怎么美化php页面,web前端怎么入门学习?
零基础如何系统的学习web前端开发,相信这是很多初学者都会疑虑的问题!这里不多说废话,直接进入正题,零基础如何学习前端开发!
前端与移动开发学习线路图
前端开发总的线路图,这里只是说了一下知识点,下面有更精准的阶段学习,含配套视频。
第一阶段:能学到什么?会做什么?
掌握 HTML 语法及使用技巧;掌握 CSS 语法及使用技巧;掌握 DIV+CSS 布局方式;掌握常见网页布局模式;掌握 HTML5 常用标签;掌握 Photoshop 切图以及插件切图;能够熟练使用开发人员工具进行页面调试;能够完成基本的动画效果;能够根据PSD文件独立完成静态页面的开发工作;能够使用CSS3新属性美化修饰网页。配套视频:
Web前端入门教程_Web前端入门视频教程
第二阶段:能学到什么?会做什么?
掌握 HTML5 新布局标签、多媒体标签;掌握 CSS3 2D、3D 变换、动画效果;了解移动端屏幕、移动端浏览器、操作系统的不同;掌握常用移动端调试方法;掌握常用移动端适配方法;掌握 CSS 预处理器 less 的使用;掌握常用移动端框架使用方法;掌握常见移动端页面开发;掌握响应式布局开发;掌握 Bootstrap 开发响应式页面;掌握适配不同终端的网页开发技术选型配套视频:
移动web移动教程
第三阶段:能学到什么?会做什么?
能够掌握 JavaScript 基本语法;掌握常见 JavaScript 算法;掌握 DOM 的各种操作;熟练使用面向对象思想进行 DOM 编程;掌握 JavaScript 的高级语法;熟练使用 jQuery 操作 DOM;熟练使用和编写 jQuery 插件;独立完成电商网站的页面搭建(包括 HTML 结构、CSS 样式、JavaScript 特效);掌握应对业务编程的能力;掌握 JavaScript 常见兼容性方案;掌握团队合作开发流程。配套视频:
JavaScript教程_JavaScript视频教程
JavaScript-高级面向对象视频教程
第四阶段:能学到什么?会做什么?
能够建立客户端服务器交互模型,熟悉网络通信相关概念;能够使用 Node.js 进行 Web 服务端开发;能够掌握 JavaScript 异步编程模型;能够掌握 JavaScript 模块化编程方式;能够使用 Node.js 操作 MySQL 数据库;能够理解 HTTP 协议;熟悉原生 Ajax 请求流程与细节,并掌握常见跨域技巧;能够基于 jQuery 的 Ajax 相关 API 熟练开发常见的前端功能;能够独立开发基于后台接口的动态网站、Ajax 数据交互的项目;能够独立完成企业网站从前台到后台的基本开发工作配套视频:
web前端教程Ajax教程
Nodejs教程精讲
第五阶段:能学到什么?会做什么?
掌握使用 D3.js 进行大数据可视化交互开发;能够掌握使用 Vue 技术栈进行项目开发;能够掌握使用 React 技术栈进行项目开发;能够掌握源代码管理工具的使用;能够熟练掌握前后端分离开发模式;能够掌握使用主流框架开发门户网站、管理系统、移动 Web 等客户端;能够掌握 Webpack 项目构建配置流程;能够掌握 Web 项目的部署与发布模式;能够掌握常见网站业务模块开发。配套视频:
2018年Vue.js深入浅出教程
reactjs入门教程
ReactJs精品教程
第六阶段:能学到什么?会做什么?
能够掌握小程序的开发基础;能够独立开发小程序项目;能够掌握 Canvas 的使用;能够掌握小游戏开发基础;能够独立开发小游戏项目;能够掌握小程序/小游戏的部署与发布;能够掌握小程序开发框架 WePY 的使用;掌握第三方 AI 平台的使用。配套视频:
小程序实战开发
第七阶段视频正在抓紧时间录制中,等有了消息,我会第一时间更新的,以上就是零基础前端开发初学者如何系统学习了!
MySQL编写一个视频网站?
