- 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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附录 D 高级 Python 设置
在本书的前文中,我们创建了系统 Python。为什么呢?因为它使用起来快速简单。在开始使用更加复杂的库和工具时,你可能会需要一个更加高级的设置。机器上高级的 Python 设置在你组织项目时是很有帮助的。在你需要同时运行 Python 2.7 和 Python 3+ 时,一个高级设置也很有帮助。
在本附录中,我们会带你用专家模式设置 Python 环境。因为这里涉及很多依赖,所以指南中的部分内容与你的经验不符是完全有可能的。为了解决这些问题,我们建议你去互联网寻找或询问如何继续。
我们会首先安装一些核心工具,之后安装 Python(2.7,但是你也可以安装 3+)。最后,我们会安装和设置一些虚拟环境,独立出项目,这样你可以对每一个项目使用不同版本的 Python 库。
本附录中的指南覆盖 Mac、Windows 和 Linux。随着你阅读每一个步骤,仔细跟随你的特定操作系统的指令。
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