1、把财务预测移到WPS，可以实现线上增加数据，就可以计算结果，不需要安装python软件、配置环境，可以方便分析，可以出图可视化
Python-Records 是一个 Python 库，它的设计初衷是为了让 Python 的数据库操作更加简单、更加 Pythonic。这个库的发展历史可以追溯到 2014 年，当时 Kenneth Reitz，一个知名的 Python 开发者，决定创建一个新的库来简化 Python 的数据库操作。他的目标是创建一个库，让开发者可以像使用 Python 的其他部分一样，直观、简单地使用数据库。
朋友问我怎么能快速地掌握Python。 我想Python包含的内容很多，加上各种标准库，拓展库，乱花渐欲迷人眼，就想写一个快速的Python教程，一方面 保持言语的简洁，另一方面循序渐进，尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外，我在每一篇中专注于一个小的概念，希望可以让人可以在闲暇时很快读完。 小提醒 1. 教程将专注于Python基础，语法基于Python 2.7，测试环境为Linux, 不会使用到标准库之外的模块。 2. 我将专注于Python的主干，以便读者能以最快时间对Python形成概念。 3. Linux命令行将以 $ 开始，比如 $ls, $python 4. Python命令行将以 >>> 开始，比如 >>>print 'Hello World!' 5. 注释会以 # 开始 建议 1. 将教程中的命令敲到Python中看看效果。 2. 看过教程之后，可以进行一些练习。 =============================================== Python基础01 Hello World! Python基础02 基本数据类型 Python基础03 序列 Python基础04 运算 Python基础05 缩进和选择 Python基础06 循环 Python基础07 函数 Python基础08 面向对象的基本概念 Python基础09 面向对象的进一步拓展 Python基础10 反过头来看看 Python进阶01 词典 Python进阶02 文本文件的输入输出 Python进阶03 模块 Python进阶04 函数的参数传递 Python进阶05 循环设计 Python进阶06 循环对象 Python进阶07 函数对象 Python进阶08 错误处理 Python进阶09 动态类型 Python快速教程总结
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。 Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。 virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。 virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。 包管理 管理包和依赖的工具。
在当今软件开发领域，跨语言编程已经成为一种常见的需求。不同的编程语言各自有其优势和适用场景，因此在项目开发过程中，经常需要将多种编程语言进行集成和协作。Go语言（简称Go）和Python作为两种流行的编程语言，在不同的领域都有着广泛的应用。为了实现Go与Python之间的无缝集成和交互，Go-Python库应运而生。
社区的小伙伴们大家好，我是你们的新朋友牛稳稳。今天继续给大家分享我花了将近2周时间整理的Python自动化办公库。
Python为啥这么火，这么多人学，就是因为简单好学，功能强大，整个社区非常活跃，资料很多。而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
用来访问第三方 API的库。 参见： List of Python API Wrappers and Libraries。
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
「307082」个projects 「2622145」次releases 「4362086」个files
包管理 管理包和依赖的工具。 pip – Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。 Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。 wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。 文本处理 用于解析和操作文本的库。 通用 chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。 difflib – (Python 标准库)帮助我们进
申明：感谢原作者的整理与分享，本篇文章分享自：https://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常
导读：Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
Github地址：https://github.com/PythonCharmers/python-future
先说一段题外话。我是一名数据科学家，在用SAS做分析超过5年后，我决定走出舒适区，寻找其它有效的数据分析工具，很快我发现了Python！
我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。
这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
今天突然遇到一个比较全面的 python的框架的列表，分享一下。 http://www.cnblogs.com/lonenysky/p/4780300.html
链接：http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471
Awesome Python 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 Awesome Python 环境管理 包管理 包仓库 分发 构建工具 交互式解析器 文件 日期和时间 文本处理 特