先明白你要做什么,需要使用什么技术,这个事就简单了许多。
首先是视频源,怎么样把视频统一转换成flv,(可以使用服务来处理,有很多软件做成服务后,会自动转换视频格式。) 第二,插入器,可以使用开源的flv播放器,也可以自己开发一个。第三,php+mysql这一部分,完全不用自己写,现然开源的cms很多,支持视频模型的也有。可以直接使用。你要做的工作,就是美化一下视频播放页面,把用户传上来的视频转成flv再放回数据库。女生做程序员是种怎样的体验?
小女子不请自来~
身为一个女程序员的我,严格来讲,目前的工作已经不能算是一个纯粹的程序员了。早些年干过几年开发,但是最近几年主要从事一些IT教育工作,林林总总算下来,也教过几千名学生,最初讲过Java,后来讲过Android,再后来Python,到现在的Golang。。。
不管是程序员,还是IT讲师,我所在的部门,最初都是只有我一个女的,后来随着公司的发展,女程序员,女讲师才有了几个。。
咳咳,好了,言归正传,说说我这些年的体验:
先说说工作氛围,呃,干这行的很多男同事,都是T恤衫花裤衩和夹脚拖鞋,一手拿着豆浆,一手拿着油条,晃晃荡荡的就来上班了,有一次开例会,我不小心还看见同事,把手指头还插在脚指头里。。
但是,不要觉得大家不太注意形象,吊儿郎当的样子,但是真的干活的时候,还是很拼命的,熬夜,加班,通宵。。。都是常事儿,我虽然是女孩子,但是久而久之,也不拿自己当女的了,他们也不把我当女的。。
部门聚餐的时候,你想吃个甜点啊,喝个奶茶啊啥的那都是不可能的,因为永远都是啤酒,撸串,黄段子。。开始的时候,我对烤串这玩应是不吃的,觉得不是正常的晚饭,而且他们永远都是黄段子,黄段子。。
开始的时候我真的害羞啊,脸红的跟猴屁股一样,头也低的不能再低了,但是架不住时间长了,被潜移默化啊,而且我现在已婚了,也不是什么都不懂的小姑娘了。。现在觉得羊肉串是最好的下酒菜,黄段子算什么,听的开心了,还能爽朗的仰天大笑几声。。
因为在吃中药,所以那次聚餐,N杯啤酒,就我一个果粒橙。。
因为吃饭的时候,段子颜色越来越深,我还发了一个朋友圈。。
还有就是着装,我其实比较喜欢小洋装,高跟鞋。。但是在那样一群大老爷们里,太鹤立鸡群了,而且做啥都不方便,后来慢慢的也和他们一样,虽然不至于穿大花裤衩夹脚拖鞋,但也都是运动裤,格子衬衫,板鞋,我都不记得多久没有穿过裙子了,呃,不是不喜欢了,就是觉得麻烦,有那个时间,还不如多撸几行代码。。所以说到底,还是被潜移默化了。。
但是我还是蛮喜欢这个职业的。
第一,环境比较简单,早期是根据需求撸代码就行了,现在是根据大纲写教学案例,虽然加班是常态,工作强度大,工作难度也大,但是收入也高啊,而且没有那些乌烟瘴气和乱七八糟办公室政治啥的,毕竟是个技术部门。。
第二,人际关系,这些男程序员啊,男讲师啊,对于一个异性物种,还是挺怜香惜玉的,你能很明显的感觉到,每个人都很想格外的照顾你,虽然他们很多时候都是直男,不会拐弯抹角,说的话会让你吐血三斤,但是你不能否认,他们都很热心肠,而且不只是嘴上说说,比如你哪个技术点卡住了,哪个功能写不出来了,中午一起吃饭的时候,大家都能帮你捋捋思路,真的搞不定,他们比你都着急。。
第三,就是会让你的事业心爆棚,因为这是一群高产的人,不管是从技术上,还是能力上,整个部门,整个团队,提升还是很明显的,而且,虽然程序员给人感觉外表就是格子衬衫双肩背,但是一旦工作起来,那个认真,那个专注,还是让人觉得很敬佩,而且心态也积极向上,不由得就唱起:明天会更好。。
怎么自学数据分析?
