Python核心技术与实战
景霄
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 从工程的角度深入理解Python
免费
基础篇 (14讲)
01 | 如何逐步突破,成为Python高手?
02 | Jupyter Notebook为什么是现代Python的必学技术?
03 | 列表和元组,到底用哪一个?
04 | 字典、集合,你真的了解吗?
05 | 深入浅出字符串
06 | Python “黑箱”:输入与输出
07 | 修炼基本功:条件与循环
08 | 异常处理:如何提高程序的稳定性?
09 | 不可或缺的自定义函数
10 | 简约不简单的匿名函数
11 | 面向对象(上):从生活中的类比说起
12 | 面向对象(下):如何实现一个搜索引擎?
13 | 搭建积木:Python 模块化
14 | 答疑(一):列表和元组的内部实现是怎样的?
进阶篇 (11讲)
15 | Python对象的比较、拷贝
16 | 值传递,引用传递or其他,Python里参数是如何传递的?
17 | 强大的装饰器
18 | metaclass,是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯?
19 | 深入理解迭代器和生成器
20 | 揭秘 Python 协程
21 | Python并发编程之Futures
22 | 并发编程之Asyncio
23 | 你真的懂Python GIL(全局解释器锁)吗?
24 | 带你解析 Python 垃圾回收机制
25 | 答疑(二):GIL与多线程是什么关系呢?
规范篇 (7讲)
26 | 活都来不及干了,还有空注意代码风格?!
27 | 学会合理分解代码,提高代码可读性
28 | 如何合理利用assert?
29 | 巧用上下文管理器和With语句精简代码
30 | 真的有必要写单元测试吗?
31 | pdb & cProfile:调试和性能分析的法宝
32 | 答疑(三):如何选择合适的异常处理方式?
量化交易实战篇 (8讲)
33 | 带你初探量化世界
免费
34 | RESTful & Socket: 搭建交易执行层核心
35 | RESTful & Socket: 行情数据对接和抓取
36 | Pandas & Numpy: 策略与回测系统
免费
37 | Kafka & ZMQ:自动化交易流水线
38 | MySQL:日志和数据存储系统
39 | Django:搭建监控平台
40 | 总结:Python中的数据结构与算法全景
技术见闻与分享 (4讲)
41 | 硅谷一线互联网公司的工作体验
42 | 细数技术研发的注意事项
加餐 | 带你上手SWIG:一份清晰好用的SWIG编程实践指南
43 | Q&A:聊一聊职业发展和选择
结束语 (1讲)
结束语 | 技术之外的几点成长建议
Python核心技术与实战
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02 | Jupyter Notebook为什么是现代Python的必学技术?

景霄 2019-05-13
你好,我是景霄。
Stack Overflow 曾在 2017 年底,发布了在该站上各种语言的提问流量。其中,Python 已经超过了 JavaScript 成为了流量最高的语言,预测在 2020 年前会远远甩开 JavaScript。
可能你已经知道,Python 在 14 年后的“崛起”,得益于机器学习和数学统计应用的兴起。那为什么 Python 如此适合数学统计和机器学习呢?作为“老司机”的我可以肯定地告诉你,Jupyter Notebook (https://jupyter.org/)功不可没。
毫不夸张地说,根据我对 Facebook 等硅谷一线大厂的了解,一个 Python 工程师如果现在还不会使用 Jupyter Notebook 的话,可能就真的太落伍了。
磨刀不误砍柴工,高效的工具让我们的编程事半功倍。这一节课,我就来带你学习一下 Jupyter Notebook,为后面的 Python 学习打下必备基础。

什么是 Jupyter Notebook?

说了这么多,到底什么是 Jupyter Notebook?按照 Jupyter 创始人 Fernando Pérez 的说法,他最初的梦想是做一个综合 Ju (Julia)、Py (Python)和 R 三种科学运算语言的计算工具平台,所以将其命名为 Ju-Py-te-R。发展到现在,Jupyter 已经成为一个几乎支持所有语言,能够把软件代码、计算输出、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。
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精选留言(114)

  • kyle
    个人认为,工具类的介绍,一个工具没必要花一篇的时间去讲,文中提一下,读者自己去弄就行了~~

    作者回复: 你的自学能力很强很好,但是我们的专栏设计要兼顾各种背景阶段的同学。

    2019-05-13
    6
    99
  • PyGeek
    Jupyter本地的两种安装办法:
    1.安装Anconda。conda包含科学计算的几乎所有包,包含jupyter。
    2.仅安装了Python。可以pip install ipython, jupyter。安装即可。
    命令行启动jupyter:jupyter notebook
    2019-05-13
    2
    76
  • 万能的芝麻酱
    工欲善其事必先利其器,我觉得学任何东西,掌握优秀的工具都非常重要,很多时候可以达到先声夺人的效果。很多人说用Pycharm,又有多少人用出哪怕社区版10%的功能呢?
    我买这个课程反倒觉得,基础知识、常用库的介绍没那么重要,网上资料、官方文档随手可得。反而是了解FB这种大厂的Python工程是如何组织开发,这才最长见识。工程素养决定了你在生产工作中到底能走多远。
    我本身是做运维工作的,说实话,我非常看不上我们NLP团队做的项目,毫无工程素养,一堆代码文件胡乱堆砌,没有打包,甚至没有固定的入口文件,有的连配置文件都没有,直接hardcode,只能叫demo,不配叫工程。这样只会让与你合作的人质疑你的职业素养。

