- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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第 2 章 Python 基础
前面你已经在计算机上安装并运行了 Python,下面我们来学习一些 Python 的基础知识。后续章节的内容都建立在这些概念的基础上,我们需要首先掌握这些概念。
在上一章中,我们利用下面几行代码测试了 Python 的安装是否成功:
import sys import pprint pprint.pprint(sys.path)
读完本章,你将会明白上面每一行代码的含义,并学会相关术语,能够说明上述代码的作用。你还将学习 Python 的各种数据类型,对 Python 的入门概念有基本的了解。
我们会讲得比较快,把重点放在学习后续章节时需要知道的内容。后续章节中我们还会根据需要讲一些新概念。我们希望这种方法能让你将这些新概念应用于感兴趣的数据集和问题,并从中学到东西。
首先我们启动 Python 解释器。本章的 Python 代码都在解释器中运行。浏览一遍本章这样的介绍性内容是很容易的,但我们要着重强调动手敲代码的重要性。与学习一门口语类似,在实践中学习是最有效的学习方法。在你输入本书练习代码并运行的过程中,会遇到大量的错误,而调试过程(解决这些错误的过程)会让你学到很多知识。
启动 Python 解释器
在第 1 章里我们学过如何启动 Python 解释器。提醒一下,你首先需要打开命令行工具,然后输入 python(如果你安装了附录 F 中提到的 IPython,也可以输入 iPython):
python
你应该会看到类似这样的输出(注意,提示符已经切换成 Python 解释器的提示符):
Python 2.7.7 (default, Jun 2 2014, 18:55:26) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 5.1 (clang-503.0.40)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
如果没有特别说明的话,本章后面我们输入的所有内容都是在 Python 解释器中输入的。如果你用的是 IPython,提示符是类似 In [1]: 这样的。
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