这是一份数据分析师的入门指南,它包含七周的内容,Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。
每一周的内容,都有两到三篇文章细致讲解,帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系,也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。
第一周:Excel
每一位数据分析师都脱离不开Excel。
它是日常工作中最常用的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走,Excel依旧是无可争议的第一工具。
Excel的学习分为两个部分。
掌握各类功能强大的函数,函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入,经过计算和转换输出我们想要的结果。
在SQL,Python以及R中,函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习,因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。
在「数据分析:常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中,介绍了常用的Excel函数。
清洗处理类:trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
关联匹配类:lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
逻辑运算类:if、and、or、is系列
计算统计类:sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
时间序列类:year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二窍门,工作中的任何问题都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「数据分析:Excel技巧大揭秘」教程,介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具,才让Excel在分析领域经久不衰。
在大数据量的处理上,微软提供了Power系列,它和Excel嵌套,能应付百万级别的数据处理,弥补了Excel的不足。
Excel需要反复练习,实战教程「数据分析:手把手教你Excel实战」,它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习,总结各类函数的使用。
除了上述要点,下面是附加的知识点,铺平数据分析师以后的道路。
了解单元格格式,数据分析师会和各种数据类型打交道,包括各类timestamp,date,string,int,bigint,char,factor,float等。
了解数组,以及相关应用(excel的数组挺难用),Python和R也会涉及到 list,是核心概念之一。
了解函数,深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。
了解中文编码,UTF8、GBK、ASCII,这是数据分析师的坑点之一。
第二周:数据可视化
数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。
数据可视化是分析的常用技巧之一,不少数据分析师的工作就是通过图表观察和监控数据。首先了解常用的图表:
Excel的图表可以100%绘制上面的图形,但这只是基础。
在「数据可视化:你想知道的经典图表全在这」中介绍了各类数据分析的经典图表,除了趋势图、直方图,还包括桑基图、空间图、热力图等额外的类型。
数据可视化不是图表的美化,而是呈现数据的逻辑之美,是揭示数据的内在关联。了解图表的维度和适用场景,比好看更重要。比如桑吉图就是我一直推崇的图表,它并不知名,但是它能清晰的揭露数据内在状态的变化和流向。案例是用户活跃状态的趋势。
Excel的图表操作很傻瓜化,其依旧能打造出一份功能强大的可视化报表。「数据可视化:教你打造升职加薪的报表」教给大家常用的Excel绘图技巧,包括配色选取,无用元素的剔除、辅助线的设立、复合图表等方法。
Excel图表的创造力是由人决定的,对数据的理解,观察和认知,以及对可视化的应用,这是一条很长的道路。
图表是单一的,当面板上绘制了多张图表,并且互相间有关联,我们常称之为Dashboard仪表盘。
上图就是用分析师薪资数据为数据源绘制的Dashboard,比单元格直观不少。我们常常把绘制这类Dashboard的工具叫做BI。
BI(商业智能)主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表,数据类工作每天都会接触大量数据,并且需要整理汇总,这是一块很大的工作量。这部分工作完全可以交给BI自动化完成,从数据规整、建模到下载。
另外一种是使用其可视化功能进行分析,它提供比Excel更丰富的交互功能,操作简单,而且美观,如果大家每天作图需要两小时,BI能缩短大半。
