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Flask:Python系的轻量级Web框架. 1. 网页爬虫工具集 Scrapy 推荐大牛pluskid早年的一篇文章:<Scrapy 轻松定制网络爬虫> Beautiful Soup 客观的说,Beautifu Soup不完全是一套爬虫工具,需要配合urllib使用,而是一套HTML/XML数据分析,清洗和获取工具. Python-Goose Goose最早是用Java写得,后来用Scala重写,是一个Scala项目.Python-Goose用Python重写,依赖了Beautiful S

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1. 数据科学领域中常用的python库 Numpy库:数据运算的基础库,运行效率高(底层C语言,高效index) Scipy库:实现了常用的科学计算方法(线性代数,傅里叶变换,信号和图像处理) Pandas库:分析数据的利器,高级数据结构(Series,DataFrame) Matplotlib库:绘图功能(散点,曲线,柱形) 2. Anaconda的使用说明 介绍:著名的python数据科学平台,开源,跨平台.包含有流行的python和R的包. 下载地址:https://www.anacon

Python最近取得这样的成功,而且未来似乎还会继续下去,这有许多原因.其中包括它的语法.Python开发人员可用的科学生态系统和数据分析库.易于和几乎所有其它技术集成,以及其开源地位.--来自Yves Hilpisch的Python金融大数据分析(姚军译). 自从1991它出现在编程场景中,比于其他编程语言,Python取得了少有的地位.面向对象,容易学习,使用语法,以及由此产生的低维护成本,是Python持续获得好评的一部分原因.开源是一个很明显的优势,跨平台的有效性,多目标,垃圾回收(自动

资料下载:https://pan.baidu.com/s/1K3DjJ9S1S3AxpacEElNF9Q <利用Python进行数据分析(第二版)>[中文版和英文版][高清完整版PDF]+[配套源代码]<利用Python进行数据分析(第二版)>中文和英文两版对比学习, 高清完整版PDF,带书签,可复制粘贴:还有配套源代码:讲解详细并配有源代码. 其中,高清中文版如图: 原文地址:http://blog.51cto.com/3215120/2306885