最近要用到百度文库查资料，但是很多都需要付费VIP或者下载券，还不能复制，就有点苦逼！
作者：董伟明 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22275595 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
随着大数据和自动化在各个行业的应用越来越广泛，如何快速地生成和编辑Word文档已经成为许多开发者和数据分析师关注的问题。在Python生态系统中，有多个库可以用来处理Word文档，其中最为人熟知的就是python-docx库。在这篇文章中，我们将通过一个实用示例来介绍如何使用Python生成Word文档。
原文：https://learnku.com/articles/23010/teach-you-to-read-the-python-open-source-project-code
来源：https://learnku.com/articles/23010/teach-you-to-read-the-python-open-source-project-code
没有目的的阅读开源项目就是耍流氓，浪费了时间，但是能学到的东西也很少。怎么样根据自身情况去阅读呢？
在翻译、校对和补充这个Python系列的过程中，我学到了很多，同时也有不少读者和学习挑战群学习者的积极反馈，让我觉得做这件事有了更多意义。
我们最近讨论过，那些被世界银行定义为高收入水平的发达国家，在选择使用什么类型的技术方面，和世界上的其他地方往往有着较大的区别。这类区别中，差异最大的例子之一，就是 Python 编程语言。如果只统计高收入国家的数据，这几年间 Python 的增长量远超过诸如 StackOverflow 趋势工具中显示的全球软件开发工具的增长情况。
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成，它是以问题为导向，数据为驱动，利用特征和模型从数据中学习到知识，以创造价值的系统化过程。”
在我的 QQ 学习交流群中，有位读者问我一个很有代表性的问题，在这里和大家分享下。
随着你编写的程序越来越长，有必要了解一些代码格式设置约定。请花时间让你的代码尽可能易于阅读；让代码易于阅读有助于你掌握程序是做什么的，也可以帮助他人理解你编写的代码。为确保所有人编写的代码结构都大致一致。Python程序员都遵循一些格式设置约定。学会编写整洁的Python后，就能明白他人编写Python代码的整体结构------只要他们和你遵循相同的指南。
Python的知识很庞杂，应用场景也很多，可以进行数据分析、编写软件、实现自动化、数据采集等，不可避免地就会学偏，我也学了很多不重要的内容，比如scrapy框架等。
Python，一门语言，一种工具，一个平台，深的一批人喜欢和力挺！ 机器学习很火，Python做机器学习已构建成一个完整的生态系统了。 本文对Python做机器学习的生态系统做个简介。 1 Pytho
至此，经过19天的阅读，《python数据分析基础》已经阅读完毕。 个人感觉，这是一本不错的关于数据分析方面的入门书籍。但是，这本书是有阅读门槛的，必须初步了解基本的python语法。否则，在阅读这本书的时候，在同步去了解这本书的所展示的代码所涉及的python基础的情况下，才能较为透彻地理解书中的代码。 在数据导入、数据清洗方面，这本书的论述是不错的，但是，在数据可视化以及数据分析方面，这本书的阐述较为简单，若要将书中所涉及的内容内化成自己可以运用的内容，建议阅读本书相关内容的同时去阅读相关的说明文档
如果这是你第一次使用 Django 的话，你需要一些初始化设置。也就是说，你需要用一些自动生成的代码配置一个 Django project —— 即一个 Django 项目实例需要的设置项集合，包括数据库配置、Django 配置和应用程序配置。打开命令行，cd 到一个你想放置你代码的目录，然后运行以下命令：
本文要推荐的书籍叫"The Fuzzing Book"，一本免费的电子书籍，作者建站提供在线阅读版本，并在Github上开源。
for循环用于遍历一个容器对象中的所有元素，循环语句段会针对容器对象的每一个元素都执行一次。
前言 “这就是阅读。即将新软件安装到大脑里的过程。” 就我个人而言，我从视频和在线教程中所学到的始终没有从书本中学到的多。 了解机器学习和数据科学很容易。目前有许多开放课程，你可以马上就开始学习。但是，获得更深入的学习需要额外的努力。例如：你可能会很快了解随机森林如何运作，但了解其背后的逻辑需要额外的努力。 质疑的信心来自于阅读。有些人很容易接受现状。另一方面，一些好奇的人则会反思“为什么不能这样做呢？”就是在这种情况下，人们开始尝试用新的方式完成任务。几乎每个我在美国管理协会（AMA）遇到的数据科学家，都