在「数据可视化:手把手打造BI」教程中,以微软的PowerBI举例,教大家如何读取数据,规整和清洗数据,绘制图表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列举的分析师案例。
BI还有几个核心概念,包括OLAP,数据的联动,钻取,切片等,都是多维分析的技巧,也是分析的核心方法之一。
后续的进阶可视化,将和编程配合。因为编程能够提供更高效率和灵活的应用。而BI也是技术方向的工具,了解技术知识对应用大有帮助。
第三周:数据分析思维数据分析能力的高低,不以工具和技巧决定,而以分析思维决定。
在一场战争中,士兵装备再好的武装,进行再严苛的训练,若是冲锋的方向错了,那么迎接他们的唯有一败涂地。
分析思维决定一场「数据战争」中的冲锋方向。只有先养成正确的分析思维,才能使用好数据。
既然是思维,它就倾向于思考的方式,Excel函数学会了就是学会,分析则不同。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断,以「我觉得我认为」展开,好的数据分析首先要有结构化的思维。
麦肯锡是其中领域的佼佼者,创建了一系列分析框架和思维工具。最典型地莫过于金字塔思维。
这篇文章简述了该思维的应用,「快速掌握麦肯锡的分析思维」。你能学会结构化思考,MECE原则,假设先行,关键驱动等方法论。
除此以外,还有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等,这些都是不同领域的框架。框架的经典在于,短时间内指导新人如何去思考,它未必是最好的,但一定是性价比最优的。数据分析思维,是分析思维的引申应用。再优秀的思考方式,都需要佐证和证明,数据就是派这个用处的,「不是我觉得,而是数据证明」。
现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话:如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。如果把它应用在数据领域,就是:如果你不能用指标描述业务,那么你就无法有效增长它。每一位数据分析师都要有指标体系的概念,报表也好,BI也好,即使机器学习,也是围绕指标体系建立的。
下图就是一个典型的指标体系,描述了用户从关注产品、下载、乃至最后离开的整个环节。每一个环节,都有数据及指标以查询监控。
不同业务背景需要的指标体系不同,但有几个建立指标的通用准则。这篇文章深入介绍了「如何建立数据分析的思维框架」。你将区分什么是好指标、什么是坏指标、比率和比例、指标的结构、指标设立的维度等概念。
数据分析不是一个结果,而是一个过程。几乎所有的分析,最终目的都是增长业务。所以比分析思维更重要的是驱动思维落地,把它转化为成果。
数据分析思维是常年累月养成的习惯,一周时间很难训练出来,但这里有一个缩短时间的日常习惯。以生活中的问题出发做练习。
这家商场的人流量是多少?怎么预估?
上海地区的共享单车投放量是多少?怎么预估?
街边口的水果店,每天的销量和利润是多少?怎么预估?
这些开放性问题起源于咨询公司的训练方法,通过不断地练习,肯定能有效提高分析思维。另外就是刷各种CaseBook。
优秀的数据分析师会拷问别人的数据,而他本身的分析也经得起拷问。
第四周:数据库
Excel很容易遇到瓶颈,随着业务的发展,分析师接触的数据会越来越多。对大部分人的电脑,超过十万条数据,已经会影响性能。何况大数据时代就是不缺数据,这时候就需要学习数据库了。
即使非数据岗位,也有越来越多的产品和运营被要求使用SQL。
很多数据分析师戏称自己是跑SQL的,这间接说明SQL在数据分析中有多核心。从Excel到SQL绝对是处理效率的一大进步。
教程内容以MySQL为主,这是互联网行业的通用标准。其实语法差异不大的。
新手首先应该了解表的概念,表和Excel中的sheet类似。「写给新人的数据库指南」是一篇入门基础文章,包括表、ID索引、以及数据库的安装,数据导入等简单知识。
SQL的应用场景,均是围绕select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。新手在「SQL,从入门到熟练」教程会学习到最常见的几个语法,select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查询以及各种常用函数。
数据还是分析师薪资数据,它可以和Excel实战篇结合看,不少原理都是相通的。
想要快速掌握,无非是大量的练习。大家可以在leetcode上做SQL相关的练习题,难度从简单到困难都有。「SQL,从熟练到掌握」教程中将会带领大家去刷一遍。
join对新手是一个很绕的概念,教程会从图例讲解,逐步提高难度。从一开始的join关联,到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更进一步,可以学习row_number,substr,convert,contact等函数。不同数据平台的函数会有差异,例如Presto和phpMyAdmin。再想提高,就去了解Explain优化,了解SQL的工作原理,了解数据类型,了解IO。知道为什么union比or的效率快,这已经和不少程序员并驾齐驱。
第五周:统计学
很多数据分析师并不注重统计学基础。
比如产品的AB测试,如果相关人员不清楚置信度的含义和概念,那么好的效果能意味着好么?如果看待显著性?
