01. Python 工具
02. Python 基础
03. Numpy
- Numpy 简介
- Matplotlib 基础
- Numpy 数组及其索引
- 数组类型
- 数组方法
- 数组排序
- 数组形状
- 对角线
- 数组与字符串的转换
- 数组属性方法总结
- 生成数组的函数
- 矩阵
- 一般函数
- 向量化函数
- 二元运算
- ufunc 对象
- choose 函数实现条件筛选
- 数组广播机制
- 数组读写
- 结构化数组
- 记录数组
- 内存映射
- 从 Matlab 到 Numpy
04. Scipy
05. Python 进阶
- sys 模块简介
- 与操作系统进行交互:os 模块
- CSV 文件和 csv 模块
- 正则表达式和 re 模块
- datetime 模块
- SQL 数据库
- 对象关系映射
- 函数进阶:参数传递,高阶函数,lambda 匿名函数,global 变量,递归
- 迭代器
- 生成器
- with 语句和上下文管理器
- 修饰符
- 修饰符的使用
- operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模块
- 作用域
- 动态编译
06. Matplotlib
- Pyplot 教程
- 使用 style 来配置 pyplot 风格
- 处理文本(基础)
- 处理文本(数学表达式)
- 图像基础
- 注释
- 标签
- figures, subplots, axes 和 ticks 对象
- 不要迷信默认设置
- 各种绘图实例
07. 使用其他语言进行扩展
- 简介
- Python 扩展模块
- Cython:Cython 基础,将源代码转换成扩展模块
- Cython:Cython 语法,调用其他C库
- Cython:class 和 cdef class,使用 C++
- Cython:Typed memoryviews
- 生成编译注释
- ctypes
08. 面向对象编程
09. Theano 基础
- Theano 简介及其安装
- Theano 基础
- Theano 在 Windows 上的配置
- Theano 符号图结构
- Theano 配置和编译模式
- Theano 条件语句
- Theano 循环:scan(详解)
- Theano 实例:线性回归
- Theano 实例:Logistic 回归
- Theano 实例:Softmax 回归
- Theano 实例:人工神经网络
- Theano 随机数流变量
- Theano 实例:更复杂的网络
- Theano 实例:卷积神经网络
- Theano tensor 模块:基础
- Theano tensor 模块:索引
- Theano tensor 模块:操作符和逐元素操作
- Theano tensor 模块:nnet 子模块
- Theano tensor 模块:conv 子模块
10. 有趣的第三方模块
11. 有用的工具
- pprint 模块:打印 Python 对象
- pickle, cPickle 模块:序列化 Python 对象
- json 模块:处理 JSON 数据
- glob 模块:文件模式匹配
- shutil 模块:高级文件操作
- gzip, zipfile, tarfile 模块:处理压缩文件
- logging 模块:记录日志
- string 模块:字符串处理
- collections 模块:更多数据结构
- requests 模块:HTTP for Human
12. Pandas
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对象关系映射
数据库中的记录可以与一个 Python
对象对应。
例如对于上一节中的数据库:
Order | Date | Stock | Quantity | Price |
---|---|---|---|---|
A0001 | 2013-12-01 | AAPL | 1000 | 203.4 |
A0002 | 2013-12-01 | MSFT | 1500 | 167.5 |
A0003 | 2013-12-02 | GOOG | 1500 | 167.5 |
可以用一个类来描述:
Attr. | Method |
---|---|
Order id | Cost |
Date | |
Stock | |
Quant. | |
Price |
可以使用 sqlalchemy
来实现这种对应:
In [1]:
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Date, Float, Integer, String
Base = declarative_base()
class Order(Base):
__tablename__ = 'orders'
order_id = Column(String, primary_key=True)
date = Column(Date)
symbol = Column(String)
quantity = Column(Integer)
price = Column(Float)
def get_cost(self):
return self.quantity*self.price
生成一个 Order
对象:
In [2]:
import datetime
order = Order(order_id='A0004', date=datetime.date.today(), symbol='MSFT', quantity=-1000, price=187.54)
调用方法:
In [3]:
order.get_cost()
Out[3]:
-187540.0
使用上一节生成的数据库产生一个 session
:
In [4]:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine("sqlite:///my_database.sqlite") # 相当于 connection
Session = sessionmaker(bind=engine) # 相当于 cursor
session = Session()
使用这个 session
向数据库中添加刚才生成的对象:
In [5]:
session.add(order)
session.commit()
显示是否添加成功:
In [6]:
for row in engine.execute("SELECT * FROM orders"):
print row
(u'A0001', u'2013-12-01', u'AAPL', 1000, 203.4)
(u'A0002', u'2013-12-01', u'MSFT', 1500, 167.5)
(u'A0003', u'2013-12-02', u'GOOG', 1500, 167.5)
(u'A0004', u'2015-09-10', u'MSFT', -1000, 187.54)
使用 filter
进行查询,返回的是 Order
对象的列表:
In [7]:
for order in session.query(Order).filter(Order.symbol=="AAPL"):
print order.order_id, order.date, order.get_cost()
A0001 2013-12-01 203400.0
返回列表的第一个:
In [8]:
order_2 = session.query(Order).filter(Order.order_id=='A0002').first()
In [9]:
order_2.symbol
Out[9]:
u'MSFT'
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