Python包介绍和安装

  • 数据处理大类* numpy:主要用在数据分析和科学计算,主要包含多维数组和矩阵数据结构;
    * pandas:Python中处理数据应用最广泛、最方便的第三方库,主要数据结构是Series(一维数据)与DataFrame(二维数据)。

  • Excel处理
    * xlrd:用于读取 Excel 文件;
    * xlwt:用于写入 Excel 文件;
    xlutils:用于操作 Excel 文件的实用工具,比如复制、分割、筛选等;
    openpyxl:用于读取和写入Excel文件。

  • Word处理
    * python-docx:是一个用于创建和更新Word (.docx) 文件的 Python 库。

  • PDF处理
    PyPDF4:一个纯python PDF,能够拆分、合并、合并库和转换PDF文件的页面;
    * pdfminer:是一款用于 PDF 文档的文本提取工具;
    * pdfkit:可以将 文本、HTML等转换为PDF。

  • 文本处理
    * re:正则表达式模块,可以从字符串中提取出目标内容。

  • 爬虫
    * requests:最基础的爬虫库,可以发送get、post请求,获取网页数据;
    bs4:是一个可以轻松从网页中抓取信息的库;
    selenium:可以实现自动与网页进行交互,如自动化点击等。

  • 邮件处理
    * yamail:发送电子邮件的模块,支持邮件内容格式化(比如markdown格式)。

  • 数据可视化
    * matplotlib:应用最广泛的绘图包,能够创建多数类型的图表,如条形图,散点图,条形图,饼图,堆叠图,3D 图和地图图表。* pyecharts:是一个用于生成Echarts 图表的类库,生成的图可视化效果相对于matplotlib更加好看。bokeh:浏览器交互式可视化库,更加绚丽。

打* 的表示在里面来说更加常用的包,相关包安装方法,按照3.2.1中的安装第三方包的方法即可,如遇到什么问题可以留言评论区提出。

运营学Python系列所有代码、数据等资源获取方式,关注公众号:简说Python,回复:运营学Python 即可获取百度云下载链接,后面也会开源到码云上。

四、练习

1、锻炼操作: 在jupyter notebook里在,删掉之前在桌面新建work_project文件夹,然后新建一个文件夹运营学Python,并进入该目录下新建两个文件:Day01搞定环境work_projectDay01搞定环境里记录本次自己的学习笔记,实践截图;work_project里存放本系列所有代码脚本文件。(如下图所示)

2、打基础: 在Python环境中安装好所有上述提到的运营常用Python包中打*的包,并自己任意选择一个包进行探索,了解其基本用法。

最后我在这里也是给大家准备了一套python的学习教程路线图,里面讲的是非常的详细入门,这是我从一位清华教授哪里拿到的一份详细的学学习路线图。

所有的文件已开源,需要的朋友可以去我的Gitee查看完整版。

下面来看看每个分支知识点的详细内容,以及配套学习文件。

一、Python基础和高级编程

对于新手学Python而言,基础和高级编程这一块是很重要的,因为如果你没有学过它们,直接去学习某个方向,你将会一脸懵逼,所以这是绕不过的,打好这一块的基础之后,你完全可以无障碍地进阶Python的任何方向。

学习资源:

在这里插入图片描述

以上所有的文件都已经打包好了,需要的朋友请移步文末。

二、爬虫

应该有很多人都对爬虫感兴趣吧?不只是Python可以写爬虫,还有很多语言都能写,但Python是公认的最适合的语言了。

爬虫不只是爬虫工程师会用到,业余时间也可以用来爬点自己想要的东西,又或者是做兼职也是可以的,甚至非程序员在工作方面也用得到,比如电商人员爬取大量同行数据来分析出市场的情况,在大量数据的基础上研究新的电商方案。

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学习资源:

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三、数据分析

数据分析也是当下的一大热门方向,用Python来做的话比其他语言强很多,但往往只会数据分析还是差点意思,如果能具备爬虫能力来爬取数据就更好了。

在这里插入图片描述

以上所有的文件都已经打包好了,需要的朋友请移步文末。

四、数据库与大数据开发

在这里插入图片描述
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五、算法与人工智能

机器学习是人工智能的必经之路,核心就在这里,所以想往人工智能去发展的人,可以学学机器学习,但同时也有个前提,人工智能是公认存在门槛的,应届毕业生不是研究生以上学历或者大学中出类拔萃的人,基本上很难找到工作,所以也请考虑清楚。

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学习资料:

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六、Python全栈学习路线

在这里插入图片描述

所有的文件已开源,需要的朋友可以去我的Gitee查看完整版。

除了上面分享给大家的一些学习手册,这里还给初学编程者一些额外的建议:

  • 首先要有信心。虽然可能你看了几个小时也没在屏幕上打出一个三角形,或者压根儿就没能把程序运行起来。但相信我,几乎所有程序员一开始都是这么折腾过来的。

  • 选择合适的教程。有些书很经典,但未必适合你,可能你写了上万行代码之后再看它会比较好。

  • 写代码,然后写更多的代码。光看教程,编不出程序。从书上的例程开始写,再写小程序片段,然后写完整的项目。

  • 除了学习编程语言,也兼顾补一点计算机基础,和英语。

  • 不但要学写代码,还要学会看代码,更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序,读懂别人的代码。

  • 学会查官方文档,用好搜索引擎和开发者社区。

这个时代的年轻人,一定需要有自己的闪光点,而不是仅仅做好专业内的事情。

只要你有一技之长、拥有逆风破浪的能力,面对未知的困难,依然能够披荆斩棘。

把平时的碎片时间抽出一小块来学习Python,通过提升自己,去享受你的人生,去看更大的世界。

愿你们在自学Python的路上顺风顺水、学有所成!

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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