比如运营一次活动,若不了解描述统计相关的概念,那么如何判别活动在数据上的效果?可别用平均数。
不了解统计学的数据分析师,往往是一个粗糙的分析师。如果你想要往机器学习发展,那么统计学更是需要掌握的基础。
统计知识会教大家以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》,那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。
在第一篇教程「解锁数据分析的正确姿势:描述统计」,会教给大家描述统计中的诸多变量,比如平均数、中位数、众数、分位数、标准差、方差。这些统计标准会让新手分析师从平均数这个不靠谱的泥潭中出来。
箱线图就是描述统计的大成者,好的分析师一定是惯用箱线图的常客。
第二篇「解锁数据分析的正确姿势:描述统计(2)」将会结合可视化,对数据的分布进行一个直观的概念讲解。很多特定的模型都有自有的数据分布图,掌握这些分布图对分析的益处不可同日而语。
直方图和箱线图一样,将会是长久伴随分析师的利器。
统计学的一大主要分支是概率论,概率是度量一件事发生的可能性,它是介于0到1之间的数值。很多事情,都可以用概率论解释,「概率论的入门指南」和「读了本文,你就懂了概率分布」都是对其的讲解。
包括贝叶斯公式、二项概率、泊松概率、正态分布等理论。理论不应用现实,那是无根之木,教程中会以运营活动最常见的抽奖概率为讲解,告诉大家怎么玩。
其实数据分析中,概率应用最广泛和最全面的知识点,就是假设检验,大名鼎鼎的AB测试就是基于它的。俗话说得好,再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。
何为假设检验?假设检验是对预设条件的估计,通过样本数据对假设的真伪进行判断。
产品改版了,用户究竟喜不喜欢?调研的评分下降了,这是用户的评价降低了,还是正常的数据波动呢?这些都是可以做假设检验的。它可以说是两面两篇文章的回顾和应用。
「数据分析必须懂的假设检验」依旧以互联网场景讲解各种统计技巧的应用。假设检验并不难,通过Excel的几个函数就能完成。它的难点在于诸多知识点和业务的结合使用,实际公式不需要掌握的多透彻,了解背后的意义更重要。
统计学是一个很广阔的领域,包括方差分析,时间序列等,都有各自不同的应用。大家若感兴趣,可以去阅读各类教材,没错,教材是学习统计学最优的方式。我这类文章堪堪算入门罢了。
第六周:业务
对于数据分析师来说,业务的了解比数据方法论更重要。举个例子,一家O2O配送公司发现在重庆地区,外卖员的送货效率低于其他城市,导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因,都没有找出来问题。后来在访谈中发觉,因为重庆是山城,路面高低落差比较夸张,很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中,我们只知道送货员的送货水平距离,根本不知道垂直距离。这是数据的局限,也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。业务形态千千万万,数据分析师往往难窥一二。我的公众号业务部分也涉及了不少,大家可以通过这几篇文章了解。
一篇文章读懂活跃数据;深入浅出,用户生命周期的运营;获取新增用户,运营都应该知道的事;运营的商业逻辑:CAC和CLV;从零开始,构建数据化运营体系;读懂用户运营体系:用户分层和分群,这些都是互联网运营相关的内容,或多或少涉及了不少业务方面的概念,数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。
而在「最用心的运营数据指标解读」中,我尝试总结了几个泛互联网领域的指标和业务模型,它们都是通用的框架。
产品运营模型:以移动端APP为主体,围绕AARRR准则搭建起数据框架。包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播,以及细分指标。
市场营销模型:以传统的市场营销方法论为基底,围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期,生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。
流量模型:从早期的网站分析发展而来,以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、用户分享率、停留时间、退出率跳出率等。
电商和消费模型:以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括GMV、客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存,也包含SKU、SPU等商品概念。
用户行为模型:通过用户在产品功能上的使用,获得精细的人群维度,以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层,还包含点赞评论浏览收藏等功能的相关指标。