2017年12月，云+社区对外发布，从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来，我们一起乘风破浪，创造无限可能。
如果您对自己的决定充满信心并专注于下一课，那么你将获得更高的成功机会。你选择哪种语言并不重要。但是一旦你做出决定，你就需要坚持下去。
编程对于任何一个新手来说都不是一件容易的事情，Python对于任何一个想学习的编程的人来说的确是一个福音，阅读Python代码像是在阅读文章，源于Python语言提供了非常优雅的语法，被称为最优雅的语言之一。
为什么要学习Python？为什么要选择Python，而不是其他别的20多种编程语言？当你开始走上开发者之路时，这个问题会可能会一天在你的脑海里出现多次。
我从1998年就开始使用Python，当时它是一种鲜为人知的语言。那是 Perl 在开放源代码世界中相当流行的时期，但是从我发现 Python 的那一刻起，我就相信它了。我的父母经常提醒我，我曾经说过“Python将会是一件大事”和“有一天我就能找到工作”之类的话。 虽然经过了一段时间，但我的预言成真。
新手学Python可行吗？事实上Python可以这样说非常适合新手学习的编程语言。为什么这么说呢？难道学Python无需任何基础吗？不过要是学习者有一定的计算机基础，学Python更容易，但是没基础还可以学好Python，只要肯下工夫。大家了解了新手学Python的可行性之后，还要把握零基础如何学习Python的方法，终归自尊心和胆量只是学习的第一步。
这次给大家带来的是 7 幅思维导图，主要就 Python 常用标准库及相关计算机知识进行了梳理。 Python 标准库的内容非常丰富，本文仅是从笔者关注的角度出发，学习并整理了其中最普适的主题：正则表
你是一名Python程序员。在知道其他语言后，通过Python入门，或通过阅读Python教程或类，直到您对基础知识足够自信为止，您已经获得了这一称号。那现在，是时候真正展开你的翅膀，并开始以Pythonic的方式开始思考。这里有十个我最喜欢的资源，包括有趣的挑战，必读的书籍，参考工具和项目。
到今天，这份面向零基础的入门教程，仅在微信内就已经有超过十万人次阅读，比很多出版书籍的销量还要高。
我在之前的「零基础入门学习 Python」这个系列中，写过关于 JOSN 的文章 -- Python 标准库之 JSON ，没看的可以看一下。JSON 是一种轻量级的数据交换格式，对于我们的阅读和编写十分之友好，同时对机器来说也很容易解析和生成。
前言 最近开学季，各大平台又开始搞各种图书促销活动了。 当当的《对比Excel》系列每本书都直接4.9折，三本书仅需98.9，也可以单独买每一本。当当这种力度的活动还是比较少的，平常最低也是5折。 直接在当当APP或网页端搜索书名即可。 京东没有直接打折，但是有满100-50活动，相当于打5折。 建议大家买书的时候最好选择自营店铺，自营店铺在活动期间折扣力度还是很大的，也不算贵。一些不知名小店铺很有可能买到盗版，本来是彩色的图书，盗版是黑白的，会严重影响阅读体验的。 三本书阅读顺序 三本书的建议阅读顺序为
答：*args表示可变参数（variadic arguments），它允许你传入0个或任意个无名参数，这些参数在函数调用时自动组装为一个tuple； **kwargs表示关键字参数（keyword arguments），它允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。同时使用*args和**kwargs的时候，必须保证*args在**kwargs之前。
嗨，我是 Virgilio ，你可能已经认识我了。 欢迎来到你进入数据科学的第一步！
1.开源 Python都是开源的语言，简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。Python主要是英文版的，所以对于学Python的人来说，英语非常重要。 2.可移植性 Python是跨平台语言， Python的跨平台是语言自身的特性决定的，在很多平台上直接写Python代码就可以运行。 3、面向对象 Python是以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中，程序是由
