Python数据分析与大数据处理从入门到精通

作者简介

　　朱春旭，**软件工程师，长期对企业、软件开发公司、**机构培训大数据开发与应用课程，对Python大数据处理与分析相关应用有深入研究，并编写有《极客内参-大数据开发实战》教程45篇，总共30000+字。

内容简介

Python 的创始人是Guido van Rossum。1991 年，**个用C 语言开发的Python 编译器诞生。 1996 年，Python 发行了**个公开版本1.4。由于其简单、易用、可以移植等特点，Python 得到了飞速发展。在编写本书时，*新主要版本已经是3.7 版本。 Python 版本发布进程如下。 1996 年至2000 年，发布的Python 版本是 1.4-1.6。 2000 年至2008 年，发布的Python 版本是 2.0-2.7。 2008 年至2018 年，发布的Python 版本是 3.0-3.7。 请注意，2008 年后，Python 开始同时维护2.X 和3.X 两个版本。这是因为当时很多系统都不能正常升级到3.0 版本，于是后来开发了2.7 版本作为过渡。 Python 从诞生起就具有类、函数、异常处理、表、字典等核心数据类型，同时支持用“模块”来扩展功能。在Python 的发展进程中，开发者不断加入lambda、map、 f ilter 和reduce 等高阶函数，极大地丰富了Python 的API。同时引入了垃圾回收器等**功能，简化了程序员对内存的手动管理流程。 当前的版本中，Python 已经具备了以下重要的语言特性。 （1）有多种基本数据类型可供选择：数字（浮点数、复数和无限长整数）、字符串（ASCII和Unicode）、列表和字典。 （2）支持使用类和多继承的面向对象编程。 （3）代码可以分为模块和包。 （4）支持引发和捕获异常，从而实现*清晰的错误处理。 （5）数据类型是强类型和动态类型。混合不兼容的类型（如尝试添加字符串和数字）会导致异常，从而能够*快地捕获错误。 （6）包含**编程功能，如生成器和列表推导。 （7）其自动内存管理功能使用户不必在代码中手动分配和释放内存。 （1）全面：数据分析与大数据处理所需的所有技术，包含基础理论、核心概念、实施流程，从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算等。 （2）深入：一本书讲透1种编程语言和14种数据分析与大处理工具，以及大数据分析技术及项目开发方法。 （3）丰富：包含45个“新手问答”、17个章节的“实训”、3个项目综合实战、50道Python面试题精选。