除了上述的几个常见模型,数据分析还有其他分支。比如SEO/SEM,虽然可以归类到流量模型,但它并不简单。比如财务分析,商业的各种成本支出也需要专人负责。
在业务知识外,业务层面的沟通也很重要。业务线足够长的时候,沟通往往成为老大难的问题。
业务学习没有捷径,哪怕掌握了诸多模型,不同行业间的业务壁垒会是分析师们的门槛。金融的各类专有领域知识,电子商务不同产品的特性,这些都会影响到分析报告的质量。
在早期,新人最好选择一到两个领域深入了解其业务,然后以此拓展边界。
第七周:Python/R
第七周是最后的学习环节。
是否具备编程能力,是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。掌握一门优秀的编程语言,可以让数据分析师升职加薪,迎娶白富美。数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。R的优点是统计学家编写的,缺点也是统计学家编写。涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮,学习曲线比较陡峭。
Python则是万能的胶水语言,适用性强,可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。
这里的教程以Python为主。
「开始Python的新手教程」将会教大家搭建数据分析环境,Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python建议安装Python3+版本,不要选择Python2了。
Python的语法相当简洁,大家print出第一个hello world顶多半小时。就像在Excel上进行运算一样方便。
「开始Python的数据结构」介绍给大家Python的三类数据结构,列表list,元组tuple,以及字典dict。万变不离其宗,掌握这三种数据结构以及相对应的函数,足够应付80%的分析场景。函数式编程为Python一大特色,Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通,掌握起来非常迅速。另外还有控制流,for、while、if,通常配合函数组合使用。
「了解和掌握Python的函数」教大家如何自定义函数,丰富的函数虽然能偷懒,但是不少场景下,还是需要自己动手撸一个。
能够调第三方包解决,就使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景,而第三方依靠不了,就自己编一个函数。如果是临时性的场景,写得粗糙点也无所谓。毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格,所以Python的学习尽量以应用为主,不用像分析师那么严格。
包、模块和类的概念属于进阶知识,不学也不要紧。
「Python的数据分析: numpy和pandas入门」介绍了数据分析师赖以生存的两个包,numpy和pandas,其他Python知识可以不扎实,这两个最好认真掌握。它是往后很多技能树的前置要求。
array,series,dataframe是numpy和pandas的三个数据结构,掌握它们,便算是入门了。后续的两篇教程都是实战。
「用pandas进行数据分析实战」以分析师的薪资作为实战数据。Excel、BI、SQL,一路走来,大家想必对它无比熟悉,这也是最后一次使用它了。教程通过Pandas的各类功能,绘制出一副词云图。
程序员都有哪些强迫行为?
程序员可能是所有工作当中强迫症最多的一个群体,在编程的时候一个不经意的大小写字符疏忽或者空格字符的差异,都可能导致严重的BUG或着程序失败,所以很多程序员在工作当中慢慢养成了强迫编程习惯,也就是所谓的强迫症。程序员都会有哪些常见的强迫症行为呢?
1、注释变态
注释一直以来都是一个最具争议性的一个编程问题。有人认为要有清晰的注释,有人认为好的程序员是自己理解的,无需注释。但对大多数程序员来讲,除了遵循公司的注释标准,通常仅仅在特别重要或者不好理解的语句上才会加上注释。但是总有那么两种牛逼的人,一种是在每个可以注释的地方都有注释,另一种就是在任何时候都不写任何注释,你问他为嘛这样,他会轻描淡写地来一句“这么多年我习惯了”,好吧,习惯与强迫症没多大区别。
2、字体强迫症
曾经见过一个新闻,由于长时间的编程生涯,患上了编程字体的强迫症。每次看到别人的代码总会欠揍地用他那大碴子味十足的口音来这么一句:“哎哟~看的我要晕了,你可以换个好看点的字体吗?”对编程字体有着超强悍偏执的强迫症倾向——必须把每个编辑器、终端的字体调节成他自己喜欢的字体才能放心的编程,所以无论是在mac还是windows编程,他首先要做的第一件事情就是切换字体。EnEnEnEn这确实是一个非常重要的事情
3、空格强迫症
如同男孩子从小到大都在女孩堆儿里玩,长大后容易变成妇女之友一样,如果你写Python程序写的多了,很有可能会患上空格强迫症,以致于在写任何其他语言程序的时候,都喜欢把缩进由TAB换成空格。其实在除了Python之外的大多数语言里,两者是可以通用的,不过在接触Python以后,他们更喜欢用空格。
这是我了解的,你还知道哪些呢?可以共同学习!