京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python标准库的学习准备
Python标准库是Python强大的动力所在,我们已经在前文中有所介绍。由于标准库所涉及的应用很广,所以需要学习一定的背景知识。
硬件原理
这一部份需要了解内存,CPU,磁盘存储以及IO的功能和性能,了解计算机工作的流程,了解指令的概念。这些内容基础而重要。
Python标准库的一部份是为了提高系统的性能(比如mmap),所以有必要了解基本的计算机各个组成部分的性能。
操作系统
在了解操作系统时,下面是重点:
1) 操作系统的进程管理,比如什么是UID, PID, daemon
2) 进程之间的信号通信,比如使用kill传递信号的方式
学习进程相关的内容,是为了方便于学习os包,thread包,multiprocessing包,signal包
3) 文件管理,文件的几种类型。
4) 文件读写(IO)接口
5) 文件的权限以及其它的文件信息(meta data)
6) 常用系统命令以及应用,比如ls, mv, rm, mkdir, chmod, zip, tar...,
学习文件相关的内容,,是为了学习os包, shutil包中文件管理相关的部分。学习文件接口对于文本输入输出的理解很重要,也会影响到对于socket包, select包概念的理解。此外,python中的归档(archive)和压缩(compress)功能也和操作系统中的类似。
7)Linux shell,比如说file name matching,对于理解glob包等有帮助。如果你对Linux的正则表达(regular expression)有了解的话,python的正则表达的学习会变得比较容易。学习Linux命令行中的参数传递对于理解python标准库中解析命令行的包也是有用的。
网络
Python的一大应用是在网络方面。但Python和标准库只是提供了接口,并不涉及底层。网络知识可以大大降低学习曲线的陡度。
1)TCP/IP的基础的分层架构。这方面的内容太广博了,所以可以有选择地了解骨干知识。
2) 常用的应用层协议,比如http, 以及邮件相关的协议,特别是它们的工作过程。
3) 根据需要,了解html/css/javascript/jQuery/frame等
如果想利用python建服务器,比如在google app engine上,这些知识是需要的。
算法与数据结构
标准库中定义有一些数据对象的封装。因此,你并不需要重头编写它们。相关数据结构的应用需要一些数据结构的知识,比如队列,树等。
标准库中已经实现了许多算法,比如排序等,可以方便的调用。算法的基础知识可以帮助你做决定。
数据库
Python中内置了sqlite3。如果你只需要一个简单的数据库,可以直接从标准库中调用sqlite3。
当使用Python中数据库相关的包时(比如sqlite3),需要对数据库,特别是关系型数据库,有一个基本了解。
加密和文本编码
Python的加密算法同样基于一些经典加密算法,比如MD5,RSA算法。加密的基本知识将很有帮助。
使用非ASCII编码,比如中文时,文本编码的知识很重要。
总结
Python基本的对象概念和动态类型概念。可以参照快速教程,并尝试阅读更多的资料和源码,来加深对概念的理解。Python标准库学习的难度在于背景知识。一个了解相关背景知识(或者其它语言的库)的程序员,可以在很短的时间内掌握Python基础库。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14