    作者回复: 你说的很好

    2019-05-14
    1
    70
  • 契卡
    个人是一个生物信息学的研三学生,科研工作中大量涉及数据分析。我把Jupyter Notebook安装在课题组服务器上,用个人电脑远程连接使用。这样就可以在任何地方用一个浏览器就使用服务器的强大性能来处理课题组数据。ipynb也很方便和同学分享协作,他们可以很清晰准确地看到我处理数据的方法、过程和结果。向低年级新生传授知识时,Jupyter的交互性也使得演示变得快速简单直接。
    2019-05-13
    23
  • Anne颜
    又不是所有人都像评论第一位那样,对于我们没有基础的学员难道那位同学没有一点包容心??那样的评论作者没必要回复
    2019-05-22
    16
  • imxintian
    好记性不如烂笔头,我在极课时间的学习笔记。
    https://www.yuque.com/imxintian/learnlib/
    2019-06-11
    13
  • AI悦创
    详细的基础介绍才是这课程有价值的之一,之二就是进阶实践。而不是像某个评论一样,要是不用那和自学有什么区别。还有必要买课程吗?所以希望各位不用站在自身角度想问题,太偏面也表示你格局。
    2019-05-15
    11
  • Fullmetal Alchemist
    一直使用Pycharm的咋办?表示从来没有用过Jupter

    作者回复: 如果你现在的问题都能解决也可以。

    2019-05-13
    11
  • 江湖海
    工于善其事,必先利其器。把更多的精力和资源用到去解决实际最关键的问题,很好,谢谢老师的推荐。

    作者回复: 嗯嗯

    2019-05-13
    10
  • cronusqiu
    特地增加一篇来讲工具,觉得不是很值得,不同人使用工具习惯场景不同,很像市面上绝大部分书开头都是介绍环境,语法,hello world,我觉得这个平台还是应该注重语言自身的核心,已经哪些大厂如何很好地利用它来实现功能以及一些好的思想框架

    作者回复: 你找到市面上哪本python书会介绍jupyter。孤立的看编程语言而看不到支撑开发的开发工具,测试工具,部署工具,我不觉得能生产真正被用户使用的产品

    2019-05-13
    1
    8
  • Geek_59f23e
    pycharm2019.1已经支持jupyter notbooks了。老师好,我现在在一家培训机构学python,8月份学完出来就要找工作了,那时候正好我们的课也结束了,期待老师后面多分享点干货,对初入职场的小白比较有用^_^

    作者回复: 好的

    2019-05-13
    6
  • 老贼
    jupyter lab呢?

    作者回复: Jupyter lab和binder慢慢整合了,就是云端环境

    2019-05-13
    6
  • Danpier
    个人使用Anaconda+VSCode。Anaconda包含了conda和jupyte notebook,conda方便管理切换python环境,jupyte notebook非常适合用来学习数据分析。至于VSC既可以运行调试代码,还可以直接新建一个终端在交互模式下跑代码,支持powershell和ipython。相比PyCharm,运存占用也比较低,对我那台老笔记非常友好。但是VSC刚上手需要学习配置一下工具环境。如果是小白,这点不介意的话,个人推荐Anaconda+VSCode,不然就直接Anaconda+PyCharm。
    最后附个清华大学开源软件镜像站方便下载Anaconda(官网下载网速可能比较慢,要下载就赶紧。由于目前没有取得Anaconda官方授权,5月16号清华大学将彻底关闭下载入口)
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=A
    2019-05-13
    5
  • Geek_f4ef24
    安装Anaconda就有了这个工具,可能用的少,我并没有发觉到它带来的革命性。

    作者回复: 可以尝试一下

    2019-05-13
    4
  • 1、Jupyter notebook 平时用来进行日常工作中的数据分析非常高效,「所见即所得」,结合内嵌的 Markdownd 可以完整记录分析步骤和思路,同时代码运行结果可以导出HTML或PDF分享给其他同事,甚至还能进行幻灯片放映~
    2、看到有些同学说到代码自动补全的问题,其实Jupyter notebook 有很多插件,可以看看这篇介绍文章https://mp.weixin.qq.com/s/fpWtJAOb_Uz5ApndtXAlyw , 里面第一个就是关于代码自动补全的。
    2019-05-14
    3
  • kevinsu
    昨天在mac上安装解决了报错但是不太会用,今天研究了下很流畅,很爽!

    作者回复: 哈哈好的

    2019-05-14
    3
  • 郭杰
    谢谢啦,我已经开始重视这个工具了
    2019-05-13
    3
  • 坎中满
    老师,我用的pharcm可以吗

    作者回复: 可以,另一个留言也回复到了。工具要看应用场景。

    2019-05-13
    3
  • Tango
    第三天打卡。除了丘比特笔记本,还喜欢用vscode。

    作者回复: 哈哈

    2019-05-13
    3
  • 自由民
    个人因为是非专业学习者,使用电脑不方便。日常编程是在安卓手机上用pydroid3这个APP(苹果手机貌似也有类似应用)。有两个问题,一个是画图不能直接显示,要保存成图片文件再手动打开。二个是有的库装不上,比如tensorflow。最后我在自己买的科学上网的服务器上装了jupyter服务,浏览器里输IP就能打开。还是像老师说的,选择技术要有自己的想法,合适就好。写了一篇折腾手机Python开发环境的博客:https://blog.csdn.net/zwdnet/article/details/88055970
    2019-09-15
    2
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