包管理 管理包和依赖的工具。 pip：Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools：保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv：Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda：跨平台，Python 二进制包管理工具。 Curdling：管理 Python 包的命令行工具。 wheel：Python 分发的新标准，意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller：将 Python
如果Python语言是一个江湖，那么python第三方库就是一个个身怀绝技的江湖侠客，这些侠客在这偌大的江湖尽情挥洒着江湖侠气。有人名扬天下，有人默默无闻，有人纵横捭阖，有人黯然谢幕，每天都在上演人生的悲欢离合。
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由「开源前哨」和「Python开发者」微信公号团队维护更新。
在Github上有个awesome-python这么个项目，能获得110k stars只能说知道的人太少了
这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Py
在编程中，测试是一项重要的工作，可以帮助我们验证代码的正确性和稳定性。在Python编程环境中，同样需要进行测试来确保Python的安装和配置是正确的。在本篇文章中，我们将介绍如何测试Python环境，以确保我们的Python开发环境正常工作。
本文内容参考Github：https://github.com/lorien/awesome-web-scraping/blob/master/python.md
GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常丰富，涉及面非常广。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 版权是 https://github.com/jobbole/awesome-python-cn ---- 具体内容 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p：非常简单的交互式 p
【导读】Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。
因为我是程序员，所以会写各种语言的爬虫模版，对于使用NLTK 库也是有很的经验值得大家参考的。其实总的来说，NLTK是一个功能强大的NLP工具包，为研究人员和开发者提供了丰富的功能和资源，用于处理和分析文本数据。使用非常方便，而且通俗易懂，今天我将例举一些问题以供大家参考。
来源：伯乐在线 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UkXT20Oko6oYbeo7zavCNA
文件的读写包括常见的txt、Excel、xml、二进制文件以及其他格式的数据文本，主要用于本地数据的读写。
源 | 伯乐头条 | 小象 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalS
特点：xlwings 是开源且免费的，预装了 Anaconda 和 WinPython，可在 Windows 和 macOS 上运行。通过 Python 脚本或 Jupyter notebook 自动化 Excel，通过宏从 Excel 调用 Python，并编写用户定义的函数（UDF 仅适用于 Windows）
做一个知识的索引 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。 mechaniz
Python是一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是一种强大的编程语言，同时又非常易于学习。它支持模块和包，这意味着程序可以被设计得大规模且模块化。Python支持多种编程范式，包括结构式、面向对象和函数式编程。
Python是一种高级编程语言，易于学习和使用。它被广泛应用于各种领域，包括Web开发、数据科学、人工智能等。本文将介绍Python入门、Python爬虫和Python数据分析的基础知识。
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
我是Python语言的忠实粉丝，它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点：
很多伙伴们在学习Python的过程中，更倾向于在Github上寻找Python学习资料，今天就和大家分享Github上7个绝佳的Python编程学习的开源库：
无论您是要从网站获取数据，跟踪互联网上的变化，还是使用网站API，网站爬虫都是获取所需数据的绝佳方式。虽然它们有许多组件，但爬虫从根本上使用一个简单的过程：下载原始数据，处理并提取它，如果需要，还可以将数据存储在文件或数据库中。有很多方法可以做到这一点，你可以使用多种语言构建蜘蛛或爬虫。
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 学习Python的小伙伴大部分应该都知道《看漫画学Python：有趣、有料、好玩、好用（全彩版）》这本书！ 毕竟，如果在B站搜索“漫画 Python”等相关关键词，会看到整个页面都是和这本书相关的视频…… 郑重声明：这真不是出版社安排的，纯属各UP主们的自发行为，毕竟又是清华大佬，又是北大教授，甚至还有牛津大学的，实在是…… 这本《看漫画学Python》到底是什么来头，竟然引得B站各位UP主自发地疯传？ 《看漫画学Python》这本书其实是关东升老师
Awesome-asyncio 是 Timo Furrer 发起并维护的 Python Asyncio 资源列表。本项目是其中文版，在这里，收集了大量的 Asyncio 的最棒、最新的资源，供大家探索 Python 异步编程世界。
如果你在使用Python程序的过程中遇到 "libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory" 错误，那么这篇文章就是为你准备的。本篇博客将帮助你了解这个错误的含义以及如何解决它。
找合适的Python库其实很简单，按照以下三步法，你能找到90%的Python库。
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