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 转眼来到2022下半年，年初的Flag还有不少没实现，可工作低效，总是加班，时间实在不够用，怎么办？ 别急！开启你的Python之路，实现自动化办公，从此让工作效率咔咔提速，守护你的Flag！ 所以，快来看看这几本学起来超贴心的Python自动化办公图书吧！ ---- 01 ▊《快学Python：自动化办公轻松实战》 朱鹏伟（朱小五），黄伟 著 Excel/Word/PPT/PDF处理、数据分析、图片处理、文件处理、即时通信…… 100+Pyth
【导语】本文对学习 Python 的最佳书籍、视频、课程进行了汇总，并解答了初学者及早中级人员在工作中面临的问题。在作者看来，这些问题即便通过 Stack Overflow 也很难解决。
我刚开始学习Python的时候，找了一本Python书籍，一边阅读，一遍抄写书中代码，并且对代码进行不同的“折腾”，充分地发挥自己的想象力，多问几个这段代码可以用来做什么，可以解决什么问题。
昨天推送了一篇《来自Kenneth Reitz大神的建议：避免不必要的面向对象编程》，文中K神的建议出自他发起和维护的开源项目，这也就是我们今天荐书的主角了。
我们很接近这本书的末尾了，所以在最后两个练习中我将给你一个项目。您将要创建一个 Web 服务器。在本练习中，您只需了解 Python http.server模块以及如何创建简单 Web 服务器来使用它。我将给你指示，然后让你阅读文档来了解如何实现它。这里没有太多的指导，因为现在你应该可以自己做大部分的事情。
一个元老级的 Python 核心开发者曾建议我们（ 点击阅读），应该广泛学习其它编程语言的优秀特性，从而提升 Python 在相关领域的能力。在关于元编程方面，他的建议是学习 Hy 和 Ruby。但是，他也提到，他并不知道学习哪种语言，可以加深对 Python 元类设计的理解。
为了学习如何打理好微信公众号，Python猫我关注了好几个python技术公众号。然后发现这些同行们都在免费送资源，或者抽奖送书耶。于是，我也去参与抽奖，竟然侥幸抽中啦一本《Python数据科学》，炒鸡开心~~~
选择虚拟环境创建django项目，为项目搭建了一个虚拟隔离环境，避免因为各种依赖包版本不同导致的bug。
数据问题需要数据科学来解决！ 什么是数据科学？没有一个统一的定义。简而言之，数据科学就是研究和解决数据问题。 不管你是数据挖掘工程师，还是数据分析师，还是算法工程师，还是数据科学家，归根结底，你每天需要面对和解决一系列有价值的数据问题，通过解决好这些数据问题以创造商业价值。 花时间掌握数据科学，这是值得的投资。 如何掌握和应用数据科学呢？本文介绍两本具有实用性的数据科学经典书籍。所谓实用性，就是您通过阅读它们掌握的数据科学知识，就可以直接应用到您的手头工作（解决您手上的数据问题） 第一本书籍：《Python
原标题： The 7 best deep learning books you should be reading right now 原作者： Adrian Rosebrock 翻译者： Amusi
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Ps:2019-1-18修改 我其实对这篇文章能有两万+的阅读量感觉很惊讶，占了我博客访问人数的很大一部分，我猜测可能确实是传统的Python web开发的学习方式都是从框架开始，而框架封装过度，让人难以理解背后的原理，最后只是简单的学习API和框架，同时学习Python的人中很大一部分其实是非计算机专业的同学，基础薄弱，想学习底层原理也不知道从何入手。 原先博文优点和缺点都很明显，缺点在于我只是简单罗列了资源，很多东西其实没有表达清楚，因为最初的目的，并不是教学，而是自己回顾和总结，优点可能在于他是比较系统化的展示出了web开发的演变过程，这其实有助于建立知识之间的联系和对web开发整体的理解。 后来我就考虑能否把文章的内容更加深入一些，用一套代码就能展现出这整个过程演变，而不是碎片化的资源罗列，把真正做成一个教学贴。但是因为拖延症一直没有完成，现在基本完成，我希望它会是一个好的学习指南，也希望读者能从学习这些代码的过程中，理解web开发的本质。
我是一位数据工作者，经常会使用到各种软件和工具帮助我解决各种数据问题，比方说数据的抽取与解析，数据的加工与探索，数据的建模与展示等。我会使用Python语言来做一些事情，但感觉学习的不够系统，使用的也不够灵活。因此，我想增进和强化下自己的Python编程技能，让自己能够更好地使用Python语言以及Python的数据科学与人工智能生态来帮助我更有效地解决与数据相关的问题集。
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